빠르게 변화하는 IT 환경 속에서, MLOps—Machine Learning Operations의 약어 —는 복잡한 데이터를 강력하고 실행 가능한 통찰력으로 전환하려는 조직을 위한 비밀 무기가 되었습니다. MLOps는 기계 학습(ML) 수명주기를 간소화하기 위해 설계된 일련의 사례로, 데이터 과학자, IT 팀, 비즈니스 이해관계자 및 도메인 전문가가 협업하여 ML 모델을 일관되고 안정적으로 구축, 배포 및 관리할 수 있도록 돕습니다. 이는 데이터 품질 보장, 편견 방지 등 ML 고유의 문제를 해결하기 위해 등장했으며 비즈니스 기능 전반에서 ML 모델을 관리하기 위한 표준 접근 방식이 되었습니다.
그러나 LLM(대규모 언어 모델)이 등장하면서 새로운 과제가 표면화되었습니다. LLM은 효율적인 운영을 위해 대규모 컴퓨팅 성능, 고급 인프라, 신속한 엔지니어링과 같은 기술이 필요합니다. 이러한 복잡성으로 인해 LLMOps(대형 언어 모델 작업)라고 하는 MLOps의 특수한 발전이 이루어졌습니다.
LLMOps는 교육 및 미세 조정부터 모델 배포, 확장, 모니터링 및 유지 관리에 이르기까지 LLM의 수명 주기를 최적화하는 데 중점을 둡니다. 이는 LLM의 특정 요구 사항을 해결하는 동시에 LLM이 생산 환경에서 효과적으로 작동하도록 보장하는 것을 목표로 합니다. 여기에는 높은 계산 비용 관리, 대규모 모델을 지원하기 위한 인프라 확장, 신속한 엔지니어링 및 미세 조정과 같은 작업 간소화가 포함됩니다.
LLMOps로의 전환으로 인해 비즈니스 및 IT 리더는 LLMOps의 주요 이점을 이해하고 어떤 프로세스가 언제 활용하기에 가장 적합한지 결정하는 것이 중요합니다.
LLMOps의 주요 이점
LLMOps는 MLOps를 기반으로 구축되어 여러 주요 영역에서 향상된 기능을 제공합니다. LLMOps가 기업에 더 큰 이점을 제공하는 세 가지 주요 방법은 다음과 같습니다.
- AI의 민주화 – LLMOps를 사용하면 기술 지식이 없는 이해관계자도 LLM의 개발 및 배포에 더 쉽게 접근할 수 있습니다. 기존 ML 워크플로에서는 데이터 과학자가 주로 모델 구축을 처리하고 엔지니어는 파이프라인과 운영에 중점을 둡니다. LLMOps는 오픈 소스 모델, 독점 서비스, 로우 코드/노 코드 도구를 활용하여 이러한 패러다임을 전환합니다. 이러한 도구는 모델 구축 및 교육을 단순화하여 비즈니스 팀, 제품 관리자 및 엔지니어가 보다 효과적으로 협업할 수 있도록 해줍니다. 기술 지식이 없는 사용자도 이제 직관적인 인터페이스를 사용하여 LLM을 실험하고 배포할 수 있으므로 AI 도입에 대한 기술적 장벽이 낮아집니다.
- 더 빠른 모델 배포: LLMOps는 LLM과 비즈니스 애플리케이션의 통합을 간소화하여 팀이 AI 기반 솔루션을 보다 빠르게 배포하고 변화하는 시장 요구에 적응할 수 있도록 해줍니다. 예를 들어, LLMOps를 사용하면 기업은 광범위한 재개발 주기 없이 고객 피드백이나 규제 업데이트를 반영하여 모델을 신속하게 조정할 수 있습니다. 이러한 민첩성을 통해 조직은 시장 동향을 앞서고 경쟁 우위를 유지할 수 있습니다.
- RAG의 출현 – LLM에 대한 많은 기업 사용 사례에는 사전 훈련된 모델에만 의존하기보다는 외부 소스에서 관련 데이터를 검색하는 것이 포함됩니다. LLMOps는 정보의 순위를 매기고 요약하는 LLM과 지식 기반에서 데이터를 가져오는 검색 모델을 결합하는 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 파이프라인을 도입합니다. 이 접근 방식은 환각을 줄이고 기업 데이터를 활용하는 비용 효율적인 방법을 제공합니다. 모델 교육이 주요 초점인 기존 ML 워크플로와 달리 LLMOps는 개발 수명 주기의 핵심 기능인 RAG 파이프라인 구축 및 관리에 관심을 옮깁니다.
LLMOps 사용 사례를 이해하는 것의 중요성
기업 전반에 걸쳐 AI 도구의 민주화를 포함한 LLMOps의 일반적인 이점을 통해 비즈니스 리더와 IT 팀이 LLM을 더 잘 활용할 수 있도록 LLMOps를 도입할 수 있는 특정 사용 사례를 살펴보는 것이 중요합니다.
- 모델의 안전한 배포– 많은 회사에서는 자동화된 고객 지원 봇 또는 코드 생성을 포함한 내부 사용 사례로 LLM 개발을 시작하고 고객 대상 애플리케이션으로 확장하기 전에 LLM 성능에 대한 확신을 얻기 위해 검토합니다. LLMOps 프레임워크는 1) 내부 환경을 고객이 직면하는 환경과 격리하는 배포 파이프라인을 자동화하고, 2) 샌드박스 환경에서 제어된 테스트 및 모니터링을 활성화하여 오류 모드를 식별하고 해결하고, 3) 버전을 지원함으로써 팀이 이러한 사용 사례의 단계적 출시를 간소화하는 데 도움이 됩니다. 제어 및 롤백 기능을 통해 팀은 외부에서 실행하기 전에 내부 배포를 반복할 수 있습니다.
- 모델 리스크 관리 – LLM만으로도 항상 MLOps의 중요한 초점이었던 모델 위험 관리에 대한 우려가 증가합니다. LLM이 훈련하는 데이터에 대한 투명성이 종종 모호하여 개인 정보 보호, 저작권 및 편견에 대한 우려를 불러일으킵니다. 데이터 환각은 모델 개발에서 큰 문제점이었습니다. 그러나 LLMOps를 사용하면 이 문제가 해결됩니다. LLMOps는 실시간으로 모델 동작을 모니터링할 수 있으므로 팀은 1) 사전 정의된 바로 가기를 사용하여 환각을 감지 및 등록하고, 2) 피드백 루프를 구현하여 프롬프트를 업데이트하거나 수정된 출력으로 재교육하여 모델을 지속적으로 개선하고, 3) 다음을 활용할 수 있습니다. 생성적 예측 불가능성을 더 잘 이해하고 해결하기 위한 측정항목입니다.
- 평가 및 모니터링 모델– 독립형 LLM을 평가하고 모니터링하는 것은 기존 독립형 ML 모델보다 더 복잡합니다. 기존 모델과 달리 LLM 응용 프로그램은 상황에 따라 달라지는 경우가 많으므로 효과적인 평가를 위해 해당 분야 전문가의 의견이 필요합니다. 이러한 복잡성을 해결하기 위해 하나의 LLM을 사용하여 다른 LLM을 평가하는 자동 평가 프레임워크가 등장했습니다. 이러한 프레임워크는 LLMOps 시스템에서 관리하는 자동화된 테스트 또는 벤치마크를 통합하여 지속적인 평가를 위한 파이프라인을 생성합니다. 이 접근 방식은 모델 성능을 추적하고, 이상 징후를 표시하고, 평가 기준을 개선하여 생성 출력의 품질과 신뢰성을 평가하는 프로세스를 단순화합니다.
LLMOps는 MLOps가 자체적으로 관리할 수 없는 LLM의 추가 복잡성을 관리하기 위한 운영 백본을 제공합니다. LLMOps는 조직이 안전하고 효과적인 배포를 지원하는 동시에 생성 결과의 예측 불가능성 및 새로운 평가 프레임워크의 출현과 같은 문제점을 해결할 수 있도록 보장합니다. 따라서 기업이 조직 내에서 LLM의 고유한 과제를 해결하고 올바른 운영을 구현하여 AI 프로젝트의 성공을 보장하려면 MLOps에서 LLMOps로의 전환을 이해하는 것이 중요합니다.
미래 전망: AgentOps 수용
이제 LLMOps를 살펴보았으므로 AI가 지속적으로 혁신함에 따라 운영 프레임워크에 앞으로 무엇이 있을지 고려하는 것이 중요합니다. 현재 AI 공간의 최전선에는 에이전트 AI 또는 AI 에이전트가 있습니다. 이는 LLM을 사용하여 문제를 해결하고 이를 위한 자체 계획을 수립하고 해당 계획을 실행하는 복잡한 추론 기능과 메모리를 갖춘 완전히 자동화된 프로그램입니다. 딜로이트 예측하다 생성적 AI를 사용하는 기업의 25%가 2025년에 AI 에이전트를 배포할 가능성이 높으며 2027년에는 50%로 증가할 것입니다. 이 데이터는 미래에 에이전트적 AI로의 명확한 전환을 제시합니다. 많은 조직이 이미 구현을 시작했기 때문에 이러한 변화는 이미 시작되었습니다. 그리고 이 기술을 개발합니다.
이것으로, 에이전트 운영 기업이 준비해야 할 차세대 AI 운영 물결입니다.
AgentOps 프레임워크는 팀이 비즈니스 프로세스를 관리하고 확장하는 방법을 개선한다는 목표와 함께 AI, 자동화 및 운영 요소를 결합합니다. 지능형 에이전트를 활용하여 운영 워크플로를 향상하고 실시간 통찰력을 제공하며 다양한 산업 분야의 의사 결정을 지원하는 데 중점을 둡니다. AgentOps 프레임워크를 구현하면 비정상적인 상황에 대한 AI 에이전트의 동작 및 대응의 일관성이 크게 향상되어 가동 중지 시간과 오류를 최소화하는 것을 목표로 합니다. 점점 더 많은 조직이 워크플로 내에서 AI 에이전트를 배포하고 활용하기 시작함에 따라 이는 필요할 것입니다.
AgentOps는 차세대 AI 시스템을 관리하기 위한 필수 구성 요소입니다. 조직은 혁신적이고 미래 지향적인 AI 에이전트를 개발하기 위해 시스템의 관찰 가능성, 추적 가능성 및 향상된 모니터링을 보장하는 데 집중해야 합니다. 자동화가 발전하고 AI 책임이 커짐에 따라 조직이 AI에 대한 신뢰를 유지하고 복잡하고 전문적인 작업을 확장하려면 AgentOps의 효과적인 통합이 필수적입니다.
그러나 기업이 AgentOps 작업을 시작하기 전에 위에 설명된 LLMOps와 두 작업이 어떻게 함께 작동하는지 명확하게 이해해야 합니다. LLMOps에 대한 적절한 교육이 없으면 기업은 AgentOps 구현을 위해 작업할 때 기존 프레임워크를 효과적으로 구축할 수 없습니다.
게시물 AI 시대에 LLMOps의 부상 처음 등장한 Unite.AI.