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개요LLMOps는 LLM(Large Language Models) 기반 애플리케이션을 개발, 배포, 모니터링, 최적화하는 전체 수명 주기를 관리하는 운영 프레임워크이다. 기존 MLOps의 확장된 개념으로, LLM 특유의 대규모 파라미터, 프롬프트 관리, 레이턴시 대응, 평가 지표 등의 요구를 반영한다. GenAI 시대의 AI 운영 패러다임으로 주목받고 있다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의LLM 기반 시스템의 훈련, 배포, 프롬프트 관리, 성능 모니터링 등을 포함하는 엔드투엔드 운영 체계목적LLM 서비스 품질 보장, 비용 효율화, 사용자 경험 최적화구성 범위프롬프트 엔지니어링, 파인튜닝, 캐시, 보안·감사, A/B 테스트 등 포함LLMOps는 단순 모델 배포를 넘어서, 대규모 모델 특화 운영 자동화에..

개요Great Expectations(GX)는 데이터 파이프라인에서 신뢰할 수 있는 데이터를 보장하기 위해 데이터의 유효성, 정확성, 정합성을 사전에 자동 검증하는 오픈소스 데이터 품질 프레임워크입니다. 데이터 품질 테스트를 코드로 정의하고, 문서화 및 자동화할 수 있는 기능을 제공하여 DevDataOps, MLOps 환경에서 데이터 신뢰성과 품질 통제를 가능하게 합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 비고 정의데이터셋에 대해 기대(expectation)를 정의하고 검증하는 테스트 기반 품질 관리 도구오픈소스 프레임워크 (Python 기반)목적데이터 품질 테스트 자동화 및 결과 문서화데이터 이상 사전 탐지 및 SLA 준수필요성수동 품질 점검 한계, 데이터 품질 불일치 문제 대응ETL, 분석, AI의 품..

개요Apache Airflow는 복잡한 데이터 파이프라인의 실행을 자동화하고 모니터링할 수 있도록 지원하는 오픈소스 워크플로우 오케스트레이션 툴입니다. DAG(Directed Acyclic Graph)를 기반으로 각 작업의 순서와 종속성을 명시적으로 정의함으로써, 데이터 엔지니어링, ETL, 머신러닝 파이프라인의 효율성과 가시성을 크게 향상시킵니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 비고 정의DAG 기반으로 태스크의 실행 흐름과 종속성을 정의하는 워크플로우 오케스트레이션 방식Directed Acyclic Graph 구조목적데이터 파이프라인의 자동화, 재현성, 모니터링 확보운영 효율성과 장애 대응력 강화필요성수작업 스케줄링, 태스크 실패 복구, 조건 분기 등의 요구 대응확장성과 안정성 확보 필수Airflow..

개요HPO(Hyper-Parameter Optimization)는 머신러닝 모델의 성능을 극대화하기 위해 하이퍼파라미터를 체계적으로 탐색하는 방법입니다. 그중에서도 Bayesian Optimization은 확률 기반의 지능형 최적화 기법으로, 적은 수의 시도로도 우수한 조합을 빠르게 찾아낼 수 있다는 장점이 있습니다. 이는 특히 학습 시간이 긴 모델이나 튜닝 공간이 넓은 경우에 큰 효과를 발휘하며, AutoML, 딥러닝, 추천 시스템 등에서 활발히 활용되고 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의Bayesian HPO는 확률 모델(주로 Gaussian Process)을 기반으로 하여 하이퍼파라미터의 분포를 예측하고, 가장 가능성 높은 조합을 선택하는 최적화 기법입니다.목적최소한의 시도로 최대의 성능..

개요AI 시스템에서 모델의 성능을 결정짓는 핵심 요소는 데이터의 품질과 일관성입니다. 특히 머신러닝 모델이 요구하는 전처리된 피처(feature) 데이터의 생성, 관리, 재사용을 체계화하기 위한 인프라가 바로 Feature Store입니다. 최근 등장한 Feature Store 2.0은 단순 저장소 역할을 넘어, 온라인-오프라인 동기화, 실시간 피처 파이프라인, 엔드투엔드 MLOps 통합을 지원하는 진화된 형태로 주목받고 있습니다.1. 개념 및 정의Feature Store 2.0은 AI/ML 시스템에서 피처의 생성부터 저장, 배포, 버전관리, 실시간 제공까지 지원하는 차세대 피처 관리 플랫폼입니다. 기존의 Feature Store 1.0이 주로 배치 학습 기반의 정적 피처 저장소였다면, 2.0은 스트리밍..

개요Debezium은 Apache Kafka 기반의 오픈소스 CDC(Change Data Capture) 플랫폼으로, 데이터베이스의 변경사항을 실시간으로 감지하고 이벤트로 스트리밍함으로써 Event-Driven ETL의 핵심 엔진으로 활용됩니다. 기존 배치 기반 ETL과 달리 데이터 변경 이벤트 발생 시 즉각적으로 데이터 흐름을 유도할 수 있어, 마이크로서비스, 데이터 웨어하우스, 실시간 분석에 이상적인 구조를 제공합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의DB 트랜잭션 로그를 감지하여 변경 이벤트를 Kafka 스트림으로 전달하는 CDC 플랫폼핵심 역할데이터 변경 추적 → 이벤트 발행 → 후속 시스템으로 스트리밍데이터 흐름 구조Source DB → Debezium Connector → Kafka → Co..

개요DVC(Data Version Control)는 Git과 통합되어 작동하는 오픈소스 데이터 버전 관리 툴로, 머신러닝 및 데이터 사이언스 프로젝트의 데이터, 모델, 파이프라인을 체계적으로 버전 관리할 수 있게 합니다. 코드뿐 아니라 대규모 데이터와 실험 결과까지 추적할 수 있어, ML reproducibility와 협업을 크게 향상시킵니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의Git과 유사한 방식으로 대용량 데이터 및 모델 파일을 버전 관리할 수 있는 CLI 기반 도구목적데이터 및 ML 파이프라인 재현성 확보 및 협업 지원연동 시스템Git, S3, GCS, Azure, SSH, HTTP 등 다양한 리모트 저장소DVC는 데이터가 Git에 직접 저장되지 않고, Git은 메타데이터만 추적하는 구조입니다.2...

개요SparseGPT One-Shot Pruning은 사전 학습된 대형 언어 모델(LLM)을 희소화(sparsification)하여 연산량과 메모리 요구량을 줄이기 위한 혁신적인 기법입니다. 이 방법은 단 한 번의 forward pass만으로 전체 모델의 가중치를 효율적으로 제거하는 특징을 가지며, 복잡한 재학습(fine-tuning) 없이도 높은 정확도를 유지합니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의One-shot 방식으로 파라미터를 희소화하는 LLM 전처리 기법목적모델 추론 속도 향상 및 메모리 사용량 감소방식단일 forward pass 기반 가중치 중요도 평가 후 pruning이 방식은 특히 학습 자원이 부족한 환경에서도 기존 GPT 모델을 경량화하여 빠르게 배포할 수 있게 합니다.2. 특징특징설..

개요Feature Store는 머신러닝 모델 학습과 실시간 추론에 사용되는 피처(Feature)를 중앙에서 저장, 관리, 공유하는 플랫폼이다. 데이터 엔지니어, ML 엔지니어, 데이터 사이언티스트 간 협업을 촉진하고, 훈련/추론 시 일관된 피처 제공으로 모델 성능과 재현성을 높이는 MLOps의 핵심 컴포넌트로 부상하고 있다.1. 개념 및 정의Feature Store는 피처 파이프라인의 생성, 버전 관리, 스케줄링, 조회, 배포를 전담하는 데이터 저장소 및 API 시스템이다.목적: 피처 재사용성 확보, 피처 품질 관리, 실시간 추론 대응대상: 학습용 배치 피처 + 실시간 서비스용 온라인 피처형태: 중앙화된 메타데이터 + 오프라인/온라인 피처 저장소 분리 구조2. 구성 요소 구성 요소 설명 역할 오프라인..

개요Model Registry는 머신러닝 모델의 버전, 메타데이터, 상태 등을 추적하고 관리할 수 있도록 지원하는 중앙 저장소이자 관리 시스템이다. 실험 환경에서 개발된 모델이 배포 가능한 수준으로 진화해 운영 환경까지 이어지기 위해서는 체계적인 모델 등록, 승인, 배포, 롤백 시스템이 필요하며, Model Registry는 이를 가능하게 하는 핵심 MLOps 구성 요소다.1. 개념 및 정의Model Registry는 머신러닝 모델의 버전 이력, 상태, 메타데이터, 배포 정보 등을 기록하고 관리하는 데이터베이스 또는 플랫폼이다.목적: 모델 실험부터 운영 배포까지의 과정을 중앙에서 통제 및 기록구성 요소: 모델 이름, 버전, 태그, 설명, 실험 결과, 배포 상태 등 포함연계 요소: 실험 추적(Experim..

개요AI 엔지니어링(AI Engineering)은 인공지능 모델을 실제 서비스 및 제품에 안정적이고 지속 가능하게 적용하기 위한 종합적인 엔지니어링 접근법이다. 이는 단순한 모델 개발을 넘어, 운영 환경에서의 지속적 개선, 자동화된 배포, 거버넌스 및 모니터링 등을 포괄한다. 특히 MLOps, 신뢰 가능한 AI, 반복 가능한 학습 파이프라인 등이 중심 요소로 부각되고 있다.1. 개념 및 정의AI 엔지니어링은 AI 모델을 산업 현장에 실제로 통합하고 운영하기 위한 기술, 프로세스, 도구의 총합이다.목적: AI 모델의 일관된 개발, 검증, 배포 및 운영 체계화필요성: PoC 단계를 넘어 실제 프로덕션 환경에서의 안정적 운영 필요성 증가핵심 개념: 지속 가능한 모델 관리, 운영 자동화, 모델 신뢰성 확보2. ..

개요지능형 애플리케이션(Intelligent Applications)은 AI와 데이터 분석 기술을 내장하여, 사용자나 환경의 변화에 실시간으로 적응하고 예측 기반의 의사결정을 수행할 수 있는 차세대 애플리케이션입니다. Gartner는 이를 2025년 전략 기술 트렌드 중 하나로 선정하며, 전통적 앱과의 차별점으로 ‘내장형 인공지능(AI embedded)’과 ‘자율성(Self-adaptivity)’을 강조합니다. 단순 자동화를 넘어서 지속적으로 학습하고 최적화하는 특성이 핵심입니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의AI, ML, 데이터 분석을 내장하여 상황에 맞게 예측·판단·조치를 수행하는 지능형 소프트웨어 애플리케이션핵심 요소데이터 센싱 → 분석 → 예측/판단 → 실행/피드백 루프목적사용자 경험 최적화..

개요AI TRiSM(AI Trust, Risk and Security Management)은 인공지능(AI) 시스템의 신뢰성, 투명성, 보안성을 확보하기 위한 프레임워크이자 전략입니다. 이는 AI 기술의 대중화와 함께 발생하는 윤리적 문제, 의사결정 책임, 데이터 편향, 보안 위협 등의 리스크를 체계적으로 관리하고, 규제에 대응하며, 사용자와 조직의 신뢰를 확보하기 위한 기술적·운영적 접근을 포함합니다. Gartner는 2025 전략 기술 트렌드 중 하나로 AI TRiSM을 선정하며, AI의 지속가능성과 비즈니스 실효성을 위한 핵심 요소로 강조했습니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의AI 시스템의 신뢰 확보를 위한 투명성, 보안, 규제 준수, 리스크 통제를 포괄하는 관리 전략구성 요소신뢰성(Trust..

개요Seldon Core는 머신러닝 모델을 Kubernetes 환경에 안정적이고 확장 가능하게 배포(서빙)할 수 있도록 지원하는 오픈소스 MLOps 플랫폼입니다. REST/gRPC API, A/B 테스트, Canary 배포, 모델 해석성(Explainability) 등 다양한 기능을 제공하며, 다양한 프레임워크와 언어의 모델을 통합 관리할 수 있습니다. 본 글에서는 Seldon Core의 핵심 기능, 아키텍처, 활용 전략을 소개합니다.1. 개념 및 정의Seldon Core는 컨테이너화된 머신러닝 모델을 Kubernetes 상에서 배포하고, 서빙하며, 운영할 수 있는 MLOps 인프라입니다. 모델을 마이크로서비스로 감싸고, 서비스 메쉬 및 모니터링 도구와 통합하여 프로덕션 수준의 배포 자동화, 트래픽 제어..

개요Kubeflow는 Kubernetes 환경에서 머신러닝 워크플로우를 자동화하고 운영할 수 있도록 지원하는 MLOps 플랫폼입니다. 모델 학습, 하이퍼파라미터 튜닝, 파이프라인 구성, 배포까지의 과정을 클라우드 네이티브하게 실행할 수 있으며, 대규모 분산 학습과 재현 가능한 실험 관리를 위한 최적의 도구로 각광받고 있습니다.1. 개념 및 정의Kubeflow는 "머신러닝을 Kubernetes 위에서 쉽게 운영할 수 있도록 한다"는 목표로 Google이 주도하여 시작한 오픈소스 프로젝트입니다. 컨테이너 기반으로 머신러닝 파이프라인을 관리하고, 파드(Pod) 단위로 리소스를 효율적으로 배분하여 확장성과 이식성을 극대화합니다.2. 특징 구분 설명 예시 클라우드 네이티브Kubernetes와 완전 통합된 구조..

개요MLflow는 머신러닝 라이프사이클 전반을 관리하는 오픈소스 플랫폼으로, 실험 추적, 모델 저장 및 배포, 파이프라인 자동화 등을 지원하는 MLOps 핵심 도구입니다. 데이터 과학자와 ML 엔지니어가 반복적인 실험과 모델 배포를 체계적이고 재현 가능하게 만들 수 있도록 돕습니다. 이 글에서는 MLflow의 핵심 구성 요소와 사용 사례를 소개합니다.1. 개념 및 정의MLflow는 Databricks에서 개발한 머신러닝 운영 자동화(MLOps) 플랫폼입니다. 머신러닝 실험을 체계적으로 관리하고, 모델을 버전별로 저장하며, 다양한 환경에서 재사용 가능한 형태로 모델을 배포할 수 있도록 설계되었습니다. 파이썬, R, Java 등을 지원하며, 클라우드 및 온프레미스 환경에서 유연하게 운용됩니다.2. 특징 구분..

개요Drift Detection(드리프트 감지)은 머신러닝 모델이 운영 중에 만나는 데이터가 초기 학습 시와 다른 분포를 보일 때 이를 감지하는 기술입니다. 데이터 드리프트(Data Drift)는 모델의 예측 정확도를 저하시킬 수 있는 주요 요인 중 하나로, 이를 실시간으로 탐지하고 대응하는 것은 MLOps, 금융, 보안, 리테일 등의 분야에서 매우 중요합니다.1. 개념 및 정의드리프트 감지는 모델 학습 이후 시간이 흐름에 따라 입력 데이터의 특성 분포가 변화하거나, 레이블 간의 관계가 바뀌는 현상을 탐지하는 과정입니다. 주요 드리프트 유형은 다음과 같습니다:데이터 드리프트 (Covariate Drift): 입력 변수 분포의 변화컨셉 드리프트 (Concept Drift): 입력-출력 관계의 변화레이블 드..

개요멀티태스킹 러닝(Multi-Task Learning, MTL)은 하나의 인공지능 모델이 여러 개의 연관된 작업(Task)을 동시에 학습함으로써, 개별 작업보다 더 일반화된 성능을 달성할 수 있도록 하는 머신러닝 전략입니다. MTL은 특히 텍스트 분류, 언어 생성, 컴퓨터 비전, 로보틱스 등 다양한 분야에서 데이터 효율성, 모델 경량화, 전이 학습 성능 향상 등의 이점을 제공하며, 최근에는 LLM과의 결합을 통해 더욱 주목받고 있습니다.1. 개념 및 정의 구분 정의 Single Task Learning하나의 모델이 하나의 작업만 학습하는 전통적 방식Multi-Task Learning하나의 모델이 여러 작업을 동시에 학습하는 방식멀티태스킹은 보통 **공통된 표현 학습(Shared Representati..

개요MLOps(Machine Learning Operations)는 머신러닝 모델의 개발(ML Development)과 운영(IT Operations)을 통합하여 모델의 배포, 모니터링, 유지보수를 자동화하는 접근 방식입니다. 이를 통해 머신러닝 모델을 더욱 신속하게 배포하고, 안정적으로 운영할 수 있으며, 지속적인 개선과 최적화를 가능하게 합니다. 본 글에서는 MLOps의 개념, 핵심 원칙, 주요 도구, 장점, 활용 사례 및 도입 시 고려사항을 살펴봅니다.1. MLOps란 무엇인가?MLOps는 머신러닝 모델을 운영 환경에 원활하게 배포하고 지속적으로 유지할 수 있도록 지원하는 방법론입니다. DevOps와 유사하게, MLOps는 모델 개발, 테스트, 배포, 모니터링을 자동화하여 전체 머신러닝 라이프사이클..

개요MLOps(Machine Learning Operations)와 AutoML(Automated Machine Learning)은 AI 및 머신러닝 모델의 효율적인 개발과 운영을 지원하는 핵심 기술입니다. MLOps는 머신러닝 모델의 지속적인 배포, 모니터링, 유지보수를 위한 운영 기법이며, AutoML은 모델 개발을 자동화하여 비전문가도 쉽게 AI 모델을 만들 수 있도록 돕는 기술입니다.1. MLOps란?MLOps는 머신러닝 모델의 개발, 배포, 유지보수를 자동화하고 최적화하는 DevOps 방식의 확장 개념입니다. 머신러닝 프로젝트에서 발생하는 운영상의 문제를 해결하여, 모델의 지속적인 개선과 안정적인 서비스 제공을 지원합니다.1.1 MLOps의 주요 원칙자동화된 머신러닝 파이프라인: 데이터 수집, ..