ITPE * JackerLab

개요EvalOps는 생성형 AI 및 LLM 기반 서비스의 성능, 품질, 안정성을 지속적으로 평가하고 개선하기 위한 운영 프레임워크이다. 기존 MLOps가 모델 학습·배포 중심이라면, EvalOps는 ‘출력 품질(Output Quality)’과 ‘사용자 경험(UX)’을 지속적으로 측정하고 최적화하는 데 초점을 둔다.대규모 언어모델이 기업 서비스에 통합되면서, 단순 정확도(Accuracy) 지표만으로는 품질을 판단하기 어려워졌다. 환각(Hallucination), 편향(Bias), 응답 일관성, 안전성(Safety) 문제를 정량·정성적으로 평가하는 체계가 필요해졌으며, 이에 따라 EvalOps는 AI 운영의 핵심 영역으로 부상하고 있다.1. 개념 및 정의EvalOps는 LLM 및 AI 애플리케이션의 응답 품..

개요AI 학습용 데이터 품질관리 가이드 v2.0은 인공지능 학습에 사용되는 데이터의 정확성, 정합성, 다양성, 무결성, 최신성 등을 확보하기 위한 품질관리 기준과 절차를 체계화한 지침서입니다. 과학기술정보통신부와 한국지능정보사회진흥원(NIA)이 공동 발간하며, 특히 공공·민간 AI 데이터 구축 사업, 데이터 가공기관, 모델 개발자 등 전 주체를 위한 실무 기준으로 사용됩니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 비고 정의AI 학습용 데이터의 품질 확보를 위해 수집·가공·검수 전 과정에서 수행해야 하는 관리 절차와 평가 기준데이터 품질 7대 항목 정의목적학습데이터 오류를 최소화하고 알고리즘 성능 향상 지원AI 서비스 신뢰도 확보 기반적용 대상데이터 구축기관, 가공·검수 업체, AI 개발자 등공공 프로젝트 의무..