자체 호스팅 의사결정 모델: 서빙, 양자화, 지연 시간 및 운영 교육 과정

배포 옵션

• 호스티드 API와 자체 호스팅의 트레이드오프
• 온프레미스, 엣지 및 에어갭된 패턴
• 단일 모델과 모델 포트폴리오 비교
• 의사결당 비용 비교

하드웨어 sizing 및 용량

• 파라미터 개수에 따른 메모리 footprint
• CPU 전용과 GPU 가속 비교
• 동시성 및 처리량 계획 수립
• 태스크 길이 증가를 위한 여유 공간 확보

서빙 스택

• vLLM 및 SGLang 옵션
• llama.cpp 및 GGUF 실행
• 로컬 개발용 Ollama
• 의사결정 워크로드 성격에 기반한 선택

보정 손실 없이 양자화하기

• 정밀도 포맷 및 메모리 절약
• 품질 및 보정 손실 측정
• 텐서별(Per-tensor) 및 중요도 기반 변형
• 양자화 후 수용 테스트

지연 시간 엔지니어링

• 중위수(Median)와 테일 지연 시간 비교
• 컨텍스트 길이 증가에 따른 지연 시간 변화
• 워밍 스타트 및 모델 캐싱
• 여러 의사결정 질문 배치(Batching)

엣지 및 제약 환경

• CPU에서의 소형 의사결정 모델
• Apple Silicon 및 임베디드 배포
• 오프라인 운영 및 업데이트 전략
• 에어갭된 가중치 분배

컨테이너화 및 스텔링

• 모델 서빙을 위한 이미지 디자인
• 볼륨 및 캐시 관리
• 수평 확장 및 라우팅
• 자원 제한 및 GPU 공유

관측 가능성(Observability)

• 요청, 지연 시간 및 오류 메트릭
• 신뢰도 분포 모니터링
• 의사결정 결과 및 에스컬레이션 추적
• 보정 드리프트에 대한 알림 설정

버전 관리 및 롤아웃

• 모델 및 어댑터 버전 관리
• 섀도우 및 카나리 배포
• 감사를 위한 고정된 모델 파일
• 롤백 절차

보안 및 멀티 테넌시

• 인증 및 레이트 리미팅
• 프롬프트 및 로그의 테넌트 분리
• 네트워크 분리 및 에그레스 제어
• 의사결정에 대한 감사 로그 기록