Gemma 4 31B MTP vLLM 서버 프로젝트: MTP를 통한 추론 속도 2배 향상
요약
Gemma 4 31B 모델에 MTP(Multi-Token Prediction) 방식을 적용하여 vLLM 서버의 추론 속도를 약 2배 향상시킨 프로젝트입니다. FastAPI를 활용해 OpenAI 및 Anthropic 호환 API와 인증, 속도 제한 등의 게이트웨이 기능을 포함하도록 설계되었습니다.
핵심 포인트
- MTP 적용을 통해 추론 속도 약 2.1배 향상
- vLLM 기반의 고성능 추론 서버 구현
- OpenAI 및 Anthropic 호환 API 레이어 제공
- FastAPI를 이용한 인증 및 속도 제한 기능 포함
여러분, Gemma 4 31B MTP vLLM 서버 프로젝트를 최근 수정 작업을 통해 vLLM 위에서 MTP (Multi-Token Prediction) 방식으로 동작하여 2배 가까운 추론 (inference) 속도를 제공할 수 있도록 개선했습니다. 🎉
저는 이를 OpenAI 및 Anthropic과 호환되는 API, 인증 (auth), 속도 제한 (rate limit), 상태 확인 (health/ready checks), 메트릭 (metrics) 및 릴리스 위생 (release hygiene) 레이어를 추가한 FastAPI 사이드카 게이트웨이 (sidecar gateway)로 설계했습니다.
MTP를 통해 상당한 차이를 만들어냈습니다:
- 250 토큰: 62.74 → 136.27 tok/s, 2.17배
- 500 토큰: 62.96 → 130.71 tok/s, 2.08배
- 1000 토큰: 62.70 → 132.56 tok/s, 2.11배
유용하게 사용하시길 바랍니다. 링크는 댓글에서 확인하실 수 있습니다.
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