로컬 LLM 추론과 클라우드 모델 간의 효율적인 라우팅 전략

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핵심 요약

로컬 LLM과 클라우드 모델을 효율적으로 분기하는 라우팅 시스템 구축 경험과 운영 정책의 중요성 공유.

로컬 LLM(Qwen MoE)과 클라우드 모델을 혼용하는 시스템에서, 모델 성능보다 요청별 적절한 라우팅 정책과 스케줄링이 운영의 핵심임을 깨닫고 커뮤니티에 사례를 공유했다.

로컬 LLM을 조직 내 공유 플랫폼으로 운영할 때 기술적 최적화보다 정책적 의사결정이 더 중요하다. 라우팅 시스템의 지속적인 유지보수가 시스템 안정성을 결정한다.

01중립다수

로컬 LLM과 클라우드 모델을 혼용하는 하이브리드 전략이 효율적이다.

로컬 LLM과 클라우드 모델 간의 효율적 분기를 위해 라우팅 시스템을 구축했다. 프롬프트 길이, 출력 유형, 도구 사용 여부, 분류기 신뢰도 점수를 기반으로 요청을 처리한다.

실제 내부 작업 220개 프롬프트 평가 결과, 요약 및 검색 재작성 작업은 로컬 모델로 충분했다. 반면 인용이 중요한 법률 추론이나 복잡한 도구 사용 워크플로는 클라우드 모델이 더 나은 성과를 보였다.

라우팅 정책 도입 후 요청 수 기준 93%는 로컬, 7%는 클라우드로 처리된다. 토큰 수 기준으로는 클라우드 호출이 길어 22%를 차지하며, 이는 모델 운영보다 정책 결정이 더 중요한 문제임을 시사한다.

라우팅 규칙의 유효성이 시간이 지남에 따라 떨어지는 'eval drift' 문제가 발생했다. 매주 금요일 샘플링을 통해 수동으로 라우팅 규칙을 검증하고 수정하는 과정을 거쳐야 한다.

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