실무 중심 NLP 엔지니어링: 데이터 처리부터 LLM 파인튜닝 및 배포까지

핵심 기술

이 콘텐츠는 실무에서 요구되는 NLP 및 LLM 엔지니어링 전반의 여정을 체계적으로 안내합니다. 데이터 처리부터 고급 LLM 파인튜닝 및 실제 서비스 배포까지 필요한 기술 스택과 방법론을 상세히 다룹니다.

기술적 세부사항

• 데이터 처리: CSV, JSON, Parquet, SQL/NoSQL, Spark 등 다양한 데이터 형식 처리 및 Big Data 접근 (S3, Hive, HDFS).
• 텍스트 전처리: 토큰화, 정규 표현식, 언어 감지, 이모지/URL 처리, 맞춤법 교정 등 노이즈 데이터 정제 파이프라인.
• 특징 추출: TF-IDF, Bag of Words, N-grams, Word2Vec, FastText, GloVe, Sentence-BERT 등의 임베딩 및 차원 축소 기법.
• 전통적 ML 모델: Naive Bayes, Logistic Regression, SVM, XGBoost 학습 및 하이퍼파라미터 튜닝, 모델 평가.
• 딥러닝 및 트랜스포머: RNN, LSTM, GRU 기본 개념, Attention 메커니즘, 트랜스포머 아키텍처, BERT, RoBERTa 등 주요 모델 활용.
• LLM 파인튜닝: LoRA, QLoRA, Prefix Tuning 등 효율적인 파인튜닝 기법 및 Instruction Tuning, DPO, RLHF 소개.
• 배포 및 모니터링: FastAPI, Gradio, Docker, GitHub Actions, Hugging Face Spaces, AWS SageMaker, MLflow, Prometheus 등 MLOps 관련 도구 및 개념.
• 미니 프로젝트: 다양한 단계별 실습 프로젝트를 통해 학습 내용을 실제 문제 해결에 적용.

개발 임팩트

최신 NLP 기술 동향을 반영하여 LLM을 포함한 AI 모델을 설계, 개발, 배포하는 데 필요한 실무 역량을 강화할 수 있습니다. 복잡한 산업 데이터 처리부터 최신 모델 적용, 그리고 실제 프로덕션 환경에서의 운영까지 전 과정을 학습하여 실질적인 엔지니어링 능력을 향상시킬 수 있습니다.

커뮤니티 반응

명시적인 커뮤니티 반응은 없으나, 콘텐츠 내용으로 미루어 개발자 커뮤니티에서 큰 관심을 받을 수 있는 실용적인 로드맵입니다.