LLM 배포의 고비용 문제를 해결하기 위한 vLLM, TensorRT-LLM, 양자화 기법을 심층 분석하고, 실제 환경에서 비용 효율적인 추론 시스템을 구축하는 최적화 전략을 제시한다.대규모 언어 모델(LLM)은 다양한 산업 분야에서 혁신적인 가능성을 제시하고 있다. 그러나 이러한 모델을 실제 서비스 환경에 배포하고 운영하는 과정은 막대한 추론 비용과 높은 지연 시간이라는 도전 과제를 수반한다. 특히, 모델의 크기가 기하급수적으로 증가함에 따라 GPU 자원 소모와 메모리 요구 사항은 더욱 커지고 있으며, 이는 서비스 확장성과 경제성에 직접적인 영향을 미친다. 본 글에서는 이러한 LLM 배포의 고질적인 문제를 해결하기 위한 세 가지 핵심 추론 최적화 전략인 vLLM, TensorRT-LLM, 그리고 양자화..