LLM 기반 개발을 생각하세요? 그럼 LLMOps를 기억하세요!

AI의 패러다임이 LLM에서 LMM으로 옮겨가고 있지만, 우리가 일상에서 접할 수 있는 AI 서비스와 그로 인한 혁신을 생각하면, 여전히 LLM의 역할은 굳건합니다. LLM은 모델들은 대화형 AI, 자동 번역, 텍스트 생성 등 다양한 응용 프로그램에서 사용되고 있는데요. 최근 갤럭시 S24 이하 모델들에 OneUI 업데이트가 진행되고 나서 제공되는 일부 기능들이 바로 ‘LLM’을 바탕으로 하고 있다고 생각하시면 됩니다.

이러한 LLM의 성공적인 배포 및 운영을 위해서는 특별한 관리와 운영 프로세스가 필요한데요. 우리가 알고 있는 MLOps, 그리고 지난주 AI 피드에서 이야기한 GenAIOps와도 다른 개념입니다. GenAIOps는 프레임워크라고 보아야 하고, 이번에 소개해 드릴 개념은 ‘프로세스’입니다. 이름만 보아도 LLM에 특화된 프로세스임을 알 수 있는, 이번 AI 피드의 주제는 바로 ‘LLMOps’입니다.

 

 

 

[ LLMOps가 뭔가요? 그게 꼭 필요한가요? ]

LLMOps는 대형 언어 모델 운영을 위한 일련의 과정이자 도구를 의미합니다. 데이터 준비, 모델 훈련, 배포, 모니터링, 보안 등 모델의 전체 수명 주기를 관리하는, 우리가 생각하는 MLOps와 거의 동일하지 않나 싶은 이름의 활동들도 포함되어 있습니다. 그러면, 굳이 LLMOps라고 명명하는 프로세스가 따로 필요한가, 싶으실 수 있는데요. LLMOps는 LLM 모델의 정확성과 신뢰성을 보장하고, 다양한 환경에서 안전하고 효율적으로 사용될 수 있도록 돕는 방향으로 MLOps가 특화된 모습이라 이해하셔도 좋을 것 같습니다.

LLMOps는 LLM을 사용하는 서비스에 있어, 사용자들이 기대하거나 평가하는 요소들을 중점에 두고 개발, 배포 운영할 수 있도록 만들어 주는데요. 그 때문에 LLM 및 LLM 기반 서비스를 만들고 다룰 때, LLMOps를 중요하게 생각해야 한다는 이야기를 쉽게 접할 수 있습니다. 예를 들면, LLMOps는 응답 지연 시간을 최소화해서, 빠른 응답을 보장하는데요. 사용자가 ‘AI 챗봇’이라 불리는 서비스를 사용할 때, 속도가 느리면 바로 서비스 사용을 중지하고 서비스 플랫폼 등에서 이탈해 버리는 일을 막을 수 있게 됩니다.

그 외에도 LLMOps는 모델이 응답하는 내용의 정확성, 그리고 질문 또는 스크립트와 응답의 관련성을 보장하기 위해 다양한 검사와 제어를 구현합니다. 또한 사용자 수가 증가함에 따라 자원을 효율적으로 확장하여 모델의 성능을 유지할 수 있도록 해주기도 하고, 데이터의 무결성을 보호하고 민감한 정보를 안전하게 관리합니다. 자원의 효율적인 활용을 통해 운영 비용을 절감해 주기도 하는데요. 이런 장점들을 하나씩 고려하다 보면, LLMOps를 알게 된 이상, LLMOps는 선택이 아니라 필수라는 생각이 들게 되는 것이죠.

 

 

 

[ 데이터 관리부터 안정성까지, LLMOps의 구성 요소 ]

LLMOps의 구성 요소는 AI 모델을 기반으로 한 서비스의 개발, 배포, 운영 관리의 흐름을 따릅니다. LLM을 기반으로 한 서비스를 개발한다고 하면, 첫 단계는 데이터 관리와 모델 훈련이 될 것입니다. 이어서 배포와 확장을 고려할 테고요. 서비스 운영에 접어들면 끊임없는 모니터링으로 서비스의 기반이 되는 LLM 모델을 평가하고, 안전성 유지에 집중하게 되겠지요. 자, 이제 LLMOps의 구성 요소를 전부 알게 되셨습니다. 너무 당연한 이야기라고요? 당연한 만큼, 실제 업무 환경에서 쉽게 잊히기도 하는 프로세스랍니다.

앞서 말씀드린 대로, LLMOps의 첫 단계는 데이터 관리와 모델 훈련입니다. 여기에는 데이터 준비, 데이터 버전 관리, 그리고 데이터 거버넌스 정책 수립이 포함됩니다. 대량의 비정형 데이터를 처리하고 분석하여 모델 훈련에 필요한 고품질 데이터를 확보합니다. 이어서 중요한 부분은 모델을 배포하고 확장하는 과정이 되겠습니다. 물론, 배포 패턴은 애플리케이션의 특정 요구 사항에 따라 다르며, 로컬 클러스터 설치부터 대규모 클라우드 배포까지 다양하므로 상황과 조건을 고려하여 적합한 방식을 적용해야 하겠지요. 때때로 모델의 성능을 최적화하기 위해 소프트웨어 최적화와 모델 프루닝 같은 기술이 사용되기도 한다는 점 정도를 예로 말씀드릴 수 있을 것 같네요.

실시간 모니터링을 통해 모델의 응답을 평가하고, 유해한 콘텐츠를 탐지하여 차단하는 과정도 중요합니다. AI 서비스나 솔루션에 한정된 단계라고 말할 수는 없지만, 지난한 과정이어도 가볍게 생각할 수 없는, 사실상 사용자가 체감하는 서비스의 퀄리티를 좌우하는 요소이기도 해서 꼭 짚고 넘어가야 하는 단계입니다. 사용자의 쿼리와 참조 프롬프트의 유사성을 추적하여 중요한 편차를 감지하거나, 악의적인 사용을 방지하기 위한 경고 시스템을 구현하여 LLM의 안전성을 강화하는 등의 방법을 취할 수 있습니다.

 

 

 

[ 그래서, LLMOps는 어떻게 구현하면 되나요? ]

LLMOps가 무엇인지, 그리고 어떻게 구성되어 있고 왜 필요한지 알았으니, 구현 방법이 궁금해질 차례입니다. LLM에 맞춰 구성 요소의 상세 내용이 달라지기에 따로 분류하여 다루는 개념입니다만, 대체로 MLOps와 유사하다고 생각하셔도 됩니다. 비슷한 깊이의 내용이 있다거나 하는 수준은 아닐 것 같고, 이론상 연장선에 있거나, 맥락이 유사하다는 점에서요.

LLMOps의 구현에 있어 먼저 챙겨야 할 점은, AI 라이프사이클을 주기로 하여 프레임워크 수립하는 것입니다. 말이 거창하게 들리지만, AI 기반 서비스를 개발하는 과정에서 필요한 항목들의 사전 정의 과정이라 이해하시면 되겠습니다. 명확한 역할과 책임을 정의하고, 중앙화된 문서 저장소를 구축하여 모델과 데이터, 배포 설정 및 모니터링 절차에 관한 문서를 관리합니다.

배포와 모니터링을 자동화하는 과정도 필요합니다. 자동화 도구를 사용하여 모델 배포를 일관되게 그리고 반복할 수 있게 만들어야, AI 서비스다운 빠른 피드백, 지속적인 개선을 사용자에게 보장할 수 있으니까요. CI/CD 파이프라인을 도입하여 모델과 업데이트를 신속하게, 그리고 오래 관리할 수 있도록 한다면, 인적 자원과 컴퓨팅 리소스를 바탕으로 한 비용 절감으로도 이어질 수 있습니다.

마지막으로 소개할 항목은 ‘보안’과 관련되어 있습니다. LLM은 텍스트를 기반으로 스크립트와 응답을 주고받으면서 어떤 데이터가 오가게 될지 짐작하기 어렵고, 그 민감성도 천차만별인데요. 그래서 오히려 사용자가 스크립트 또는 파일의 형태로 첨부하여 전달하는 정보에 대한 보안이 매우 중요합니다. 강력한 접근 제어 메커니즘을 구현하고, 데이터 전송 및 저장 시 암호화를 통해 데이터 보안을 강화합니다. 또한, 관련 데이터 개인정보 보호 규정을 준수하여 사용자 데이터를 보호합니다.

 

 

 

LLMOps는 대형 언어 모델의 성공적인 운영을 위한 핵심 요소라고 정리할 수 있겠습니다. 데이터 준비, 모델 훈련, 배포, 모니터링, 보안 등 모델의 전체 수명 주기를 관리하여 모델의 성능과 신뢰성을 보장할 수 있는데요. 우리 모두가 LLM을 기반으로 한 AI 서비스의 개발자이자 사용자가 될 수 있다는 점에서, LLMOps의 중요성을 잊어서는 안 될 것 같습니다. 가장 쉬운 예로, LLM을 기반으로 한 다양한 업무 툴을 사용하는 게 벌써 일상이 되어 있고, GPT스토어를 통해서 AI 서비스를 쉽게 개발, 배포하는 사례도 있으니까요. 우리는 앞으로 더 혁신적이고 변혁적인 LLM 응용 프로그램을 개발하고, 다양한 산업 분야에서 그 가능성을 최대한 활용하게 될 텐데요. 여러분의 그 시점에 AI 피드의 이번 콘텐츠가 도움이 되었으면 좋겠네요. 지금까지 에디터 SA였습니다.