GGUF, AWQ, GPTQ 등 양자화 기법을 활용하여 Llama-3.1 이상의 모델을 로컬에서 병목 없이 추론합니다.
민감한 학습 데이터와 소스코드를 외부 서버 전송 없이 로컬에서 직접 처리하여 보안 환경을 구축합니다.
무제한 토큰 생성과 반복적인 미세 조정 테스트에도 추가 과금이 없는 경제적 환경을 제공합니다.
Llama-3 모델을 양자화하여 구동하려면 충분한 VRAM이 확보되어야 쾌적한 추론이 가능합니다.
GPU 메모리 한계 시 레이어 오프로딩을 위해 고대역폭 DDR5 메모리를 배치하여 성능 하락을 최소화합니다.
지속적인 LLM 추론 시 발생하는 발열을 제어하여 스로틀링 없는 일정한 토큰 생성 속도(TPS)를 보장합니다.
Llama-3 7B FP16 구동 최적화
Llama-3 14B Quantized 구동
Llama-3 35B 이상 대형 모델 연구