Huny's Dev Blog
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• ai • Hun Jang
LLM 구조화된 출력(Structured Outputs)과 XGrammar 원리 해부: JSON Schema·EBNF 문법 제약부터 FSM 토큰 마스킹·비트맵 사전 인덱싱 가속까지
LLM이 100% 문법적으로 유효한 JSON·Pydantic 객체를 출력하도록 강제하는 문법 유도 디코딩(Grammar-Guided Decoding)과 XGrammar의 초고속 가속 아키텍처를 해부한다. EBNF/CFG와 FSM 상태 전이, 토크나이저 어휘 사전 매핑 병목, 사전 컴파일 비트마스크(Bitmask)를 통한 Logit Masking 오버헤드 50배 단축 원리, 로컬 Python 시뮬레이션 5대 검증 및 vLLM 프로덕션 서빙 연동 체크리스트를 정리한다.
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• ai • Hun Jang
Speculative Decoding(투기적 디코딩) 원리와 가속 아키텍처: Draft Model과 Rejection Sampling부터 Medusa·EAGLE-3 및 vLLM 서빙 최적화까지
거대 언어 모델(LLM) 서빙의 메모리 대역폭 병목을 극복하고 추론 지연시간을 2~3배 단축하는 Speculative Decoding(투기적 디코딩)의 수학적 원리와 아키텍처를 해부한다. Lossless Rejection Sampling 알고리즘, Medusa 다중 헤드와 EAGLE-3 피처 레벨 투기, 단일 패스 K개 토큰 일괄 검증 및 롤백, 로컬 Python 시뮬레이션 5대 검증과 프로덕션 서빙 체크리스트를 정리한다.
Software
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LLM 구조화된 출력(Structured Outputs)과 XGrammar 원리 해부: JSON Schema·EBNF 문법 제약부터 FSM 토큰 마스킹·비트맵 사전 인덱싱 가속까지
LLM이 100% 문법적으로 유효한 JSON·Pydantic 객체를 출력하도록 강제하는 문법 유도 디코딩(Grammar-Guided Decoding)과 XGrammar의 초고속 가속 아키텍처를 해부한다. EBNF/CFG와 FSM 상태 전이, 토크나이저 어휘 사전 매핑 병목, 사전 컴파일 비트마스크(Bitmask)를 통한 Logit Masking 오버헤드 50배 단축 원리, 로컬 Python 시뮬레이션 5대 검증 및 vLLM 프로덕션 서빙 연동 체크리스트를 정리한다.
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Speculative Decoding(투기적 디코딩) 원리와 가속 아키텍처: Draft Model과 Rejection Sampling부터 Medusa·EAGLE-3 및 vLLM 서빙 최적화까지
거대 언어 모델(LLM) 서빙의 메모리 대역폭 병목을 극복하고 추론 지연시간을 2~3배 단축하는 Speculative Decoding(투기적 디코딩)의 수학적 원리와 아키텍처를 해부한다. Lossless Rejection Sampling 알고리즘, Medusa 다중 헤드와 EAGLE-3 피처 레벨 투기, 단일 패스 K개 토큰 일괄 검증 및 롤백, 로컬 Python 시뮬레이션 5대 검증과 프로덕션 서빙 체크리스트를 정리한다.
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