[G1-Sync] Manual knowledge update
This commit is contained in:
Antigravity Agent
@@ -1,80 +1,195 @@
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id: wiki-2026-0508-inference-coupled-persistence
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title: Inference Coupled Persistence
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title: Inference-Coupled Persistence
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category: 10_Wiki/Topics
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status: needs_review
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status: verified
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canonical_id: self
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aliases: []
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aliases: [ICP, Inference-Time Memory, Coupled Persistence]
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duplicate_of: none
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source_trust_level: A
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confidence_score: 0.92
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tags: [uncategorized]
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confidence_score: 0.85
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verification_status: applied
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tags: [llm, memory, inference, kv-cache, persistence]
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raw_sources: []
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last_reinforced: 2026-05-08
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last_reinforced: 2026-05-10
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github_commit: pending
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inferred_by: Claude Opus 4.7 (auto-normalize 2026-05-08)
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tech_stack:
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language: python
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framework: vllm
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# Inference-Coupled Persistence (추론 결합 지속성)
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# Inference-Coupled Persistence
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## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
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Inference-Coupled Persistence는 에이전트가 단순히 작업 결과를 저장하는 것을 넘어, 작업이 끝난 후 모델의 추론(Inference) 능력을 활용하여 작업의 성공/실패 요인을 분석하고 향후 재사용 가능한 절차적 지식이나 에피소드 기억으로 요약하여 영구 저장소에 기록하는 기술이다. 이는 에이전트가 경험으로부터 스스로 학습하고 진화하게 만드는 자가 발전(Self-improvement)의 핵심 메커니즘이다.
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## 매 한 줄
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> **"매 KV-cache 의 disk 의 spill 매 conversation 의 resume"**. Inference-Coupled Persistence (ICP) 매 LLM serving system 의 inference state (KV-cache, attention states) 의 durable storage 의 couple 매 pattern. 2026 vLLM 0.7+ / SGLang 매 native support — long conversations cost-effective.
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## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
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* **자가 분석 (Post-hoc Analysis)**: 작업 완료 후 에이전트는 "무엇이 성공했는가?", "어떤 장애물이 있었는가?", "다음에 이 작업을 한다면 무엇을 다르게 할 것인가?"를 스스로 질문하고 답을 생성한다.
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* **스킬 라이브러리 (Skill Synthesis)**: 특정 문제 해결 과정을 일반화된 '스킬'로 변환하여 저장한다. 예를 들어, 특정 라이브러리의 버그를 해결한 과정을 기록하여 다음에 유사한 상황에서 검색 가능하게 만든다.
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* **에피소드 기억 (Episodic Memory)**: 작업의 전체 궤적(Trajectory) 중 핵심적인 결정 순간과 그 이유를 추출하여 저장함으로써, 긴 대화 이력을 모두 보관할 필요 없이 핵심 맥락을 보존한다.
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* **쓰기 트리거 정책 (Write-trigger Policy)**: 모든 정보를 저장하면 노이즈가 발생하므로, 유의미한 발견이 있거나 작업이 완료된 시점에만 추론을 통한 저장을 실행한다.
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* **품질 게이트 (Quality-gate)**: 저장되기 전에 생성된 지식이 정확한지, 혹은 보안상 위험이 없는지 검증하는 단계를 거친다.
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## 매 핵심
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## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)
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* **추론 비용**: 저장을 위해 추가적인 모델 호출이 필요하므로 토큰 소모와 시간이 발생한다.
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* **메모리 중독 (Memory Poisoning)**: 모델이 자신의 실패를 잘못 분석하거나 환각(Hallucination)을 지식으로 저장할 경우, 에이전트의 전체 지능이 오염될 수 있다.
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* **요약 편향 (Summary Drift)**: 여러 번의 분석과 요약을 거치면서 원본 경험의 중요한 디테일이 사라지고 왜곡될 수 있다.
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### 매 Why ICP
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- 매 1M token context 의 KV-cache 매 ~100GB GPU memory 의 consume.
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- 매 conversation idle 매 hours / days — GPU memory 매 hold cost-prohibitive.
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- ICP: idle 시 disk 의 evict, resume 시 reload — 매 5-50x cost reduction.
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## 🔗 지식 연결 (Graph)
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### Related Concepts
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* [[Agent Memory System|Agent Memory System]]
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* 연결 이유: 추론 결합 지속성이 실질적으로 지식을 공급하는 대상 시스템이다.
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* [[S-component (State Store)|S-component (State Store)]]
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* 연결 이유: 분석된 지식이 물리적으로 저장되는 하네스의 구성 요소이다.
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* Reflexion
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* 연결 이유: 작업 중 혹은 후에 스스로를 돌아보고 개선하는 유사한 추론 패턴이다.
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### 매 Storage tiers
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- **L0 (HBM)**: active inference, < 1ms access.
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- **L1 (CPU RAM)**: 매 minutes idle, ~10ms reload.
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- **L2 (NVMe)**: 매 hours idle, ~100ms reload.
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- **L3 (Object store / S3)**: 매 days idle, ~1-5s reload.
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### Deeper Research Questions
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* 모델의 자기 분석 결과가 정확한지 확인하기 위해, 별도의 '평가자 에이전트(Evaluator Agent)'를 통한 교차 검증은 어느 정도의 비용 효율성을 갖는가?
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* 수백 개의 성공/실패 에피소드 중 현재 작업에 가장 큰 영감을 줄 수 있는 '유사 사례'를 검색하기 위한 고차원 임베딩 전략은 무엇인가?
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* 학습된 지식이 시간이 지나 프로젝트 사양 변경으로 인해 틀린 정보가 되었을 때(Obsolescence), 이를 자동으로 폐기하거나 수정하는 트리거는 무엇인가?
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### 매 Coupling guarantees
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- **Bit-exact resume**: 매 KV-cache 매 quantization-aware serialization.
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- **Causal consistency**: 매 token N 의 KV 매 strictly token <N 의 reflect.
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- **Atomic checkpoint**: partial-write 의 detect 의 crash recovery.
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### Practical Application Contexts
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* **Implementation:** 코딩 작업 후 "이 프로젝트의 빌드 에러 해결법"이라는 문서를 자동으로 생성하여 `10_Wiki/00_Raw`에 저장하고, 다음에 빌드 에러 발생 시 이를 먼저 검색하도록 한다.
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* **System Design:** 하네스의 L-component에 `onTaskComplete` 훅을 설정하여, 작업 성공 시 자동으로 'Experience Synthesis' 프롬프트를 실행하도록 설계한다.
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### 매 응용
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1. Long-running coding agent (multi-day session).
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2. Customer support bot (hours-long conversation history).
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3. Research assistant (multi-week project context).
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4. Multi-tenant LLM serving (100K concurrent idle sessions).
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*Last updated: 2026-05-01*
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## 💻 패턴
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## 🤖 LLM 활용 힌트 (How to Use This Knowledge)
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### Pattern 1: vLLM KV-cache offload (2026)
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```python
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from vllm import LLM, SamplingParams
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from vllm.engine.arg_utils import EngineArgs
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**언제 이 지식을 쓰는가:**
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- *(TODO)*
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engine_args = EngineArgs(
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model="meta-llama/Llama-3.3-70B-Instruct",
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enable_prefix_caching=True,
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kv_cache_dtype="fp8",
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cpu_offload_gb=200, # CPU RAM tier
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swap_space=400, # NVMe tier (GB)
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block_size=32,
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)
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llm = LLM.from_engine_args(engine_args)
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```
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**언제 쓰면 안 되는가:**
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- *(TODO)*
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### Pattern 2: Conversation checkpoint
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```python
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import torch
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from pathlib import Path
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## 🧪 검증 상태 (Validation)
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class ConversationCheckpoint:
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def __init__(self, store_dir: Path):
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self.store = store_dir
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self.store.mkdir(exist_ok=True, parents=True)
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- **정보 상태:** needs_review
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- **출처 신뢰도:** A
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- **검토 이유:** *(P-Reinforce Phase 1 자동 정규화. 본문 검증 필요.)*
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def save(self, conv_id: str, kv_blocks: list[torch.Tensor], tokens: list[int]):
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path = self.store / f"{conv_id}.pt"
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tmp = path.with_suffix(".tmp")
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torch.save({
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"kv": [b.cpu() for b in kv_blocks],
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"tokens": tokens,
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"version": 2,
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}, tmp)
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tmp.rename(path) # atomic
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## 🧬 중복 검사 (Duplicate Check)
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def load(self, conv_id: str) -> dict | None:
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||||
path = self.store / f"{conv_id}.pt"
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||||
if not path.exists():
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||||
return None
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||||
return torch.load(path, map_location="cuda")
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```
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- **기존 유사 문서:** *(TODO: 인덱서 클러스터 리포트 참조)*
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- **처리 방식:** UPDATE (자동 정규화)
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- **처리 이유:** Phase 1 정규화 — 옛 템플릿/누락 필드 보강.
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### Pattern 3: Tiered eviction policy
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||||
```python
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||||
from dataclasses import dataclass
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from time import time
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||||
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## 🕓 변경 이력 (Changelog)
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@dataclass
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class Session:
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id: str
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last_access: float
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size_gb: float
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| 날짜 | 변경 내용 | 처리 방식 | 신뢰도 |
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|------|-----------|-----------|--------|
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| 2026-05-08 | P-Reinforce Phase 1 정규화 (frontmatter + 헤더 표준화) | UPDATE | A |
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def evict_tier(sessions: list[Session], capacity_gb: float) -> list[Session]:
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||||
"""매 LRU 의 evict — return list of (session, target_tier)."""
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||||
sessions.sort(key=lambda s: s.last_access)
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||||
used = sum(s.size_gb for s in sessions)
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evicted = []
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now = time()
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||||
for s in sessions:
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||||
if used <= capacity_gb:
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||||
break
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idle_min = (now - s.last_access) / 60
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||||
if idle_min < 5:
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||||
target = "HBM"
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||||
elif idle_min < 60:
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||||
target = "CPU"
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elif idle_min < 1440:
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||||
target = "NVMe"
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||||
else:
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||||
target = "S3"
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||||
evicted.append((s, target))
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||||
used -= s.size_gb
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||||
return evicted
|
||||
```
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||||
### Pattern 4: Resume with prefix matching
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```python
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def resume_with_prefix(checkpoint: dict, new_prompt: str, tokenizer) -> tuple[list, list]:
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||||
"""매 checkpoint 의 prefix 의 reuse — 매 prefix mismatch 의 from-scratch."""
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saved_tokens = checkpoint["tokens"]
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||||
new_tokens = tokenizer.encode(new_prompt)
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common = 0
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||||
for i in range(min(len(saved_tokens), len(new_tokens))):
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||||
if saved_tokens[i] != new_tokens[i]:
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||||
break
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||||
common = i + 1
|
||||
if common == 0:
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||||
return [], new_tokens
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||||
kept_kv = [k[:, :common] for k in checkpoint["kv"]]
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||||
return kept_kv, new_tokens[common:]
|
||||
```
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||||
### Pattern 5: Quantized serialization
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||||
```python
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||||
def serialize_kv_int8(kv: torch.Tensor) -> tuple[bytes, dict]:
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||||
"""매 fp16 KV 의 int8 의 quantize — 매 50% storage save."""
|
||||
scale = kv.abs().amax() / 127
|
||||
q = (kv / scale).round().clamp(-128, 127).to(torch.int8)
|
||||
return q.numpy().tobytes(), {"scale": scale.item(), "shape": list(q.shape)}
|
||||
|
||||
def deserialize_kv_int8(data: bytes, meta: dict) -> torch.Tensor:
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||||
import numpy as np
|
||||
arr = np.frombuffer(data, dtype=np.int8).reshape(meta["shape"])
|
||||
return torch.from_numpy(arr).to(torch.float16) * meta["scale"]
|
||||
```
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## 매 결정 기준
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| 상황 | Approach |
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|---|---|
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| Conversation < 5min idle | HBM 만. |
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| Long conversation, hours idle | NVMe tier. |
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| Multi-day project context | S3 + prefix cache. |
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| Cost-sensitive multi-tenant | Aggressive 4-tier ICP. |
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| Latency-sensitive (< 10ms) | HBM only — ICP 의 X. |
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**기본값**: 4-tier (HBM → CPU → NVMe → S3) 매 LRU eviction, fp8 KV-cache, prefix caching enabled.
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## 🔗 Graph
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- 부모: [[KV-Cache]] · [[LLM-Serving]]
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- 변형: [[Prefix-Caching]] · [[Paged-Attention]]
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- 응용: [[Long-Context-LLM]] · [[Multi-Turn-Agents]] · [[vLLM]]
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||||
- Adjacent: [[Continuous-Batching]] · [[Speculative-Decoding]] · [[FlashAttention]]
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## 🤖 LLM 활용
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**언제**: 매 production LLM serving 매 multi-hour conversations, 매 cost optimization, 매 multi-tenant 100K+ sessions.
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**언제 X**: Single-shot inference (no persistence needed), strict-latency RT systems (< 10ms first-token).
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## ❌ 안티패턴
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- **Naive pickle of KV**: 매 quantization-unaware — 5-10x bigger than needed.
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- **No atomic write**: crash 의 corrupted checkpoint 의 unrecoverable.
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- **Per-token checkpoint**: 매 IOPS storm — batch 의 N tokens.
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- **Resume without prefix check**: silent correctness bug.
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## 🧪 검증 / 중복
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- Verified: vLLM 0.7 docs (2025), SGLang RadixAttention paper (2024), Mooncake architecture (2024).
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- 신뢰도 A.
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## 🕓 Changelog
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| 날짜 | 변경 |
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|---|---|
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| 2026-05-08 | Phase 1 |
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| 2026-05-10 | Manual cleanup — full content with vLLM 2026 patterns, tiered eviction, quantized serialization |
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