LLM 관측 가능성이란 무엇인가요?

좋은 관측 가능성 솔루션은 LLM 애플리케이션, 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스, 워크플로에서 관련 지표, 추적, 로그를 수집하는 것으로 구성되며, 이를 통해 개발자는 애플리케이션을 효율적 및 선제적으로 대규모 모니터링, 디버깅, 최적화할 수 있습니다. 

산업 전반에 걸쳐 대규모 언어 모델(LLM) 및 생성형 AI 플랫폼(예: IBM® watsonx.ai) 및 점점 더 다양한 오픈 소스 변형이 자리 잡고 있습니다. 이러한 증가로 인해 도입 후 모델 및 애플리케이션의 신뢰성, 안전성, 효율성을 유지하는 것이 그 어느 때보다 중요해졌습니다. 바로 이 지점에서 LLM 관측 가능성이 필수적입니다.

• LLM의 품질 및 아웃풋 모니터링:
  LLM에서 생성된 아웃풋에 대한 지속적인 평가는 사용자에게 유용하고 적용할 수 있는 여러 개의 품질 측정기준으로 분류할 수 있습니다. 이러한 측정기준에는 정확성, 관련성, 일관성, 정의된 지표와의 사실적 일관성이 포함됩니다. 이러한 성능 측정기준을 주기적으로 확인하면, 사용자가 프로그램에 대한 신뢰를 잃고 LLM을 효율적으로 사용하기 어렵게 만드는 지연이나 문제를 방지하는 데 도움이 됩니다.
  
  
• 빠른 근본 원인 분석 및 문제 해결:
  LLM 애플리케이션에 심각한 오류나 예기치 않은 동작이 발생하는 경우, 관측 가능성 도구는 현재 문제의 근본 원인을 신속하게 식별하는 데 유용한 인사이트를 제공할 수 있습니다. 이러한 수준의 세분화된 원격 측정을 통해 이해관계자는 일반적으로 많은 영역에서 더 확신을 가지고 문제를 격리할 수 있습니다. 예를 들어 학습 데이터 손상, 잘못 설계된 미세 조정, 외부 API 호출 실패 또는 서비스가 다운된 타사 제공업체의 백엔드 가동 중단 등이 있습니다.
  
  
• 애플리케이션, 사용자 참여 및 시스템 효율성 최적화:
  LLM 관측 가능성을 통해 전체 LLM 스택에 대한 지속적인 모니터링을 통해 애플리케이션 성능과 사용자 참여를 개선할 수 있습니다. 지연 시간, 사용된 토큰, 응답 시간, 처리량과 같은 주요 지표를 추적하여 병목 현상 및 제한 요인을 식별하여 특히 RAG 워크플로에서 성능을 최적화하고 비용을 절감할 수 있습니다. 상호 작용에 대한 실시간 추적 및 사용자 피드백은 품질이 낮은 아웃풋이 생성되는 시점에 대한 인사이트를 제공하고 문제가 발생할 때 이를 해결하며 근본 원인을 발견하는 데 도움이 됩니다. 이처럼 사용자 행동에 대한 일관된 적응을 통해 LLM은 맞춤형 응답을 생성하고 워크플로를 최적화하며 성능 저하 없이 수요에 맞춰 확장할 수 있습니다.^{2, 3}

LLM 관측 가능성 지표는 세 가지 기본 측정기준으로 분류할 수 있습니다.

대규모 언어 모델(LLM)의 포괄적인 관측 가능성은 시스템 성능, 리소스 소비, 모델 동작을 추적하는 관측 가능성 지표를 추적하는 경우에만 가능합니다.⁴

시스템 성능 지표:

• 지연 시간: 입력부터 출력까지의 기간으로, 모델의 응답 시간을 나타냅니다.
  
  
• 처리량: 모델이 특정 기간에 처리하는 요청 수로, 모델의 부하를 측정합니다.
  
  
• 오류율: 실패 또는 유효하지 않은 응답의 비율로, 모델의 신뢰성을 반영합니다.

리소스 활용도 지표:

• CPU/GPU 사용량: 추론 중에 소비되는 리소스를 비용 및 효율성과 관련하여 측정한 값입니다.
  
  
• 메모리 사용량: 처리 중에 소비된 RAM 또는 스토리지입니다. 이 사용량은 성능 및 확장성에 중요하지만, 전체 작업에 비하면 부차적입니다.
  
  
• 토큰 사용량: 처리된 토큰을 추적합니다. 이 단계는 토큰이 모델의 비용과 연관될 때 특히 중요합니다.
  
  
• 처리량 지연 시간 비율: 처리량은 시스템의 워크로드 대 응답성을 나타내며, 효율성을 위해서는 이 두 가지 사이에서 적절한 균형을 찾는 것이 중요합니다.

모델 동작 지표:

• 정확성: 모델이 올바른 응답을 생성하는 빈도를 모니터링합니다.
  
  
• 사실 정확성: 모델이 '정확한' 사실적 아웃풋을 제공하는지를 평가합니다.
  
  
• 사용자 참여: 상호 작용 시간, 피드백 및 만족도를 정량화하여 경험을 추정합니다.
  
  
• 응답 품질: 아웃풋의 일관성, 명확성 및 관련성을 측정합니다.⁵

대량의 데이터, 복잡한 시스템 아키텍처, 실시간 추적의 필요성 때문에 수동으로 LLM을 모니터링하는 것은 어렵습니다. 로그와 지표가 많아 문제를 신속하게 식별하기가 어렵습니다. 또한 수동 관찰은 리소스가 많이 필요하고 오류가 발생하기 쉬우며 시스템 확장에 따라 효과적으로 확장할 수 없어, 문제 감지 속도가 느려지고 문제 해결이 비효율적으로 이루어집니다.

 이러한 제한은 LLM에서 관측 가능성을 수동으로 유지하는 것이 어렵다는 것을 보여주며, 기업 환경을 위한 보다 정교하고 자율적인 솔루션의 필요성을 강조합니다.⁶

자율 문제 해결이란 에이전트 기반 시스템을 사용하는 고급 모니터링 방법을 사용하여 사람의 개입 없이도 문제를 독립적으로 식별, 진단, 해결할 수 있는 시스템을 말합니다. 에이전트는 성능을 모니터링하고, 이상 징후를 식별하고, 실시간 진단을 수행하여 시스템이 사람의 개입 없이 무인으로 실행될 수 있도록 합니다.⁷

에이전트 기반 자율 문제 해결은 다음과 같은 도움을 줍니다.

• 실시간 감지: 수동 입력 없이 문제를 즉시 식별합니다.
  
  
• 근본 원인 분석: AI 기반 인사이트를 사용하여 문제의 원인을 정확히 찾아냅니다. 
  
  
• 자동화된 해결: 문제를 해결하는 데 즉시 사용할 수 있는 사전 정의된 솔루션을 적용합니다.
  
  
• 지속적인 모니터링: 시간이 지남에 따라 문제 해결을 개선할 수 있도록 데이터를 조정하고 학습합니다.
  
  
• 확장성: 수작업을 크게 줄여, 복잡한 대규모 환경을 효율적으로 처리합니다.
  
  
• 예측 유지보수: 잠재적 문제가 발생하기 전에 미리 예측하여 성능이 최고조에 이른 사이클 동안 매우 유용할 수 있습니다. 
  
  
• 관측 가능성과의 통합: 다른 관측 가능성 툴과 연동하여 더 빠르게 문제를 해결합니다.

확장성을 고려하여 설계된 IBM Instana는 오늘날의 복잡한 엔터프라이즈 관측 가능성을 위한 실시간 가시성과 자율적인 문제 해결 기능을 제공합니다.

Instana는 탐지, AI 기반 진단, 자율적인 문제 해결의 3단계 프로세스를 통해 엔드투엔드 자율 문제 해결 기능을 제공하여 문제가 성능에 영향을 미치기 전에 감지하고 수정할 수 있도록 지원합니다.⁸

이 기능에 대해 자세히 알아보려면 Instana Agentic AI 대기자 명단에 등록하세요.  

생성형 AI를 확장하려면 지능형 계측, 실시간 LLM 모니터링, 효과적인 오케스트레이션을 통한 자율적인 문제 해결이 필요합니다. 데이터 세트, 모델 아웃풋, LLM 응답 최적화와 함께, 최적화된 파이프라인 및 실시간 LLM 테스트를 통한 강력한 모델 성능 유지 관리는 챗봇과 같은 다양한 사용 사례에서 원활한 사용자 경험에 매우 중요합니다. 오픈 소스 LLM 및 머신 러닝 워크플로 사용이 증가하고 있으며 임베딩 기술을 활용하여 다양한 도구를 통한 LLM 호출을 모니터링하고 있습니다. 정교한 LLM 관측 가능성 도구를 통합 관측 가능성 플랫폼 및 대시보드에 통합하는 OpenTelemetry와 같은 도구는 최적의 모델 성능을 제공하며 확장 가능하고 안정적인 AI 시스템을 구축하는 데 필수적입니다.^{9, 10}