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Introduction to LLM serving with SGLang - Philip Kiely and Yineng Zhang, Baseten

Published:  at  08:45 AM
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영상 링크: Introduction to LLM serving with SGLang - Philip Kiely and Yineng Zhang, Baseten
채널명: AI Engineer

SG Lang을 활용한 LLM 서빙 입문 핵심 요약


세부 요약 - 주제별 정리

SG Lang은 다양한 현업에 ‘즉시 배포 가능한’ 고성능 오픈 소스 LLM 서빙 프레임워크로 성장함

1년 반 만에 SG Lang은 1.5만 GitHub 스타를 기록하며 글로벌 표준 플랫폼으로 자리잡음

실제 배포 실습에서 Docker+Truss로 SG Lang 서빙 서버를 쉽게 띄울 수 있음을 시연함

SG Lang의 다양한 성능 최적화 플래그와 설정들이 실제 추론 속도에 직접적인 영향을 미침

CUDA Graph의 max batch size 조정만으로도 대량 요청 상황에서 추론 효율이 극적으로 개선됨

Eagle-3와 같은 Speculative Decoding(추론 가속 기법)도 플래그 및 draft 모델 조합으로 쉽게 적용 가능함

LM Evaluation 툴 및 벤치마크 데이터를 활용해 시스템 최적화와 정확한 성능 진단 가능

커뮤니티 참여(이슈 등록, 슬랙, 로드맵 등), 코드베이스 구조 이해로 오픈소스 기여가 쉬움

SG Lang 코드베이스의 각 모듈(커널, 라우터, 인퍼런스 런타임 등) 세분화…직접 커스텀/확장이 용이함

실전 Q&A: 보안, 온프레미스 배포, 커스텀 모델 개발 등 실제 활용 고민에 대한 해법 제시

BaseTen 인프라 스택 내 SG Lang 전략적 활용 및 서드파티 라이브러리와의 역할 분담이 강조됨

SG Lang 워크샵은 실습, 라이브 데모, 실전 Q&A, 커뮤니티 참여 안내까지 포함한 ‘엔드투엔드 입문서’로 구성됨


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