LLMOps란?

최근까지 화두가 되고 있는 AI 서비스는 단연 생성형 인공지능일 것입니다.
이 서비스들의 핵심이 되는 개념 중 하나가 바로 Large Language Model (LLM)입니다.
LLM 기반 모델을 도입하거나 운영하기 위해 플랫폼 구축을 시도하는 사례가 늘어나면서, 이제는 LLM 개발과 활용 등 전반적인 과정을 효율적으로
운영하기 위한 플랫폼 구축에도 관심이 집중되고 있습니다.

LLMOps(Large Language Model Operations)는 LLM 모델 학습, 배포, 모니터링 및 유지 관리를 위한 방법론입니다.
프로세스마다 적절한 자동화 도구를 사용하여 LLM 모델 학습 과정을 효율적으로 만들고, 모델 배포를 표준화하여 안정적인 배포를 가능하게 합니다.
또한, 모델 성능을 지속적으로 모니터링하여 문제를 조기에 발견하고 해결하며, 모델 버전 관리 및 개선을 통해 모델을 효과적으로 유지 관리합니다.

기존에 MLOps 플랫폼을 제공하던 기업들이 연달아 LLMOps 플랫폼 신규 출시를 예고함에 따라, 향후 LLM 모델의 효율적인 학습 및 운영을 위한
필수적인 방법론으로 자리 잡을 것으로 예상됩니다.

MLOps와 LLMOps

MLOps는 기계 학습 프로젝트의 전체 수명 주기를 관리하고 최적화하는 개념으로, 모델의 개발, 훈련, 배포, 운영, 모니터링, 유지 보수를 체계적으로 다룹니다.
이는 기계 학습 시스템 전반의 효율적이고 안정적인 운영을 위한 프로세스, 도구 및 문화를 포함합니다.

반면에 LLMOps는 LLM에 특화된 운영 및 관리에 중점을 두는 개념으로, LLM 모델의 특수한 규모와 요구 사항을 다룹니다.
특히, 주로 LLM 모델의 학습, 배포, 모니터링 및 유지 관리와 서버 자원 관리에 관련된 기능을 강조합니다.

이는 LLM 모델이 수억 개 이상의 문장으로 학습되고, 결국 상당한 컴퓨팅 자원과 대용량의 학습 데이터가 필요하므로 이와 관련된 문제 해결에 특화된 기능을
필요로 하기 때문입니다.

따라서, 두 개념은 서로 관련이 있을 수 있지만 범위와 적용 분야에서 차이가 있습니다.

LLMOps의 구성 요소

LLMOps를 구성할 때 효율적이고 안정적인 작동을 보장하려면 몇 가지 주요 요소를 고려해야 합니다.

첫째로, LLM의 교육 및 업데이트를 관리하기 위해 광범위한 데이터 및 계산 리소스를 처리할 수 있는 강력한 인프라를 구축해야 합니다.
여기에는 GPU 병렬 처리를 통한 분산 컴퓨팅 및 클러스터 관리와 같은 기술을 구현하는 동시에 훈련 주기 및 모델 안정성을 꼼꼼하게 감독하는 작업이 수반됩니다.

또한, 훈련된 언어 모델을 프로덕션 환경에 배포하려면 다양한 환경에서 안정성과 호환성을 유지하기 위해 유연하게 확장 가능한 배포 시스템이 필요합니다.
그리고 향후 발생할 수 있는 모델 성능 저하와 예측 불확실성을 해결하려면 지속적인 성능 모니터링과 유지 관리 도구가 필수적입니다.

이러한 요소들은 LLM을 효율적이고 안정적으로 운영하기 위한 중요한 구성 요소입니다.

LLM 성능 향상을 위한 방안

LLMOps가 주요 지표를 지속적으로 모니터링하고, 이상 현상을 감지하고, 문제를 사전에 해결하는데 있어 프롬프트 기능은 중요한 역할을 합니다.

프롬프트를 활용하면 특정 도메인에 맞는 작업을 사용자가 지시할 수 있습니다.
특정 도메인이나 작업과 관련된 지침을 제공함으로써 사용자는 모델이 특정 작업을 수행하도록 안내하고 상호 작용 및 참여를 촉진할 수 있습니다.
또한, 프롬프트를 얼마나 잘 작성하냐에 따라 모델의 적절한 반응을 유도할 수 있고, 사용자의 입력에 따라 부정확한 출력을 방지하고, 모델을 적절하게 활용할 수 있습니다.

심화 태스크를 수행시키기 위한 프롬프트 프레임워크

프롬프트 엔지니어링에는 원하는 작업과 모델 출력 형식을 지정하고 경험 규칙과 강화 학습 기술을 활용하는 프롬프트를 만드는 작업이 포함됩니다.

AI에게 보다 정확한 답변을 이끌어내기 위해서, 올바른 질문과 답변 예제를 한 개 또는 다수 제공하는 기법을 활용할 수 있습니다.
관련하여 Zero-shot, few-shot, chain of thought 등 다양한 프레임 워크로 기본적인 태스크에서 나아가 복잡하고 심화 버전의 태스크를 수행할 수 있습니다.

LLMOps에는 이러한 프롬프트를 관리하고 즉시 모델에 반영 가능한 자동 도구를 세팅함으로써 엔지니어가 보다 편리하게 모델을 테스트하고 성능을 향상시킬 수 있도록 지원합니다.

마치며

LLM은 기업 입장에서는 정말 무궁무진한 가능성을 가진, 새로운 서비스와 혁신을 가져올 핵심 기술입니다.

하지만, 그 이름처럼 거대한 자원과 데이터를 활용하기 때문에 단순하게 도입하고 연결하기에는 고려해야 할 사항과 변수가 많은 것도 사실입니다.
그래서 분명하게 일반적인 모델에 비해, 서버 인프라 관리와 모델 학습 및 모니터링 기술들도 더욱 정교해져야 합니다.

LLMOps는 위와 같은 LLM 활용과 관련된 여러 직면 과제에 대응할 수 있는 기술과 인프라를 다루는데 중점을 두고, 기존 MLOps 시장과 함께 급속도로 성장할 것으로 예상됩니다.

따라서, LLM을 도입하는 기업에서는 신규 서비스 기획 및 개발 만큼이나, 효율적인 LLM 관리를 위한 LLMOps 도입에 대한 고민이 필요한 시점입니다.