LLMOps란 무엇인가요? 개요

대규모 언어 모델 운영(LLMOps)은 기업의 신뢰할 수 있는 대규모 언어 모델 활용을 위한 방법, 도구, 프로세스를 포괄하는 개념입니다. 이 분야가 필요한 이유는, 한 번 라이선스한 LLM을 계속 실행하는 것만으로는 조직이 요구하는 정확성, 보안, 성능을 지속적으로 보장할 수 없기 때문입니다. LLMOps는 LLM의 품질 및 비즈니스 목표와의 정렬 관리를 체계화할 수 있는 구조를 제공합니다.

LLMOps란 무엇인가요?

LLMOps는 LLM을 라이선스하고, 귀사의 애플리케이션에 통합하고, 운영에 투입한 이후 이를 관리하기 위한 방법론입니다. 모델의 속도, 정확성, 유용성을 유지하도록 배포, 모니터링, 업데이트하는 다양한 방법을 포괄적으로 다룹니다.

LLMOps는 귀사가 사용하는 LLM의 지속적인 운영과 유지에 관한 모든 요소들을 다룹니다. 관련 활동으로는 정확도 측정, 비용 관리, 유해한 출력물 방지 등이 있습니다. 또한 LLM과 귀사의 비즈니스 애플리케이션 및 내부 데이터 소스 간의 복잡한 통합을 항상 최신 상태로 유지하는 작업도 포함되어 있습니다. 관련 분야 및 'LLMOps'라는 용어의 부상은 과거 DevOps라는 용어가 각광받던 것과 같이 운영이 개발만큼이나 중요해진 IT 업계의 변화가 반영된 결과입니다.

LLMOps 알아보기

LLMOps는 기업용 에이전트와 애플리케이션을 구동하는 LLM이 모니터링과 관리가 필요한 동적인 자원이라는 전제에 기반합니다. 일부 모니터링 대상은 단순합니다. LLM의 응답성이 충분한지, API가 성능 목표를 충족하는지 등입니다. 다른 모니터링 대상은 사용자가 만족하는 답을 제공하는지 여부와 같이 더 주관적입니다. LLM의 응답이 기업의 가이드와 가드레일에 부합하나요? 편향의 징후를 보이는 모델, 또는 데이터가 노후화된 징후를 보이는 모델이 있나요? 수동 관찰, 분석 대시보드, AI 기반 모니터링 도구 등은 문제를 조기에 발견하는 데 도움을 줍니다.

LLMOps의 절반은 관찰, 나머지 절반은 조치입니다. 데이터 소스가 오래되거나, LLM이 느려지거나 틀란 답을 도출하기 시작하면 LLMOps 도구는 모델의 업데이트, 기반 플랫폼 문제 해결 등을 지원합니다. 예를 들어 LLM 개발자가 모델의 새 버전을 출시하면, LLMOps 팀은 이를 테스트, 통합, 배포하고 원하는 결과를 도출하는지 확인합니다. 또한 LLMOps 팀은 LLM과 엔터프라이즈 데이터베이스의 통합을 관리하고, 추가 데이터 수집을 위한 RAG와 Model Context Protocol(MCP) 활용을 주도합니다.

LLM이 데이터 중심 챗봇에서 활동 중심 어시스턴트로 그 역할을 확장하는 에이전틱 AI 역시 엄격한 LLMOps가 필요합니다. 에이전틱 AI에는 커스텀 코드 등의 내부 애플리케이션, 그리고 클라우드 기반 ERP, CRM 플랫폼 등의 외부 애플리케이션과 LLM 간의 긴밀한 통합이 필요합니다. 운영팀은 소프트웨어 버전, 플랫폼, OS, 네트워크 등의 변화하더라도 이러한 통합이 정상 동작한다는 사실을 검증해야 합니다.

보안은 LLMOps 중에서도 큰 부분을 차지합니다. 권한 없는 사용자가 LLM과 애플리케이션을 사용하도록 놔 두어서도 안 되고, 권한 있는 사용자가 부적절한 방식으로 사용하도록 해서도 안 됩니다. 간단한 예를 들자면, 직원은 HR LLM으로 자신의 급여를 확인할 수 있어야 하지만 동료의 급여는 볼 수 없어야 합니다. 필수적인 가드레일을 면밀히 설계, 구현, 테스트하는 것도 LLMOps의 몫입니다.

마지막으로 중요한 점은 AI가 LLMOps를 지원할 수 있다는 것입니다. 배포된 LLM 관리의 복잡성을 바로 그 LLM들로 해결할 수 있습니다. 머신러닝 분석을 비롯한 AI의 활용은 대규모 실사용 LLM 배포의 성공을 견인하는 핵심 요소입니다.

Oracle이 도와드리겠습니다

Oracle의 OCI Generative AI와 OCI Data Science는 LLM의 운영화, 배포, 모니터링을 지원하는 포괄적 AI 및 머신러닝 운영 도구 및 기능을 제공합니다.

OCI에서 사용 가능한 핵심 기능은 다음과 같습니다.

• 모델 배포: 자동 확장 기능을 활용해 LLM을 비롯한 커스텀/사전학습 모델을 배포할 수 있습니다.
• 모델 관리: 추적성 및 재현성 확보을 위한 모델 추적, 카탈로그화, 버전 관리를 지원합니다.
• 모델 모니터링 및 드리프트 탐지: 성능 지표를 모니터링하고 데이터 방향성 및 품질 문제를 탐지합니다.
• 파이프라인 자동화: OCI Data Science 및 OCI Data Flow와의 통합을 활용해 머신러닝 파이프라인을 구축, 오케스트레이션함으로써 Apache Spark 및 다른 Oracle 기능들을 실행할 수 있습니다.
• 보안 및 규제 준수: 엔터프라이즈급 보안 및 수명 주기 관리를 기본 지원합니다.

LLM으로 자사의 애플리케이션과 에이전틱 AI를 구동하는 기업은 LLMOps가 자사의 일상적인 IT 운영의 필수이자 핵심 요소임을 깨닫게 될 것입니다.

LLMOps FAQ

LLMOps와 MLOps의 차이점은 무엇인가요?

MLOps는 머신러닝 관리 전반을 의미하는 표현입니다. LLMOps는 MLOps와 그 뿌리를 공유하지만 중요한 차이가 있습니다. MLOps가 더 작은 모델 및 정형 데이터에 집중하는 반면, LLMOps는 수십억 단위의 파라미터 및 개방형 텍스트를 다룹니다. 규모가 모든 차이점을 만들어냅니다. LLM은 더 많은 리소스를 소비하고, 더 많은 데이터 관리가 필요하고, 머신러닝 시스템보다 편향이나 오남용의 위험이 큽니다.

또한 MLOps는 명확한 숫자 출력물을 다루는 반면, LLMOps는 어조와 의미가 달라질 수 있는 자연어 텍스트를 추적해야 합니다. LLM 관련 평가는 더 까다롭습니다. LLM에는 정확성뿐 아니라 보안과 신뢰성도 요구되기 때문입니다.

또 다른 중요한 차이점은 변화의 속도입니다. LLM은 빠르게 변화하므로 기업에는 이에 보폭을 맞출 시스템이 필요합니다. 반면 ML 작업은 더 명확히 정의되고 모호성이 적은 편입니다. MLOps가 토대를 놓았다면, LLMOps는 이를 더 넓고 까다로운 부분까지 확장한 것입니다.

LLMOps의 가장 큰 도전 과제는 무엇인가요?

LLMOps의 가장 큰 도전 과제는 평가, 비용 관리, 데이터 품질과 관련된 것들입니다. 정확도와 같이 명확한 지표가 있는 전통적 ML과 달리 LLM의 성능 평가는 어렵습니다. '좋은' 출력물을 판단하는 것은 주관적이며 맥락 의존적이기 때문입니다.

LLM의 학습, 미세 조정, 운영에 필요한 연산 자원은 막대하므로 비용 최적화는 끊임없는 도전 과제입니다. 또한 LLM은 홀로 작동하지 않습니다. 다양한 데이터 소스는 물론 비즈니스 시스템, API, 워크플로와 연결되어야 합니다.

자체 LLM을 만들어야 할까요, 아니면 API만 써도 괜찮을까요?

자체 LLM을 구축하면 모델을 매우 정밀하게 통제할 수 있지만, 설계, 학습, 테스트, 배포에 막대한 자원이 필요하고, 주기적으로 재설계, 재학습, 재테스트, 재배포해야 합니다. 이를 지속할 수 있는 기업은 드물며 특수한 경우를 제외하면 비용 효율성이 낮습니다.

대부분의 경우 클라우드에 호스팅된 LLM을 라이선스하고 API로 접근하는 편이 현실적입니다. 공급업체의 모델을 사용하고 사용량만큼만 비용을 지불합니다. 귀사를 위한 최적의 접근 방식이 무엇일지는 예산, 가용 전문성, 비즈니스 목표에 따라 달라집니다.

일반적인 LLMOps 스택 또는 툴세트는 어떤 모습인가요?

LLMOps 스택에는 모델의 배포, 모니터링, 통합, 보안을 위한 도구가 포함되어 있습니다. 모니터링은 대시보드, 알림, 감사를 통해 모델 성능과 정확도를 추적합니다.

일부 스택에는 모델의 의사결정 이유를 이해하도록 돕는 설명 가능성 도구도 포함됩니다. 구성의 정확한 조합은 기업의 필요에 따라 달라집니다. 공통점은 소프트웨어 엔지니어링과 데이터 사이언스를 결합한 계층형 시스템이라는 것입니다.

운영 환경에서 LLM을 어떻게 평가, 모니터링하나요?

평가는 배포 전부터 시작해 배포 후에도 장기간 계속됩니다. 평가팀은 테스트 세트 정확도, API 응답 시간, 비즈니스 목표 정렬 등의 벤치마크를 설정합니다. 운영 중에는 모니터링 도구로 드리프트, 오류, 비정상 응답 등을 추적합니다. 사용자 피드백도 중요합니다. 실험실 테스트에서는 좋은 결과를 보인 모델이라도 어조나 스타일 때문에 실제 사용자에게는 좋지 않은 평가를 들을 수 있습니다.

평가는 정량적 지표와 정성적 검증을 함께 활용하는 경우가 많습니다. 출력물 검토 위원회를 운영하는 기업도 있습니다. LLM의 여러 버전을 비교하는 A/B 테스트를 수행하는 기업도 있습니다. 목표는 단순 측정이 아니라, 평가-모니터링-시정 루프를 통해 모델의 효과를 지속적으로 유지하는 것입니다.