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개요LLM Latency Budgeting(LLB)은 대규모 언어 모델(LLM)의 응답 지연 시간을 예측하고 통제하기 위한 전략적 기법이다. 특히 사용자 대화형 AI, 실시간 응답 시스템, API 기반 서비스 등에서 모델 응답 지연을 사전에 조정하고 SLA(Service Level Agreement)를 만족하기 위해 LLM의 구조적·운영적 요소를 예산화(budgeting)하는 접근 방식이다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의대규모 언어 모델(LLM)의 추론 지연 시간(Latency)을 정량적으로 분할 및 관리하는 기법목적실시간 서비스를 위한 응답 시간 예측 가능성과 품질 보장 확보필요성사용자 경험 저하 방지 및 고비용 모델 운영 효율화를 위해 지연 시간 제어 필수2. 특징특징설명기존 대비 차별점예측 가..

개요Reactive Inference(실시간 예측)는 변화하는 환경이나 입력에 실시간으로 반응하여 즉시 추론 결과를 도출하는 AI 기술입니다. 특히 센서 기반 시스템, 자율주행, 로봇 제어, 금융 시장 예측 등 빠른 의사결정이 필요한 분야에서 필수적인 요소로 주목받고 있습니다. 이는 기존의 배치 기반 추론(Batch Inference)과는 다른 접근 방식으로, 지연(latency)을 최소화하고, 예측 반응성을 극대화하는 데 초점을 둡니다.1. 개념 및 정의Reactive Inference는 입력 데이터가 실시간으로 도착함과 동시에, 최소한의 지연 시간으로 모델이 예측 결과를 출력하는 방식입니다. 이때 모델은 사전 학습된 파라미터를 기반으로, 추가적인 재학습 없이 예측만 수행합니다. 핵심은 낮은 추론 지연..