대규모 언어 모델 운영(LLMOps)이란 무엇인가요?

LLMOps 플랫폼은 보다 효율적인 라이브러리 관리를 제공하므로 운영 비용을 절감하고 더 적은 기술 인력으로 작업을 완료할 수 있습니다. 이러한 작업에는 데이터 전처리, 언어 모델 교육, 모니터링, 미세 조정 및 배포가 포함됩니다. 머신 러닝 운영(MLOps)과 마찬가지로 LLMOps는 데이터 과학자, DevOps 엔지니어 및 IT 전문가의 협업을 기반으로 구축됩니다.

GPT-4 기술을 사용하는 OpenAI의 ChatGPT 및 Google의 BERT와 같은 LLM은 자연어 질문에 신속하게 답변하고, 요약을 제공하고, 복잡한 지침을 따를 수 있는 새롭고 향상된 자연어 처리(NLP) 모델 클래스를 대표합니다.

LLMOps 플랫폼은 데이터 과학과 소프트웨어 엔지니어링을 데이터 탐색, 실시간 실험 추적, 프롬프트 엔지니어링, 모델 및 파이프라인 관리를 위한 협업 환경으로 통합합니다.  LLMOps는 머신 러닝 수명 주기의 운영 및 모니터링 작업을 자동화합니다.

LLMOps는 머신 러닝 운영 범위에 속하기 때문에 간과되거나 'LLM용 MLOps'라고 불리는 경우도 있지만, LLMOps는 LLM 개발 간소화에 특별히 초점을 맞추고 있기 때문에 별도로 고려해야 합니다. 머신 러닝(ML) 워크플로와 요구 사항이 LLM을 통해 구체적으로 달라지는 두 가지 방식은 다음과 같습니다.

• 비용 절감:  하이퍼매개변수 튜닝: ML에서 하이퍼매개변수 튜닝은 일반적으로 정확도 또는 기타 메트릭 개선에 중점을 둡니다. LLM의 경우, 학습 및 추론에 필요한 비용과 컴퓨팅 파워를 줄이기 위해 튜닝을 추가로 수행하는 것이 중요합니다. 이 작업은 배치 크기를 조정하여 수행할 수 있습니다. LLM은 파운데이션 모델로 시작한 다음 도메인별 개선을 위해 새로운 데이터로 미세 조정할 수 있으므로 더 적은 비용으로 더 높은 성능을 제공할 수 있습니다.
  
  
• 성능 메트릭: ML 모델에는 정확도, AUC 및 F1 점수를 포함하여 명확하게 정의되고 계산하기 쉬운 성능 메트릭이 있는 경우가 많습니다. 그러나 LLM을 평가할 때는 번역 품질 평가(BLEU), 요약 품질 평가(ROUGE) 등 다른 표준 벤치마크와 채점 기준이 필요합니다. 이를 구현할 때 추가로 고려할 사항이 있습니다.

또한 LLMOps는 일반적인 MLOps 기능으로 간주되는 기능을 제공할 수 있습니다.

• 데이터 관리
• 배포 프로세스
• 모델 테스트 및 학습
• 모니터링 및 관측 가능성
• 보안 및 규정 준수 지원
  

LLMOps는 다음과 같은 다양한 작업의 효율성을 높일 수 있습니다.

•  컨텍스트 관련 정보를 검색하기 위해 벡터 데이터베이스를 구축합니다.
  
  
• 지속적 통합 및 배포 (CI/CD), 여기서 CI/CD 파이프라인은 모델 개발 프로세스를 자동화하고 테스트 및 배포를 간소화합니다. Jenkins GitLab CI/CD, GitHub Actions과 같은 툴은 이러한 파이프라인을 관리하여 원활하고 효율적인 워크플로를 보장합니다. 이러한 툴을 사용하면 모델 업데이트 및 롤백을 원활하게 진행해 사용자의 업무 중단을 최소화할 수 있습니다. 모델을 버전화하고 철저한 테스트 관행을 통합하면 문제를 조기에 발견하여 성능이 우수한 모델만 배포할 수 있습니다.
  
  
• 데이터 콜렉션, 준비 및 프롬프트 엔지니어링, 다양한 소스, 도메인 및 언어에서 그려짐.
  
  
• 데이터에 라벨 지정 및 인간의 입력을 통한 주석 추가를 통해 복잡한 도메인별 판단 제공.
  
  
• 데이터 스토리지, 검색 및 조작을 지원하는 적합한 데이터베이스 및 저장 솔루션을 통해 데이터 저장, 구성 및 버전 관리 제공.
  
  
• 탐색적 데이터 분석 (EDA) 를 사용하여 머신 러닝 모델 수명 주기를 위한 특정 데이터를 탐색, 준비 및 공유하면서 편집 가능하고 공유 가능한 데이터 세트, 테이블 및 시각화를 생성할 수 있습니다.
  
  
• 모델 미세 조정 특정 작업 또는 도메인에 대한 모델 최적화.
  
  
• 모델 추론 및 제공은 모델 새로 고침 빈도, 추론 요청 시간 등 테스트 및 QA의 프로덕션 관련 세부 사항을 관리합니다. GPU 가속을 사용하여 REST API 모델 엔드포인트를 활성화합니다.
  
  
• 모델 검토 및 거버넌스. 모델과 파이프라인 버전을 추적하고 전체 수명 주기를 관리하면, MLflow와 같은 오픈 소스 MLOps 플랫폼을 활용해 ML 모델 간의 협업이 가능해집니다.
  
  
• 모델 모니터링, 인적 피드백을 통해 LLM 애플리케이션에 대해 식별하세요. 잠재적인 악성 공격을 식별하고, 모델 드리프트를 파악하며, 개선이 필요한 영역을 식별합니다.
  
  
• 신속한 분석, 로깅 및 테스트.
  
  
• 프롬프트 엔지니어링, 민감한 데이터를 사용하여 미세 조정하는 대신 상황에 맞는 학습을 가능하게 하는 툴을 제공합니다.
  

• 프롬프트 실행 을 통해 모델 최적화가 가능합니다.
  
  
• 다양한 기능에 걸친 텍스트 생성 및 아웃풋. LLM은 인프라 운영을 위한 스크립팅 및 자동화를 포함한 코드를 생성할 수 있습니다. 코드 또는 프로세스 문서화 등의 텍스트를 작성하고 언어를 번역합니다.

LLMOps의 주요 이점은 효율성, 위험 감소 및 확장성의 세 가지 주요 항목으로 그룹화할 수 있습니다.

LLMOps를 사용하면 팀 협업부터 시작하여 다양한 방식으로 적은 자원으로 더 많은 일을 할 수 있습니다. 데이터 과학자, ML 엔지니어, DevOps 및 이해관계자가 커뮤니케이션과 인사이트 공유, 모델 개발 및 배포를 위한 통합 플랫폼에서 보다 신속하게 협업하여 작업을 간소화하면 결국 더 빠르게 제품을 제공할 수 있습니다.

모델 학습을 최적화하고, 적절한 아키텍처를 선택하고, 모델 프루닝 및 양자화를 포함한 기술을 사용하여 컴퓨팅 비용을 절감할 수 있습니다. LLMOps는 GPU와 같은 적절한 하드웨어 리소스에 대한 액세스를 보장하여 효율적인 미세 조정, 모니터링 및 리소스 사용 최적화에 도움이 될 수 있습니다. 또한 LLMOps가 강력한 데이터 관리 관행을 촉진하면 데이터 관리가 간소화되어 소싱, 정리 및 학습에 고품질 데이터 세트를 사용할 수 있습니다.

학습 속도와 배치 크기 등의 하이퍼매개변수를 개선하여 최적의 성능을 제공할 수 있으며, DataOps와의 통합을 통해 수집부터 모델 배포까지 원활한 데이터 흐름을 촉진하고 데이터 기반 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 



반복적인 작업을 자동화하고 빠르게 실험할 수 있어 반복 및 피드백 루프가 가속화됩니다. LLMOps는 모델 관리를 사용해 대규모 언어 모델의 시작부터 끝까지 모든 프로세스를 간소화하여 모델을 최적으로 생성, 학습, 평가 및 배포할 수 있도록 지원합니다.

고품질의 도메인 관련 학습 데이터를 사용해 모델 성능을 개선할 수 있습니다. 또한 모델을 지속적으로 모니터링하고 업데이트할 때 LLMOps는 최고의 성능을 보장할 수 있습니다. 모델 및 파이프라인 개발을 가속화하여 더 높은 품질의 모델을 제공하고 LLM을 프로덕션에 더 빠르게 배포할 수 있습니다.

고급 엔터프라이즈급 LLMOps로 민감한 정보를 우선적으로 보호하고 취약성과 무단 액세스를 방지함으로써 보안과 개인정보 보호를 개선할 수 있습니다. 규제 요청에 대한 투명성과 신속한 대응을 통해 조직 또는 업계의 정책을 더 잘 준수할 수 있습니다.

LLMOps를 사용하면 데이터를 더 쉽게 확장하고 관리할 수 있으며, 이는 지속적인 통합, 지속적인 제공 및 지속적인 배포를 위해 수천 개의 모델을 감독, 제어, 관리 및 모니터링해야 하는 경우에 매우 중요합니다. LLMOps는 모델 지연 시간을 개선하여 응답성이 더 뛰어난 사용자 경험을 제공하도록 최적화할 수 있습니다.

지속적인 통합, 제공 및 배포 환경 내에서 모델 모니터링을 통해 확장성을 간소화할 수 있습니다. LLM 파이프라인은 협업을 장려하고, 충돌을 줄이며, 릴리스 주기를 단축할 수 있습니다. LLM 파이프라인의 재현성 덕분에 데이터 팀들이 더욱 긴밀하게 연결되어 협업할 수 있으므로 DevOps 및 IT 부서와의 충돌이 줄어들고 릴리스 속도가 빨라집니다.

변동이 심한 워크로드도 원활하게 관리할 수 있습니다. LLMOps는 대량의 요청을 동시에 처리할 수 있으며, 이는 특히 엔터프라이즈 애플리케이션에서 특히 중요합니다.

원활한 운영을 위해 다음과 같은 몇 가지 제안 사항을 염두에 두시기 바랍니다.

• 커뮤니티 참여: 오픈 소스 커뮤니티에 참여해 최신 개발 사항 및 모범 사례에 대한 최신 정보를 얻습니다. 변화는 빠르게 찾아옵니다.

• 컴퓨팅 리소스 관리: LLM을 학습시키는 데는 대규모 데이터 세트에 대한 광범위한 계산이 관련되어 있습니다. 특수 GPU를 사용하면 더 빠르게 작업을 수행하고 데이터 병렬 작업을 가속화할 수 있습니다.

• 지속적인 모델 모니터링 및 유지 관리: 모니터링 툴은 시간이 지남에 따라 모델 성능의 편차를 감지할 수 있습니다. 모델의 아웃풋에 대한 실제 피드백을 사용하여 모델을 개선하고 재학습시킬 수 있습니다.

• 데이터 관리: 대규모 데이터 볼륨을 처리하는 데 적합한 소프트웨어를 선택해 LLM 수명 주기 전반에 걸쳐 효율적인 데이터 복구를 보장합니다. 데이터 버전 관리를 통해 데이터 변경 및 개발을 추적합니다. 전송 암호화 및 액세스 제어로 데이터를 보호합니다. 데이터 콜렉션, 정리 및 전처리를 자동화하여 고품질의 데이터를 안정적으로 제공합니다. 다양한 데이터 세트 버전 사이에서 원활히 전환할 수 있도록 데이터 세트의 버전을 지정합니다.

• 데이터 준비 및 프롬프트 엔지니어링: 정기적으로 데이터를 변환, 취합하고 중복을 제거합니다. 데이터 팀 전체에서 데이터를 볼 수 있게 합니다.

• 배포: 가장 비용 효율적인 배포를 위해서는 특정 작업에 맞게 사전 학습된 모델을 맞춤화해야 합니다. NVIDIA TensorRT 및 ONNX Runtime 등의 플랫폼은 딥 러닝 최적화 툴을 제공합니다.

• 재해 복구 및 이중화: 재해가 발생할 때에 대비해 모델, 데이터 및 구성을 정기적으로 백업합니다. 이중화를 사용하면 모델 가용성에 영향을 주지 않으면서 시스템 장애를 처리할 수 있습니다.

• 윤리적 모델 개발: 결과를 왜곡할 수 있는 학습 데이터 및 모델 출력의 편향을 예측, 발견 및 수정합니다.

• 사람의 피드백: 인간 피드백을 통한 강화 학습(RLHF)으로 LLM 학습을 개선할 수 있습니다. LLM 작업에는 끝이 정해져 있지 않은 경우가 많으므로 최종 사용자의 피드백은 LLM 성과를 평가하는 데 중요할 수 있습니다.
  
  

• LLM 체인 또는 파이프라인: LangChain 또는 LlamaIndex와 같은 프레임워크를 사용하면 여러 LLM 호출이나 외부 시스템 상호 작용을 연결하여 사용자 질문에 답하는 것과 같은 복잡한 작업을 수행할 수 있습니다.
  
  

• 모델 미세 조정: DeepSpeed, Hugging Face Transformers, JAX, PyTorch, TensorFlow와 같은 오픈 소스 라이브러리를 사용해 모델 성능을 개선합니다. 응답성이 우수한 사용자 경험을 제공하려면 모델 지연 시간을 최적화하는 것이 중요합니다. 
  
  

• 모델 모니터링: 모델 및 파이프라인 리니지와 버전에 대한 추적 메커니즘을 생성하여 아티팩트 및 전환의 효율적인 수명 주기 관리를 보장합니다.

• 모델 학습: 분산 학습을 사용하여 LLM의 방대한 규모의 데이터와 매개변수를 관리합니다. 새로운 데이터로를 사용해 정기적으로 미세 조정하여 모델을 업데이트하고 효과적으로 유지합니다. 
  
  

• 모델 보안: 모델의 취약점을 자주 확인하고 정기적으로 보안 감사와 테스트를 수행합니다.

• 개인정보 보호 및 규정 준수: 정기적인 규정 준수 점검을 통해 운영이 GDPR 및 CCPA와 같은 규정을 준수하는지 확인합니다. AI와 LLM이 뉴스에 오르내리는 만큼, 이에 대한 면밀한 조사가 이루어질 것입니다.

• 프롬프트 엔지니어링: 명령어 추종 모델은 복잡한 프롬프트와 지침을 따를 수 있습니다. 이러한 프롬프트 템플릿을 올바르게 설정하는 것은 정확하고 안정적인 응답을 위해 매우 중요하며, 모델 할루시네이션 또는 프롬프트 해킹의 가능성을 줄이는 데에도 도움이 됩니다.