Vizuara AI Labs의 LLM 추론 엔지니어링 워크숍 종료 및 핵심 커리큘럼 요약

Vizuara AI Labs에서 진행한 45시간 분량의 LLM 추론 엔지니어링 워크숍이 종료되었다. 해당 워크숍은 LLM 추론 시스템을 런타임, 도구, 인프라의 3개 계층으로 나누어 심층적으로 다루었다. 런타임 계층에서는 상태 공간 모델(SSM), 다중 헤드 잠재 어텐션, 양자화, 추측적 디코딩 등을 학습했고, 도구 계층에서는 vLLM과 SGLang을 활용한 최적화 기법을 실습했다. 인프라 계층에서는 콜드 스타트 해결, 카나리 배포, 분산 서빙 등 프로덕션 환경 운영을 위한 핵심 기술을 다루었다.

참가자들은 실제 하드웨어 환경인 안드로이드 기기, 라즈베리 파이, 젯슨 오린 나노 등에서 모델을 배포하고 벤치마킹하는 실습을 수행했다. 또한, 속도 최적화 추론 서버 구축, 강화학습 기반의 자율 AI 어시스턴트 개발, 음성 추론 파이프라인 구축 등 3가지 캡스톤 프로젝트를 통해 실무 역량을 검증했다. 이 과정은 이론적 지식을 넘어 실제 프로덕션 수준의 추론 시스템을 설계하고 운영하는 엔지니어링 능력을 배양하는 데 초점을 맞췄다.