pile·
AI / ML·카카오 tech카카오 테크·

음성 AI 모델을 프로덕션에 올리기까지: Kanana-O 서빙 최적화 여정

문제Kanana-O 음성 모델을 실서비스에 올리려면 멀티모달 추론, 음성 합성, 동시 요청 처리에서 지연과 GPU 병목이 발생한다.
접근vLLM 프로세스 분리, 공유 메모리 풀, CUDA IPC, Cascaded Streaming Pipeline, FastAPI async chain을 적용했다.
결과Kanana-Omni Server는 기존 대비 처리량을 높이고 첫 음성 응답 지연을 줄였다. 워밍업, 세마포어, 워터마킹까지 포함한 운영 구조를 갖췄다.
카카오 tech
카카오 테크 블로그
원문은 여기서 이어서 읽을 수 있어요
원문 읽기
읽음 (0)

이 글과 비슷한

  1. AI / ML·stackoverflow-blogStack Overflow Blog·

    에이전틱 SDLC를 QA 엔지니어링 마인드셋으로 구축하기

    Motorola Solutions의 테스트 엔지니어링 선임 매니저 Suneet Malhotra가 Stack Overflow 팟캐스트에 출연해 MCP(Model Context Protocol) 기반 에이전틱 SDLC 파이프라인 구축과 LLM-as-judge 평가 방법론을 소개했다. QA 엔지니어링 관점을 소프트웨어 개발 생애 전반에 적용하고, 설계 단계 직후 스펙을 강화해 결함 비용을 줄이는 'QA shift-left' 접근을 다룬다.

    요약 이어보기
    #llm-agent#mcp#test-automation+2
  2. AI / ML·LINE EngineeringLINE Engineering·

    보안 업무를 위한 AI 에이전트 플랫폼 「SAGE」 개발기 1편: 판단은 사람에게 남기는 설계

    LY Corporation Security Development Division이 보안 업무용 AI 에이전트 플랫폼 SAGE의 개발 과정을 공개했다. "완전 자동화"와 "도입 미루기" 양 극단 사이에서 "판단은 사람에게 남기는 설계"를 핵심 원칙으로 삼고, 3단계 점진적 도입 전략(AI 보조→에이전트 협업→자동화)을 채택했다. 현재는 1단계를 중심으로 파일럿·실운영 중이다.

    요약 이어보기
    #llm-app#opensearch#mcp+2