KV Cache 고려 VRAM 정밀 계산 기반의 Local LLM 최적 운용 체계 구축

Context

급증하는 Open Model 릴리스 환경에서 Backend 미지원 아키텍처 및 Quantization 포맷 불일치로 인한 설정 오류 빈발. 단순 모델 크기 기반의 VRAM 계산 방식은 KV Cache 점유율을 간과하여 런타임 시 OOM(Out of Memory)을 유발하는 구조적 한계 노출.

Technical Solution

• GGUF 포맷 중심의 llama.cpp Backend 단일화 통한 포맷 호환성 문제 해결
• 모델 가중치 외 KV Cache 및 CUDA Overhead를 포함한 정밀 VRAM 산출식 적용
• 모델 파라미터 수와 Quantization 비트 수에 따른 가중치 메모리 선제적 계산
• Context Length 증가에 따른 동적 메모리 증가분을 수식에 반영하여 런타임 안정성 확보
• 표준화된 Prompt Dataset 기반의 API 자동화 평가 파이프라인 구축을 통한 모델 검증 효율화
• 모델별 Stable Build 버전 고정 및 최신 Build 병행 운용으로 Backend 회귀 오류 방지