기업에서 LLM을 효과적으로 관리하는 LLMOps 프로세스
모든 워크플로우를 자동화하는 AI 모델
Chat GPT ·생성형 AI, 이제 일상에서는 빼놓을 수 없는 서비스들이죠? 이러한 AI 서비스의 영향력은 일상에서 점차 두드러지며, 문서 작업과 업무 효율성을 크게 높일 수 있게 되었어요.
이제 초거대 언어 모델(LLM)을 활용하는 능력은 업계와 직무를 불문하고 중요해졌고, LLM은 이제 언어 모델의 새로운 표준이 되었습니다! 현재 많은 기업에서는 AI 파이프라인과 AI 워크플로우를 구축하며, 인공지능 모델 개발과 실행에 필요한 모든 단계를 자동화하고 효율화하는 프로세스를 구축하는 데 힘을 쏟고 있는데요.
이제는 MLOps를 넘어 LLMOps(대규모 언어 모델 운영)라는 새롭고 전문화된 영역이 등장했답니다! 프로덕션 환경에서 생성형 AI 및 LLM 기반 앱을 개발하고 관리해야 하는 과제를 해결하기 위한 LLMOps란 무엇이고, MLOps와의 차이점은 어떤지 다양한 사례를 통해 알아보겠습니다!
🔎 LLMOps란 무엇인가?
LLMOps(Large Language Model Operations)는 프로덕션 환경에서 대규모 음성 및 언어 모델 운영을 위한 기술 및 툴이에요. 앞에서 언급 드렸듯이 최근 몇 년간 GPT-4, LLaMA, Falcon 등과 같은 대형 언어 모델의 발전과 활용이 크게 증가함에 따라, 이러한 모델을 효율적으로 학습하고 실행하기 위한 연산에 대한 관심 또한 증가하게 되었어요.🔢
많은 개발자와 데이터 사이언티스트, 기업에서는 모델을 운영화하는 방법이나 모범 사례가 필요하게 되자, LLMOps의 필요성을 느끼고, LLM 라이프 사이클을 효율적으로 배포, 모니터링·관리하는 방법을 연구하게 돼요.🌀
LLMOps는 효율성, 확장성, 안정성에 중점을 두고 AI 라이프 사이클을 관리하고 있어, 일관되고 안정적인 LLM 배포·관리에 필수적이랍니다.
💻 기업이 LLMOps에 주목하고 있는 이유
그렇다면 왜 많은 기업에서는 LMMOps를 주목하고 있을까요? 기업에서는 개인과 다르게 민감 정보나 기밀 사항 등 정보 보안에 대한 리스크를 가지고 있어요. Open AI나 네이버 하이퍼클로바 등 LLM 제공사에서 제공하는 API를 활용하는 경우, 답변 호출을 위해 기업의 정보를 상대측 서버로 보내야 하는데, 이때 자사의 기밀정보가 유출될 수 있다는 치명적인 리스크가 있죠. 😰
따라서 기업 대부분이 API 기반의 Open AI 서비스를 사용하는 것은 현실적으로 불가능에 가깝거나 어렵습니다. 많은 회사는 서비스 제공사의 API를 활용하는 대신, 자사의 로컬 서버나 클라우드 상애 사전학습된 LLM을 설치하고, 자사 데이터로 추가 학습을 진행한 LLM을 활용하는 방법을 고려하고 있는데요. 이때 LLMOps라는 방법론이 필요하게 돼요!💡
한마디로 기업 내 구성원들이 LLM을 사용하는데, 많은 양의 정보를 호출하고 답변을 응답받기까지의 과정을 원활히 수행하고 체계적으로 관리할 필요가 있다고 느낀 것이죠!
✅ MLOps와 LLMOps의 차이점은?
주 비교 대상이라 알려진 LLMOps는 MLOps와 어떤 차이점을 가지고 있을까요? MLOps는 기계 학습 프로젝트의 전체 수명 주기를 관리하고 최적화하는 개념으로, 기계 학습 시스템 전반의 효율적이고 안정적인 운영을 위한 프로세스, 도구 및 문화를 포함해요. 반면 LLMOps는 LLM에 특화된 운영 및 관리에 중점을 두는 개념으로, LLM 모델의 특수한 규모와 요구 사항을 다루고 있어요.
두 개념은 언뜻 듣기에 서로 관련되어 보이지만, 범위와 적용 분야에서 차이가 있어요. MLOps가 AI 모델을 최적화해 맞춤형 서비스를 제공하는 기술이라면, LLMOps는 LLM 모델과 API를 기업의 분야별 사업 용도에 맞게 골라내는 것을 말해요. 예를 들어 🤖고객 응대용 챗봇에는 오픈 AI의 챗 GPT를 사용하고, 📜기업 문서 관리에는 구글의 ‘팜 2’를 동원하는 방식이라고 볼 수 있답니다.
또한, MLOps에서는 컴퓨터 비전을 제외한 모든 모델이 처음부터 학습된다면, LLMOps에서는 이미 사전 학습된 모델이 사용되고 있어 더욱 빠르게 연산 실행이 가능합니다!
| 작업 | MLOps | LLMOps |
| 주요 초점 | 머신러닝 모델 개발 및 배포 | LLM에 특화된 모델 운영 |
| 모델 적응 | 적용되는 경우, 일반적으로 전이 학습 및 재 학습에 중점을 둠 |
GPT-3.5와 같은 사전 학습된 모델을 효율적으로 미세 조정하고 프롬프트 엔지니어링 및 검색 증강 생성(RAG)을 통해 모델 성능 향상에 중점을 둠 |
| 모델 평가 | 평가는 잘 정의된 성능 지표에 의존 | 텍스트 품질 및 응답 정확성을 평가하려면, 언어 이해의 복잡성으로 인해 인간의 피드백이 필요 |
| 모델 관리 | 팀은 일반적으로 버전 관리 및 메타 데이터를 포함하여 모델을 관리 |
모델은 종종 외부에서 호스팅 되며 API를 통해 액세스 됨 |
| 배포 | 일반적으로 기능 저장소 및 컨테이너와 관련된 파이프라인을 통해 모델 배포 |
모델은 벡터 데이터베이스와 같은 특수 도구에서 지원하는 체인 및 에이전트의 일부 |
| 모니터링 | 자동화된 모니터링 도구를 사용하여 데이터 드리프트 및 모델 성능 저하에 대한 모델 성능을 모니터링 |
프롬프트-응답 효율성, 컨텍스트 관련성, 환각 감지 및 프롬프트 주입 위협에 대한 보안을 포함하도록 기존 모니터링을 확장 |
✅ LLMOps의 장점
LLMOps의 장점으로 알아보는 AI 라이프사이클 흐름은 어떨지 자세하게 알아볼게요.
✅ 효율성: LLMOps를 통해 개발팀은 고품질의 모델을 제공하고, 프로덕션을 더 빠르게 배포할 수 있어요. 또한 작업이 간소화되므로 팀 간에 커뮤니케이션과 인사이트 공유를 지원하는 등 플랫폼에서 협업을 강화할 수 있어요.
✅ 확장성: LLMOps를 통해 확장성과 관리를 강화하여 지속적 통합 및 제공/배포(CI/CD)를 할 수 있어요. LLM 파이프라인은 협업을 촉진하고, 충돌을 줄이고, 출시 주기를 단축할 수 있으며, LLMOps는 모델 대기 시간을 개선하여 신속한 사용자 환경을 제공해요.
✅위험 감소: LLMOps는 투명성을 향상하고 요청에 더 빠르게 응답할 수 있도록 하며, 조직 또는 업계 정책 컴플라이언스를 강화하고 있어요. 민감 정보 보호에 우선순위를 두고 보안과 개인정보 보호를 강화할 수 있어. 기업 내 리스크를 줄일 수 있답니다 :)
✅ LLMOps의 모범 사례
성공적인 LLMOps를 실현하기 위해서는 다음과 같은 단계를 진행해야 해요
🔷데이터 관리 및 보안: LLM 학습에서 데이터의 중요한 역할을 고려할 때 강력한 데이터 관리 및 엄격한 보안 관행이 필수적이에요.
🔷 모델 라이프사이클 관리: 모델 및 데이터 세트 버전 관리, 자동화된 테스트, 지속적인 통합 및 배포, 모델 성능 모니터링을 진행해야 해요.
🔷 효율적인 리소스 할당: LLMOps는 리소스 할당을 모니터링하고 관리하는 동시에 적합한 하드웨어 리소스에 대한 액세스를 보장합니다.
🔷 평가: LLMOps 도구를 사용하여 LLM 기반 애플리케이션을 평가하여 애플리케이션의 성능에 대한 평가를 제공하고 배포 가능성을 결정해요.
🔷 지속적인 개선: 정기적인 평가는 모델의 여러 버전을 반복·비교하는 데 유용합니다. 시간이 지남에 따라 LLM의 성능을 유지 관리하는 데 필수적입니다:)
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앞에서 알아본 MLOps와 LLMOps의 비교점을 통해, AI 활용 범위도 넓어짐에 따라, 기업에서는 이를 체계적으로 관리하는 프로세스와 방법에 대해서도 집중하는 걸 알 수 있었는데요! 머신러닝 작업 관리와 대규모 언어 모델 학습에 있어서는 MLOps와 LLMOps 활용 여부는 비즈니스 성공과 직결되는 요소 일 것으로 보입니다.
빠르게 움직이는 AI 변화 흐름 속에서, 효율적인 AI 프로젝트를 진행하기 위해 씨이랩 astrago를 통해서도 한 단계 더 높은 비즈니스 경쟁력을 확보하시길 바랍니다:) |
