LLM 프로젝트를 프로덕션에 도입하기 위한 5가지 과제와 해결책

LLM 프로젝트를 프로덕션에 도입하기 위한 5가지 과제와 해결책

LLM 프로젝트를 프로덕션에 도입하기 위한 5가지 과제와 해결책

 

• 개인정보 보호·보안·규정 준수 우려
  • 과제: 기업 환경에서 LLM을 사용할 때 데이터 유출, 민감 정보의 처리, 규정 준수 문제로 인해 어려움을 겪음
  • 해결책: 철저한 아키텍처 실사와 데이터 흐름 분석을 통해 민감 데이터 보호와 규정 준수 문제 해결
• AI 환각
  • 과제: LLM의 잘못된 출력으로 인한 AI 환각이 비즈니스 결정에 악영향을 미칠 수 있음
  • 해결책: GPT 외의 대안적 모델(BERT 등) 사용, 검색 증강 생성(RAG) 기법 도입으로 정확성 향상
• LLM 품질 평가
  • 과제: LLM의 출력이 주관적이므로 품질 평가가 어려워, 기존 CI/CD 프로세스와 통합에 문제 발생
  • 해결책: LLM의 모호성을 수용하는 평가 방법 도입, A/B 테스트 및 카나리아 릴리스와 같은 민첩한 배포 기법 활용
• 운영화 과제
  • 과제: GPU 인프라의 복잡성과 효율적 운영 문제, 빠르게 변화하는 기술에 대응 어려움
  • 해결책: GPU 리소스 관리의 최신 동향을 파악하고, 하이브리드 아키텍처나 다른 컴퓨팅 리소스를 고려하여 병목 현상 완화
• 비용 효율성
  • 과제: LLM 배포 성공은 투자 수익에 달려 있으며, 총소유비용(TCO)을 과소평가할 위험이 있음
  • 해결책: 컴퓨팅 비용 절감 혁신을 탐색하고, 비용 효율적인 AI 솔루션을 통해 총소유비용(TCO) 최적화