Google Cloud는 대규모 언어 모델(LLM)을 중심으로 AI 모델을 호스팅할 인프라를 선택할 때 개발자가 직면하는 선택 사항에 대해 설명하는 블로그 게시물을 게시했습니다. 이 게시물에서는 Google Kubernetes Engine(GKE)과 같은 자체 관리형 솔루션과 Vertex AI와 같은 완전 관리형 솔루션의 상대적인 장단점을 강조합니다.
이 게시물에서 강조하는 흥미로운 측면 중 하나는 LLM 인프라를 결정할 때 프로젝트 요구 사항과 필요 사항을 이해하는 것의 중요성입니다. 사용 편의성과 구현 속도를 우선시하는 팀의 경우 Vertex AI는 자동 확장 및 보안 업데이트와 같은 관리형 기능을 갖춘 매력적인 솔루션을 제공합니다. 반면에 GKE는 강력한 DevOps 팀과 특정 요구 사항이 있는 조직에 더 큰 제어, 맞춤화 및 잠재적인 비용 절감 효과를 제공합니다.
이 게시물에서는 효율적인 LLM 추론을 위해 Cloud Run에 배포된 Java 애플리케이션의 실용적인 예도 제공합니다. 이 예는 조직에서 배포를 간소화하고 확장성을 실현하기 위해 Cloud Run의 서버리스 인프라를 어떻게 활용할 수 있는지 보여줍니다. 또한 이 게시물에서는 vLLM을 사용하여 GKE에 오픈 소스 모델을 배포하는 단계를 자세히 살펴보고 자체 모델을 호스팅하려는 조직에 포괄적인 가이드를 제공합니다.
전반적으로 이 게시물은 LLM 인프라를 선택할 때 고려해야 할 사항에 대한 통찰력 있는 분석을 제공합니다. Vertex AI와 GKE의 장단점을 모두 강조함으로써 이 게시물을 통해 개발자, DevOps 엔지니어 및 IT 의사 결정자는 특정 요구 사항에 맞는 정보에 입각한 의사 결정을 내리는 데 필요한 지식을 갖추게 됩니다. 이 게시물에서 설명하는 것처럼 사용 편의성과 맞춤화 간의 균형은 LLM 배포를 성공적으로 수행하고 생성형 AI의 이점을 활용하는 데 필수적입니다.
