# 기본적인 배치 추론 개념
class OptimizedInference:
    def __init__(self, model, optimal_batch_size=240):
        self.model = model
        self.batch_size = optimal_batch_size  # 하드웨어 활용도 최대화!
        self.kv_cache = {}  # KV 캐시로 메모리 최적화
    
    def batch_inference(self, requests):
        # 여러 요청을 하나의 배치로 처리
        batched_input = self.prepare_batch(requests)
        
        # 메모리 대역폭 최적화 공식:
        # (Batch Size × KV Cache Size + Parameter Size) / Memory Bandwidth
        with self.kv_cache_optimization():
            results = self.model.generate(
                batched_input,
                use_cache=True,  # KV 캐시 활용!
                max_new_tokens=50
            )
        
        return self.split_batch_results(results)
    
    def kv_cache_optimization(self):
        # Grouped multi-query attention으로 KV 캐시 크기 줄이기
        # Prefix caching으로 중복 계산 방지
        return ContextManager()

# 투기적 샘플링(Speculative Sampling)으로 지연시간 개선
class SpeculativeSampling:
    def __init__(self, large_model, small_draft_model):
        self.large_model = large_model
        self.draft_model = small_draft_model
    
    def speculative_decode(self, prompt, k=5):
        """
        작은 모델로 k개 토큰을 먼저 생성하고,
        큰 모델이 검증하는 방식! 🚀
        """
        draft_tokens = self.draft_model.generate(prompt, max_tokens=k)
        verified_tokens = self.large_model.verify(draft_tokens)
        
        return verified_tokens

# Continuous Batching으로 처리량 최대화
class ContinuousBatching:
    def __init__(self):
        self.active_requests = []
        self.completion_queue = []
    
    def process_continuously(self):
        """
        완료된 요청을 즉시 제거하고 새 요청 추가!
        기존 배치 처리보다 훨씬 효율적! ⚡
        """
        while self.active_requests:
            # 완료된 요청들 처리
            self.handle_completions()
            # 새 요청들 추가
            self.add_new_requests()
            # 다음 토큰 생성
            self.generate_next_tokens()

class KVCacheOptimizer:
    def __init__(self):
        self.cache_strategies = [
            "grouped_multi_query_attention",
            "local_attention_layers", 
            "kv_cache_quantization",
            "prefix_caching"
        ]
    
    def optimize_memory(self, model):
        """
        메모리 대역폭이 병목이니까 여기서 승부!
        """
        # 1. Grouped MQA로 KV 헤드 수 줄이기
        model.config.num_key_value_heads = 8  # 32에서 8로!
        
        # 2. 로컬 어텐션으로 시퀀스 길이 제한
        model.config.sliding_window = 4096
        
        # 3. 양자화로 메모리 사용량 절반으로
        model.half()  # FP16으로 변환
        
        return model

# 프로덕션 배포 예시
class ProductionScaling:
    def setup_infrastructure(self):
        return {
            "load_balancer": "HAProxy + consistent hashing",
            "cache_layer": "Redis Cluster for prefix caching", 
            "monitoring": "Prometheus + Grafana",
            "auto_scaling": "Kubernetes HPA",
            "gpu_orchestration": "Ray Serve"
        }