LLMOps는 LLM을 관리하는 데 따르는 과제와 요구사항에 특히 중점을 두는 MLOps(머신러닝 작업)의 특화된 하위 집합입니다. MLOps는 머신러닝 모델 관리의 일반적인 원칙과 관행을 다루는 반면, LLMOps는 대규모, 복잡한 학습 요구사항, 높은 연산 요구사항과 같은 LLM의 고유한 특성을 다룹니다.

LLMOps에는 다음과 같은 여러 단계가 포함됩니다.

데이터 수집 및 준비: LLM은 학습시키려면 많은 양의 데이터가 필요합니다. 이 데이터는 모델 학습에 적합한 방식으로 수집 및 준비되어야 합니다.

모델 개발: LLM은 비지도 학습, 지도 학습, 강화 학습 등 다양한 기술을 사용하여 개발됩니다.

모델 배포: LLM을 개발한 후에는 프로덕션 환경에 배포해야 합니다. 여기에는 필요한 인프라를 설정하고 특정 플랫폼에서 실행되도록 모델을 구성하는 작업이 포함됩니다.

모델 관리: LLM이 예상대로 실행되도록 지속적인 관리가 필요합니다. 여기에는 모델 성능 모니터링, 필요에 따라 모델 재학습, 모델 보안 확인 등이 포함됩니다.

LLMOps(대규모 언어 모델 작업)는 대규모 언어 모델(LLM)을 효과적으로 관리하고 배포하려는 조직에 다양한 이점을 제공합니다. 이러한 이점은 다음과 같습니다.

LLMOps 도구와 기법은 조직이 병목 현상을 파악하고 해결하며 모델 매개변수를 미세 조정하고 효율적인 배포 전략을 구현하여 LLM의 성능을 최적화하는 데 도움이 됩니다. 이를 통해 정확성이 향상되고 응답 시간이 단축되며 전반적인 사용자 경험이 개선될 수 있습니다.

LLMOps는 LLM 관리를 위한 확장 가능하고 유연한 프레임워크를 제공하여 조직이 변화하는 수요와 요구사항에 쉽게 적응할 수 있도록 지원합니다. 

LLMOps는 조직이 LLM 배포 및 운영과 관련된 위험을 완화하는 데 도움이 됩니다. LLMOps는 강력한 모니터링 시스템을 구현하고 재해 복구 계획을 수립하며 정기적인 보안 감사를 수행하여 서비스 중단, 정보 유출, 기타 중단 가능성을 줄입니다. 이 선제적 접근 방식은 잠재적 위험의 영향을 최소화하고 LLM의 지속적인 가용성과 안정성을 보장합니다.

LLMOps는 데이터 준비 및 모델 학습부터 배포 및 모니터링에 이르는 LLM의 전체 수명 주기를 간소화합니다. 자동화된 도구와 표준화된 프로세스는 수동 작업을 줄이고 리소스 사용을 최적화하며 모델 개발 및 배포에 필요한 시간을 최소화하여 효율성을 높입니다.

LLMOps(대규모 언어 모델 작업) 권장사항은 조직이 LLM(대규모 언어 모델)을 효과적이고 효율적으로 관리하고 배포하는 데 도움이 되는 일련의 가이드라인과 권장사항입니다. 이러한 권장사항은 데이터 관리, 모델 학습, 배포, 모니터링을 포함한 LLMOps 수명 주기의 다양한 측면을 다룹니다.

• 고품질 데이터 사용: LLM은 효과적으로 학습시키려면 대량의 고품질 데이터가 필요합니다. 조직은 학습에 사용되는 데이터가 정제되고 정확하며 원하는 사용 사례와 관련이 있는지 확인해야 합니다.
• 효율적인 데이터 관리: LLM은 학습 및 추론 중에 방대한 양의 데이터를 생성할 수 있습니다. 조직은 스토리지 및 검색을 최적화하기 위해 데이터 압축 및 데이터 파티셔닝과 같은 효율적인 데이터 관리 전략을 구현해야 합니다.
• 데이터 거버넌스 수립: LLMOps 수명 주기 전반에서 데이터를 안전하고 책임감 있게 사용하기 위해서는 명확한 데이터 거버넌스 정책과 절차를 수립해야 합니다.

• 올바른 학습 알고리즘 선택: 다양한 유형의 LLM 및 작업에 적합한 학습 알고리즘이 다릅니다. 조직은 사용 가능한 학습 알고리즘을 신중하게 평가하고 조직의 특정 요구사항에 가장 부합하는 알고리즘을 선택해야 합니다.
• 학습 매개변수 최적화: 초매개변수 조정은 LLM 성능 최적화에 중요합니다. 학습률 및 배치 크기와 같은 다양한 학습 매개변수를 실험하여 모델에 가장 적합한 설정을 찾습니다.
• 학습 진행 상황 모니터링: 학습 진행 상황을 정기적으로 모니터링하는 것은 잠재적인 문제를 파악하고 필요한 조정을 하는 데 필수적입니다. 조직은 손실 및 정확도와 같은 주요 학습 지표를 추적하기 위해 측정항목과 대시보드를 구현해야 합니다.

• 적절한 배포 전략 선택: LLM은 클라우드 기반 서비스, 온프레미스 인프라 또는 에지 기기와 같은 다양한 방식으로 배포할 수 있습니다. 조직의 구체적인 요구사항을 신중하게 고려하고 요구사항을 가장 잘 충족하는 배포 전략을 선택합니다.
• 배포 성능 최적화: LLM이 배포되면 성능을 모니터링하고 최적화해야 합니다. 여기에는 리소스 확장, 모델 매개변수 조정 또는 응답 시간을 개선하기 위한 캐싱 메커니즘 구현이 포함될 수 있습니다.
• 보안 보장: LLM과 LLM이 처리하는 데이터를 보호하기 위해 강력한 보안 조치를 구현해야 합니다. 여기에는 액세스 제어, 데이터 암호화, 정기적인 보안 감사가 포함됩니다.

• 모니터링 측정항목 설정: LLM의 상태와 성능을 모니터링하기 위해 핵심성과지표(KPI)를 설정해야 합니다. 이러한 측정항목에는 정확성, 지연 시간, 리소스 사용률이 포함될 수 있습니다.
• 실시간 모니터링 구현: 운영 중에 발생할 수 있는 문제 또는 이상을 감지하고 이에 대응할 수 있도록 실시간 모니터링 시스템을 구현해야 합니다.
• 모니터링 데이터 분석: 모니터링 데이터를 정기적으로 분석하여 추세, 패턴, 개선 가능성이 있는 영역을 파악해야 합니다. 이 분석은 LLMOps 프로세스를 최적화하고 고품질 LLM을 지속적으로 제공하는 데 도움이 됩니다.