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생성형 AI 서비스에서 LLMOps의 역할과 필요성

일일 보고서 2024년 07월 05일
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목차

  1. 요약
  2. LLMOps의 개요 및 중요성
  3. LLMOps의 주요 기능
  4. LLMOps를 구현하는 데 필요한 요소
  5. LLMOps의 실제 활용 사례
  6. LLMOps 구현의 도전과 노력
  7. 결론

1. 요약

  • 이 리포트는 생성형 AI 서비스에서 LLMOps(Large Language Model Operations)의 중요성과 필요성을 설명합니다. LLMOps는 대형 언어 모델의 효율적이고 안정적인 운영을 보장하는 필수 프레임워크로서, 성능 최적화, 자동화된 배포, 스케일링, 보안 관리, 비용 효율성 등을 중점적으로 다룹니다. 이를 통해 삼성SDS의 FabriX 및 LG CNS의 DAP GenAI 플랫폼이 어떻게 기업들의 AI 도입을 지원하고 성능을 최적화하는지 구체적인 사례를 통해 설명합니다. LLMOps의 핵심 역할과 주요 기능, 필요한 구현 요소와 더불어 실제 활용 사례를 통해 기업들이 생성형 AI의 잠재력을 실현하는 방법을 제공합니다.

2. LLMOps의 개요 및 중요성

  • 2-1. LLMOps 개념 정의

  • LLMOps는 대형 언어 모델 운영의 효율성 및 안정성을 유지하고 개선하기 위한 운영 프레임워크입니다. 이것은 DevOps와 MLOps의 개념을 확장하여, 대규모 언어 모델(LLM)과 관련된 특화된 작업에 중점을 둡니다. LLMOps는 LLM 선택, 적응, 평가, 배포, 데이터 프라이버시 및 보안 관리, 모델 모니터링 등의 단계를 포함합니다.

  • 2-2. 대형 언어 모델 운영의 복잡성

  • 대형 언어 모델의 운영은 여러 가지 복잡한 요소를 포함합니다. 삼성SDS의 리포트에 따르면, 생성형 AI 서비스 구축을 위해서는 데이터 익명화, API 키 관리 등의 보안 가이드라인을 준수해야 합니다. 또한, 고효율/고보안 인프라 구축, 사내외 시스템 연계, AI 플랫폼 활용 등이 필요합니다. 추가로, LLMOps의 구현 과정에서는 데이터 개인 정보 보호, 인프라 최적화, 모델 평가 등 여러 어려움도 직면할 수 있습니다.

  • 2-3. LLMOps의 핵심 역할

  • LLMOps는 대형 언어 모델의 효율적이고 안정적인 운영을 위해 여러 중요한 역할을 수행합니다. 첫째, 모델 및 데이터 세트의 버전 관리와 지속적인 통합 및 배포 과정을 자동화하고, 둘째, 모델 성능을 모니터링합니다. 셋째, 고효율/고보안 인프라를 구성하여 비용 계획 및 최적화를 도와줍니다. 넷째, 사용자 중심의 Portal, Chat Service, Copilot 등의 서비스를 제공하는 AI 플랫폼 활용을 지원합니다. 따라서, LLMOps는 성능 최적화, 자동화된 배포, 스케일링, 보안 관리, 비용 효율성 등의 측면에서 매우 중요한 역할을 합니다.

3. LLMOps의 주요 기능

  • 3-1. 자동화된 배포와 스케일링

  • LLMOps는 대형 언어 모델의 효율적이고 빠른 배포를 위해 자동화된 배포와 스케일링 기능을 제공합니다. 이는 복잡한 인프라 환경에서 대규모 모델을 효율적으로 실행할 수 있도록 지원하며, 자동화된 과정을 통해 오류를 최소화하고 생산성을 높입니다. 특히, LG CNS의 DAP GenAI 플랫폼은 이러한 기능을 통해 기업 고객이 손쉽게 생성형 AI를 도입할 수 있게 지원합니다.

  • 3-2. 성능 최적화

  • LLMOps는 모델의 성능을 최적화하는 다양한 도구와 기술을 포함합니다. 이는 모델의 학습 속도를 높이고, 예측 정확도를 개선하며, 비용 효율성을 극대화하는 데 도움이 됩니다. LG CNS는 성능 최적화를 위해 다양한 LLM 모델을 지원하며, 그 중에서도 특히 GPT-3와 같은 상용 모델과 LLaMA2와 같은 오픈소스 모델을 이용하여 최적의 성능을 이루고 있습니다.

  • 3-3. 모니터링 및 알림

  • LLMOps는 모델 운영 중 발생할 수 있는 이슈를 실시간으로 모니터링하고, 필요 시 적절한 알림을 제공합니다. 이는 시스템의 안정성을 유지하며, 예기치 않은 다운타임을 최소화하는 데 기여합니다. LG CNS의 DAP GenAI 플랫폼은 이러한 모니터링과 알림 기능을 내장하여 기업 고객이 안정적으로 모델을 운영할 수 있도록 지원합니다.

  • 3-4. 로깅과 분석

  • LLMOps는 로그 데이터를 체계적으로 수집하고 분석하는 기능을 포함합니다. 이를 통해 운영 중 발생하는 다양한 이벤트와 에러를 추적하며, 문제 발생 시 신속하게 원인을 파악하고 대응할 수 있습니다. 이와 동시에 운영 성능을 지속적으로 분석하여 개선의 여지를 발견하고 반영합니다.

  • 3-5. 보안 및 규정 준수

  • LLMOps는 데이터 보안과 규정 준수를 중시합니다. 데이터 개인 정보 보호를 위한 강력한 보안 프로토콜을 적용하며, 관련 법규 및 규정을 철저히 준수합니다. LG CNS의 DAP GenAI 플랫폼은 기업 고객의 데이터를 안전하게 보호하고, 규정을 준수하며 운영할 수 있도록 다양한 보안 기능을 제공합니다.

  • 3-6. 지속적인 통합 및 배포(CI/CD)

  • LLMOps는 지속적인 통합(CI)과 지속적인 배포(CD)를 통해 모델의 라이프사이클을 자동화하고 최적화합니다. 이는 새로운 기능이나 수정사항을 빠르게 배포하고, 모델의 성능을 지속적으로 개선할 수 있도록 지원합니다. LG CNS는 DAP GenAI 플랫폼을 통해 이러한 CI/CD 프로세스를 제공하며, 모델 운영의 효율성을 높입니다.

4. LLMOps를 구현하는 데 필요한 요소

  • 4-1. 데이터 보안

  • 데이터 보안은 LLMOps를 구현하는데 중요한 요소입니다. 공공 디지털 혁신 인사이트 리포트에 따르면, 국정원은 2023년 6월에 생성형 AI 활용에 대한 보안 가이드라인을 발표했습니다. 이 가이드라인은 데이터 익명화와 API 키 관리 등 데이터 유효성 및 기밀성을 보장하는 것을 포함합니다. 또한, 고효율/고보안 인프라부터 사내외 시스템의 연계와 같은 다양한 보안 요소를 고려해야 합니다. 이는 데이터 보안의 중요성을 강조하며, 특히 공공 업무에서 생성형 AI 서비스를 구축할 때 필수적인 조건임을 나타냅니다.

  • 4-2. API 관리

  • API 관리는 생성형 AI를 효율적으로 운영하기 위한 중요한 구성 요소로, LLMOps 프레임워크 내에서 핵심적인 역할을 합니다. 삼성SDS의 FabriX 플랫폼은 RAG Agent, API Plugin 그리고 Prompt 증강 등의 기능을 지원하여 API 관리를 최적화합니다. 이를 통해 다양한 LLM 연계 및 최적화된 서빙이 가능해집니다. 이러한 API 관리 기능들은 AI 서비스의 확장성과 유연성을 높이는데 기여하며, 생성형 AI의 안정적 운영을 보장합니다.

  • 4-3. 고효율 인프라 구성

  • 고효율 인프라 구성은 LLMOps 구현을 위한 필수적인 요소입니다. 삼성SDS의 생성형 AI 플랫폼, FabriX는 고효율/고보안 인프라 구성을 제공하여, LLM 모델의 최적화된 서빙을 지원합니다. 이를 통해 기업은 안정적인 AI 서비스를 제공할 수 있으며, 확장 가능한 인프라가 구축됨에 따라 더 높은 처리 능력을 확보할 수 있습니다. 이는 AI 기술의 성공적인 도입과 운영에 중요한 기여를 합니다.

  • 4-4. 데이터 수집 및 전처리

  • 데이터 수집 및 전처리는 LLMOps 프레임워크에서 중요한 역할을 합니다. 삼성SDS의 FabriX 플랫폼은 비정형 데이터와 정형 데이터를 모두 수집 및 전처리하는 기능을 갖추고 있습니다. 데이터 품질은 생성형 AI 솔루션의 품질을 결정짓는 요소로, 고품질 데이터 확보는 AI 시스템의 신뢰성과 성능을 높이는 데 필수적입니다. 효율적인 데이터 수집 및 전처리 과정을 통해 AI 모델의 성능 최적화가 가능하며, 이는 기업의 비즈니스 인사이트와 목표 달성에 중요한 영향을 미칩니다.

5. LLMOps의 실제 활용 사례

  • 5-1. 삼성SDS의 FabriX 플랫폼

  • 삼성SDS는 생성형 AI 서비스 플랫폼인 'FabriX'를 통해 초거대 AI 도입을 위한 인프라를 제공하고 있습니다. 이 플랫폼은 고효율/고보안 인프라부터 사내 데이터/시스템과 사외 시스템과의 연계, 다양한 LLM 연계 및 최적화된 서빙, 사용자를 위한 포털이나 챗 서비스, 레거시 시스템의 Copilot 개발을 지원합니다. FabriX는 기업 내외부 시스템을 쉽게 연결할 수 있도록 지원하며, 생성형 AI 서비스의 세 가지 모듈 - 통합 포털과 인증 및 권한 관리 기능, 다양한 데이터 모듈, 모델 학습 모듈 - 을 활용합니다. 이를 통해 기업은 데이터 보안과 효율성을 높이고, 복잡한 시스템을 간편하게 연계할 수 있게 됩니다.

  • 5-2. LG CNS의 DAP GenAI 플랫폼

  • LG CNS는 DAP GenAI 플랫폼을 통해 생성형 AI 서비스를 제공하고 있습니다. 이 플랫폼은 텍스트, 음성 그리고 이 두 가지를 결합한 챗봇 서비스를 통해 모든 고객 접점 채널에서 활용될 수 있습니다. LG CNS는 LXM(Large X Model)이라는 새로운 트렌드를 강조하며, DAP GenAI 플랫폼이 성능, 비용, 속도, 신뢰 등 4가지 요소를 충족하는 최고의 선택지라고 설명합니다. 이 플랫폼은 생성형 AI 도입을 원하는 기업 고객에게 최적의 솔루션을 제공하여, 다양한 고객의 니즈를 충족시킬 수 있도록 지원합니다.

  • 5-3. 비즈니스 사례 분석

  • 삼성SDS와 LG CNS는 각기 다른 방식으로 생성형 AI 플랫폼을 제공하고 있지만, 공통적으로 기업의 생성형 AI 도입을 지원하며 효율성, 보안, 데이터 관리 등의 다양한 과제를 해결하고 있습니다. 삼성SDS는 FabriX 플랫폼을 통해 복잡하고 다양한 모듈을 연계하고, LG CNS는 DAP GenAI 플랫폼을 통해 고객의 다양한 니즈를 신속하게 대응합니다. 두 기업 모두 LLMOps를 활용하여 AI 서비스의 운영과 최적화를 전담하며, 이를 통해 기업의 생산성과 경쟁력을 높이는 데 기여하고 있습니다.

6. LLMOps 구현의 도전과 노력

  • 6-1. 도입 시의 어려움

  • 생성형 AI 모델을 운영하려면 초기 도입 시 많은 도전과제를 마주해야 합니다. 기업들은 대형 언어 모델(LLM)을 운영하는 데 필요한 기술적 역량과 경험이 부족한 경우가 많습니다. 더욱이, 너무 크고 느리며, 비용이 많이 드는 모델은 미세 조정이 어렵고 기업의 보안 요건을 충족하지 못하는 경우가 많습니다. 기업들은 LLMOps를 구현하기 위해 모델을 수집하고, 미세 조정하며, 거버넌스를 포함하는 각 단계를 철저히 계획해야 합니다.

  • 6-2. 모범 사례

  • 효과적인 LLMOps를 구현하기 위해서는 몇 가지 모범 사례를 따를 필요가 있습니다. 첫째, MLOps와 유사한 LLMOps 도구와 프로세스를 사용하여 모델 수명 주기를 관리해야 합니다. 둘째, 대규모 데이터 과학팀과 AI 전문가 조직을 통해 LLM의 운영을 지원할 수 있는 인프라를 구축해야 합니다. 마지막으로, 비즈니스 가치에 기반한 사용 사례를 식별하고 우선순위를 매겨야 합니다. 이는 데이터 프라이버시를 보장하고, 다양한 도메인별 모델을 통합하여 복잡한 요구 사항을 충족시키는 데 중요합니다.

  • 6-3. 효율적 운영 전략

  • 효율적인 LLMOps 운영을 위해서는 몇 가지 전략이 필요합니다. 첫째, 생성형 AI 모델 운영을 위한 확장 가능하고 비용 효율적인 파이프라인을 개발해야 합니다. 둘째, 다양한 AI 애플리케이션을 중앙에서 관리할 수 있는 통합된 프레임워크를 구축해야 합니다. 이를 통해 운영의 일관성을 높이고 복잡성을 줄일 수 있습니다. 마지막으로, 모델 성능 최적화와 리소스 할당을 효율화하는 것이 중요합니다. 이를 통해 포괄적인 관리와 모니터링이 가능해지며, LLM 기반 비즈니스 애플리케이션의 신뢰성과 효율성을 높일 수 있습니다.

7. 결론

  • LLMOps는 생성형 AI 서비스의 필수적인 운영 프레임워크로, 대형 언어 모델의 효율성과 안정성을 유지하는 데 핵심적인 역할을 합니다. 삼성SDS의 FabriX와 LG CNS의 DAP GenAI 플랫폼의 실제 사례들을 통해, LLMOps가 어떻게 모델의 성능을 최적화하고 비용 효율성을 극대화하는지를 구체적으로 살펴볼 수 있습니다. 특히 보안과 데이터 관리에 대한 강력한 지원을 제공하며, 이를 통해 AI 기반 비즈니스의 경쟁력을 높이는 데 중요한 역할을 합니다. 리포트는 또한 LLMOps 구현의 도전과 모범 사례를 제시하여, 초기 도입의 어려움을 극복하기 위한 구체적인 전략과 효율적 운영 방안을 제공합니다. 결론적으로, 미래에는 더 많은 기업들이 LLMOps를 통해 AI 서비스의 잠재력을 최대한 활용할 것으로 기대됩니다.

8. 용어집

  • 8-1. LLMOps [기술]

  • LLMOps(Large Language Model Operations)는 대형 언어 모델의 학습, 배포 및 운영을 체계적으로 관리하는 프레임워크로, AI 서비스의 안정성과 확장성을 보장하며 성능 최적화와 비용 효율성을 제공합니다.

  • 8-2. FabriX [플랫폼]

  • 삼성SDS의 생성형 AI 플랫폼으로, 고효율/고보안 인프라, 데이터 수집 및 전처리, 다양한 LLM 연계 등을 통해 기업의 AI 도입을 지원합니다.

  • 8-3. DAP GenAI 플랫폼 [플랫폼]

  • LG CNS가 제공하는 생성형 AI 플랫폼으로, 성능, 비용, 속도, 신뢰 등 AI 도입 시 필수 요소를 모두 충족하는 솔루션을 제공합니다.

9. 출처 문서