728x90
반응형

ai파이프라인 2

LLMOps

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..

Topic 2025.06.20

Feature Store

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..

Topic 2025.04.27
728x90
반응형