OpenAI 호환 API로 대규모 언어 모델을 빠르고 메모리 효율적으로 실행하고 서빙하는 라이브러리 및 서버입니다.
Tencent/KsanaLLM
OpenAI 호환 API 서버를 제공하는 고성능·사용하기 쉬운 LLM 추론 및 서빙 엔진입니다.
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- 2개월 전
어떤 프로젝트인가요?
KsanaLLM은 대규모 언어 모델을 추론하고 API로 제공하는 엔진입니다. LLaMA, Qwen, Baichuan, Yi, DeepSeek 등 널리 쓰이는 Hugging Face 모델을 로드하며, PyTorch와 SafeTensors 가중치 형식을 지원합니다.
이 엔진은 처리량에 중점을 둡니다. 어텐션 키-값 메모리에 PagedAttention을 사용하고, 스케줄링과 메모리 조정을 적용한 동적 배칭, prefix 캐싱, 멀티 GPU 텐서 병렬화를 지원합니다. 스트리밍 출력과 병렬 샘플링 및 빔 서치 같은 디코딩 모드도 지원하며, 도구 호출 및 추론 파서를 포함한 핵심 /v1/chat/completions 엔드포인트를 제공합니다.
KsanaLLM은 NVIDIA GPU와 Huawei Ascend NPU를 대상으로 하며, README에는 Kunlunxin XPU 지원도 명시되어 있습니다. 프로젝트에는 Docker 빌드 파일, 멀티 노드 분산 서빙, PD(prefill/decode) 분리 모드, 그리고 Mooncake Store를 기반으로 하는 선택형 글로벌 KV 캐시 커넥터도 포함되어 있습니다.
핵심 기능
- 01스트리밍 출력을 지원하는 OpenAI 호환 /v1/chat/completions API를 제공합니다.
- 02PagedAttention과 prefix 캐싱으로 어텐션 KV 메모리를 관리합니다.
- 03작업 스케줄링과 메모리 사용을 조정해 동적 배칭을 수행합니다.
- 04멀티 GPU 텐서 병렬화와 멀티 노드 분산 실행을 지원합니다.
- 05PyTorch 및 SafeTensors 형식의 Hugging Face 모델을 로드합니다.
- 06NVIDIA GPU와 Huawei Ascend NPU에서 실행되며, Kunlunxin XPU도 지원 대상으로 명시되어 있습니다.
활용 사례
- LLaMA나 Qwen 같은 오픈 웨이트 LLM을 OpenAI 스타일 API로 제공하기.
- DeepSeek급 모델을 여러 GPU 또는 노드에 걸쳐 실행하기.
- Huawei Ascend NPU 클러스터에 LLM 추론 배포하기.
- prefill/decode 분리 또는 글로벌 KV 캐시 공유 실험하기.
토픽
자주 묻는 질문
- KsanaLLM은(는) 무엇인가요?
- OpenAI 호환 API 서버를 제공하는 고성능·사용하기 쉬운 LLM 추론 및 서빙 엔진입니다. KsanaLLM은 대규모 언어 모델을 추론하고 API로 제공하는 엔진입니다. LLaMA, Qwen, Baichuan, Yi, DeepSeek 등 널리 쓰이는 Hugging Face 모델을 로드하며, PyTorch와 SafeTensors 가중치 형식을 지원합니다.
- KsanaLLM은(는) 무료로 사용할 수 있나요? 라이선스는 무엇인가요?
- KsanaLLM은(는) Other 라이선스의 오픈소스입니다. 상업용 제품에 사용하기 전에 라이선스 조건을 확인하세요.
- KsanaLLM은(는) 아직 유지보수되고 있나요?
- 6개월 이내 업데이트. KsanaLLM의 마지막 커밋은 2026년 8월 27일입니다.
- KsanaLLM은(는) 어디에 사용할 수 있나요?
- LLaMA나 Qwen 같은 오픈 웨이트 LLM을 OpenAI 스타일 API로 제공하기. DeepSeek급 모델을 여러 GPU 또는 노드에 걸쳐 실행하기. Huawei Ascend NPU 클러스터에 LLM 추론 배포하기. prefill/decode 분리 또는 글로벌 KV 캐시 공유 실험하기.
- KsanaLLM은(는) 어디서 받을 수 있나요?
- 소스 코드와 설치 방법은 GitHub에 있습니다: https://github.com/Tencent/KsanaLLM
요약은 프로젝트 README를 바탕으로 AI가 작성했습니다. GitHub 통계는 매일 갱신됩니다.
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