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개요Token-Budget Policy는 대형 언어 모델(LLM)의 추론 비용을 통제하고, 사용자나 서비스 단위로 사용량을 제한하기 위한 정책 기반의 토큰 예산 관리 체계이다. 특히 API 과금 구조가 토큰 기반으로 운영되는 LLM 환경에서, 예산 초과를 방지하고 예측 가능한 사용을 보장하는 핵심 운영 전략으로 부상하고 있다.1. 개념 및 정의Token-Budget Policy는 사용자, 그룹, 요청 유형 등 다양한 기준에 따라 토큰 소비 한도를 설정하고, 초과 사용에 대한 제한/경고/자동 조치를 포함한 통제 방식을 말한다.목적: 추론 비용 예측성 확보, 과다 사용 방지, 서비스 품질 관리적용 대상: LLM API 사용 SaaS, 사내 LLM 플랫폼, 교육용 샌드박스 환경 등기능 예시: 하루 10만 토큰..

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..

개요OpenAI Evals SDK는 대규모 언어 모델(LLM)의 성능을 반복 가능하고 체계적으로 평가하기 위한 오픈소스 기반의 평가 프레임워크입니다. 이 도구는 평가 기준을 코드로 정의할 수 있게 하여, 실험 자동화, 결과 재현성, 팀 협업을 가능하게 하고 LLM 기반 서비스 개발의 품질과 신뢰성을 크게 높입니다.1. 개념 및 정의OpenAI Evals SDK: LLM 또는 기타 모델에 대한 입력/출력 테스트를 코드로 구현할 수 있도록 하는 Python 기반 SDK기반 철학: 평가도 테스트처럼 다루며, 자동화 및 협업을 고려한 설계평가 방식: 프롬프트 기반, 기준 정답과 비교, LLM judge 사용 등 다양한 방식 지원2. 특징 항목 설명 비교 대상 평가 코드화평가 기준, 데이터셋, 메트릭을 코드로..

개요Evals-as-Code는 소프트웨어 및 AI 모델 평가를 코드화하여 반복 가능하고 확장 가능한 방식으로 운영하는 접근 방식입니다. 기존 수작업 기반 또는 문서 기반 평가 방식의 한계를 극복하고, CI/CD 파이프라인 내에 자연스럽게 통합될 수 있도록 설계되어 AI 시스템의 품질 관리와 실험 투명성을 향상시킵니다.1. 개념 및 정의Evals-as-Code: 평가 스크립트를 버전 관리되는 코드로 관리하고, 자동화된 테스트와 통합하는 방식적용 대상: LLM, ML 모델, API 응답, 사용자 입력 시스템 등특징: 평가 기준 명시화, 자동화, 반복 실행 가능성 확보2. 특징 항목 설명 기존 방식과 비교 버전 관리 가능Git으로 평가 기준/코드 관리수기 점검 대비 추적성 높음자동화CI/CD 파이프라인 연..

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..