LLMOps: 대규모 언어 모델 운영 및 최적화 전략

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

인공지능

대상자

• 대상: 소프트웨어 개발자, 데이터 과학자, DevOps 엔지니어
• 난이도: 중급 이상 (LLM 운영, 모델 최적화, 프로덕션 배포 경험 필요)

핵심 요약

• LLMOps의 핵심 차이점:
• 데이터 규모: LLM은 10TB 이상의 대규모, 다양한 데이터셋 요구 (LoRA, PEFT 기법 활용)
• 모델 평가: 정확도, 정밀도 대신 사실 정확성, 생성 일관성, 편향 감지 등 복합 지표 사용
• 배포 복잡성: 프롬프트 엔지니어링, 컨텍스트 윈도우 관리, 인프라 최적화 필수
• LLMOps 도구:
• 실험 추적: MLflow, Weights & Biases
• 배포: FastAPI, Kubeflow
• 모니터링: LLM 토큰 사용량, 모델 드리프트 실시간 추적
• 실무 팁:
• Hallucination 방지: RAG 아키텍처 + 사실 기반 데이터셋 사용
• 프롬프트 버전 관리: Git + JSON/YAML 형식으로 저장

섹션별 세부 요약

1. 데이터 준비 및 정제

• 데이터 특성:
• 대규모: 10TB+의 다국어, 다분야 데이터셋
• 정제 필수: 데이터 편향, 노이즈 제거, 데이터 정책 준수
• 도구:
• LLM Fine-tuning: LoRA, QLoRA 기법 활용 (예: Hugging Face Transformers)

2. 모델 미세조정 및 적응

• PEFT 기술:
• LoRA: 기존 모델 파라미터 1% 미만으로 성능 향상
• 버전 관리: MLflow로 실험 로그 추적
• 예시 코드:

```python

from peft import LoraConfig, get_peft_model

model = get_peft_model(model, LoraConfig(r=8, lora_alpha=16))

```

3. 프롬프트 엔지니어링

• 핵심 요소:
• 프롬프트 최적화: A/B 테스트, 맥락 제공, 다양한 표현 시도
• 버전 관리: Git 기반 프롬프트 저장 (YAML 형식)
• 도구:
• Prompt Management Platform: PromptHero, Llamacpp

4. 배포 전략

• 배포 옵션:
• 클라우드: Google Vertex AI, AWS Bedrock
• 자체 인프라: FastAPI 기반 엔드포인트 구축
• 예시 코드:

```python

from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()

@app.post("/generate/")

async def generate(prompt: str):

return {"response": "LLM 생성 결과"}

```

5. 모니터링 및 관찰

• 모니터링 지표:
• 모델 드리프트: 입력 데이터 분포 변화 감지
• 토큰 사용량: LLM 비용 관리 (예: logging 시스템으로 기록)
• 도구:
• 로그 분석: ELK Stack, Prometheus

6. 지속적 개선

• 피드백 루프:
• 사용자 피드백: RAG 기반 정보 업데이트
• 자동 평가: Human-in-the-loop + 자동 평가 프레임워크 (예: Hugging Face Evaluator)

결론

• LLMOps 실무 팁:
• Hallucination 방지: RAG 아키텍처 + 사실 기반 데이터셋 사용
• 프롬프트 관리: Git + YAML 형식으로 버전 관리
• 모니터링: 토큰 사용량, 모델 드리프트 실시간 추적 필수
• 도구 활용: FastAPI로 LLM 엔드포인트 구축, MLflow로 실험 로그 관리