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LLM Cost Guard

개요LLM Cost Guard는 대형 언어 모델(LLM)을 실제 서비스에 도입하고 운영할 때 발생하는 비용을 효과적으로 제어하고 예측 가능한 범위 내로 유지하기 위한 전략적 관리 체계이다. 고성능 LLM의 추론 비용은 수요가 증가할수록 급격히 증가하기 때문에, 효율성과 통제성을 동시에 확보하는 '비용 가드'의 개념이 핵심이다.1. 개념 및 정의LLM Cost Guard는 LLM 사용량, 토큰 처리량, 요청 패턴 등을 기반으로 실시간 모니터링, 제한, 리디렉션 등의 정책을 통해 비용을 예측하고 통제하는 시스템 또는 전략을 의미한다.목적: 예산 초과 방지, 고비용 사용자 제한, 예측 가능한 요금 구조 유지적용 대상: API 기반 LLM 서비스, 사내 추론 서버, SaaS LLM 제품 등구성 목적: 성능 희생..

Reward-Model Distillation (RMD)

개요Reward-Model Distillation(RMD)은 대규모 언어 모델(LLM)의 Reinforcement Learning with Human Feedback(RLHF) 훈련 과정에서 사용되는 보상 모델(Reward Model)을 활용해, 직접적인 강화학습(RL) 과정 없이도 경량화된 모델을 효과적으로 학습시키는 방법이다. RMD는 RL의 복잡성과 비용을 줄이면서도, 사람 선호도를 반영한 고품질 응답 생성을 가능하게 하며, 최근 경량 LLM 개발에서 주목받고 있다.1. 개념 및 정의**Reward-Model Distillation(RMD)**은 보상 모델이 평가한 응답 간 선호도를 학습 신호로 삼아, 후보 응답 중 더 나은 출력을 선택하도록 모델을 미세조정하는 프레임워크이다.목적: RL 없이 보상..

Bytewax

개요Bytewax는 파이썬 기반의 실시간 데이터 스트리밍 처리 프레임워크로, 비동기 이벤트 처리와 상태 기반 변환을 지원하는 고수준 API를 제공한다. Rust로 구현된 Timely Dataflow 위에 구축되어 뛰어난 성능과 확장성을 보장하며, Kafka, Redis, PostgreSQL, MQTT 등과의 통합을 통해 데이터 엔지니어와 파이썬 개발자 모두에게 실시간 파이프라인 개발을 손쉽게 구현할 수 있게 한다.1. 개념 및 정의Bytewax는 이벤트 기반 스트림 처리와 상태 저장 처리(stateful processing)를 동시에 지원하는 파이썬 프레임워크이다.목적: 실시간 데이터 흐름(streams)을 효율적으로 처리하고 분석하며, 고속의 분산 처리 환경을 제공설계 기반: Rust 기반 Timely..