[기술포스팅 원문] https://techblog.lycorp.co.jp/ko/building-llmops-for-creating-testing-deploying-of-llm-apps

[기술포스팅 요약] 이번 글에서는 LLMOps(Large Language Model Operations)의 개념과 LINE Game Platform에서 이를 구축한 사례를 소개합니다.

• LLMOps란?
  • LLM 기반 애플리케이션 개발 및 운영을 효율적으로 관리하는 개념
  • 모델 학습, 배포뿐 아니라 프롬프트 엔지니어링, 에이전트 제작, 테스트 환경까지 포함
  • 도메인 전문가와 엔지니어 간의 협업을 돕는 역할 수행
• MLOps와의 차이점
  • LLM은 프롬프트 엔지니어링과 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 같은 복잡한 과정 포함
  • ML 모델은 0/1 또는 점수 기반 평가가 가능하지만, LLM은 유창성·일관성 같은 평가가 필요
  • 따라서 LLMOps는 사람이 결과를 쉽게 평가할 수 있는 환경을 제공해야 함
• LINE Game Platform의 LLMOps 구축 배경
  • 30개 이상의 게임을 지원하는 플랫폼 특성상 커스터마이징 필요
  • GPT-3.5 등장 이후 RAG를 활용한 자연어 기반 결과 생성 도입
  • PoC 과정에서 할루시네이션 문제 해결 및 워크플로 정의 필요
  • 도메인 전문가와 협업이 어렵고, 작은 수정에도 답변 변동 폭이 큼
• LLMOps 구축 시 고려한 요소
  • 도메인 전문가의 참여 용이성: 작업 과정 시각화로 직관적 이해 제공
  • LLM 애플리케이션 개발 워크플로 정의: 입력 → 프롬프트 → 애플리케이션 → 배포 → 테스트 단계로 구분
  • 데이터 검증 강화: Streamlit 기반 웹 시스템 구축, 데이터 품질 확보
  • 프롬프트 최적화: 프롬프트 스토어(prompt store) 구축, 즉시 실행 환경 제공
  • 프롬프트 체이닝 시각화: LangFlow 활용하여 로직을 그래프로 표현
  • 쿠버네티스를 활용한 배포: 복잡한 인프라 설정 없이 애플리케이션 배포 가능
  • LLM 평가 자동화: Harness를 활용해 결과 정량화 및 비교 가능
• LLMOps 도입 후 개선된 점
  • 도메인 전문가가 LLM 애플리케이션 개발에 쉽게 접근 가능
  • 아이디어를 빠르게 실험 및 구현할 수 있는 환경 제공
  • 중복 개발을 줄여 신규 기능 개발에 집중 가능

LLMOps는 여전히 발전하는 분야이며, LINE Game Platform에서의 구축 경험이 향후 LLM 애플리케이션 개발에 실질적인 도움이 되기를 기대합니다.

이 게시글은 [GPT-4o model]를 통해 요약되었으며, 정보 공유 목적으로 게시되었습니다. 원문 게시물에 대한 책임이나 이해 관계가 없습니다. - 소프트웨어QA 포럼