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LLM 앱의 제작에서 테스트와 배포까지, LLMOps 구축 사례 소개
두줄요약
LLMOps 구축 사례를 통해 LLM 애플리케이션의 데이터 준비, 프롬프트, 배포, 테스트를 하나의 흐름으로 관리하는 방법을 소개했습니다. 도메인 전문가 참여와 재사용 가능한 공통 컴포넌트로 협업 효율을 높인 내용입니다.
핵심 내용
- LLM 애플리케이션의 데이터 준비, 프롬프트 작성, 애플리케이션 제작, 배포, 테스트를 하나의 워크플로로 묶어 관리하는 LLMOps 구축 사례
- 도메인 전문가가 직접 참여할 수 있도록 작업 과정을 시각화하고, 공통 컴포넌트와 콘솔로 협업과 재사용성 강화
- Streamlit 기반 데이터 검토, 프롬프트 스토어, LangFlow 시각화, Kubernetes 배포, Harness 평가 자동화를 조합해 엔드 투 엔드 환경 구성
- Python 프로젝트 규모 확대에 대비해 Poetry와 dependency injector를 도입해 의존성 관리와 개발 안정성 확보
적용해볼 점
- 데이터 검증과 프롬프트 실험, 배포, 테스트를 분리하지 말고 한 흐름으로 연결할 필요성
- 도메인 전문가가 참여해야 하는 지점을 선별해 시각화하는 방식의 유용성
- 반복 테스트와 평가 지표화를 통해 LLM 결과 변동성을 관리할 필요성