프로덕션 환경에서 LLM 추론 모니터링 (2026): vLLM, TGI, llama.cpp 를 위한 Prometheus 및 Grafana
프로미스스(Prometheus) 와 그라파나(Grafana) 를 활용한 LLM 모니터링
LLM 추론은 “단순한 또 하나의 API"처럼 보이지만, 지연 시간이 급증하고 대기열이 쌓이며 GPU 메모리가 95% 사용되는데도 명확한 원인을 파악할 수 없게 되면 상황이 달라집니다.
Vllm
2026 년 LLM 호스팅: 로컬, 셀프 호스팅 및 클라우드 인프라 비교
Strategic guide to hosting large language models locally with Ollama, llama.cpp, vLLM, or in the cloud. Compare tools, performance trade-offs, and cost considerations.
vLLM 퀵스타트: 2026 년 고성능 LLM 서비스
OpenAI API 를 활용한 고속 LLM 추론
vLLM는 UC 버클리 Sky Computing Lab 에서 개발한 대규모 언어 모델 (LLM) 을 위한 고속 처리 및 메모리 효율적인 추론 및 서비스 엔진입니다.
Ollama vs vLLM vs LM Studio: 2026 년 로컬 LLM 실행의 최상의 방법은?
2026 년 최고의 로컬 LLM 호스팅 도구를 비교합니다. API 성숙도, 하드웨어 지원, 툴 호출 기능 및 실제 사용 사례를 살펴봅니다.
LLM 을 로컬에서 실행하는 것은 이제 개발자, 스타트업, 그리고 기업 팀에서도 실용적인 선택이 되었습니다.
하지만 올바른 도구 (Ollama, vLLM, LM Studio, LocalAI 등) 를 선택하는 것은 목표에 따라 달라집니다: