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가끔 보자, 하늘.

LLM 응답 속도 개선 해보기(feat. Qwen)

Python과 자체 배포 Qwen3: LangChain/LangGraph를 활용한 응답 속도 최적화 완전 정복목차서론: 왜 자체 배포 LLM의 응답 속도가 중요한가?LLM 응답 속도의 기본: 추론 과정과 핵심 지표 이해하기LLM 추론의 두 단계속도 측정의 핵심 지표1단계 최적화: 파라미터 튜닝으로 즉각적인 속도 향상핵심 원리: 생성 방식의 트레이드오프Qwen3 고유 파라미터 활용: enable_thinkingLangChain을 이용한 실제 구현 가이드분석 및 기대 효과2단계 최적화: Redis 캐싱으로 반복 요청의 지연 시간 '0'에 가깝게 만들기캐싱의 필요성: 비용과 속도의 동시 해결두 가지 캐싱 전략 비교 및 구현고급 전략: 프롬프트 캐싱 (Prompt Caching)심화: LangGraph와 Red..
개발 이야기/개발 및 서비스 2025. 9. 4. 09:00
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