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[질문]대규모 LLM의 추론 시, 메모리 최적화(FP8, 모델 압축, quantization)는 어떻게 적용되고 있으며, 성능에 어떤 영향을 주는지요?
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[질문] Cen AI 를 아이티센 내부에서 사용하고 계신다고 하셨는데 고객사에서 사용할 수 있는 방법이 제공되나요?
관련된 정보는 영업문의를 통해 요청주시길 바랍니다. 감사합니다. 아이티센클로잇 이준희 팀장 / [email protected]
아이티센클로잇
2025-06-24 14:59
안녕하세요. 자체 서빙은 provider들이 미리 학습하여 놓은 pre trained 모델을 기반으로 회사가 추가 파인 튜닝하며 학습하는 건가요?
네, 맞습니다. 자체 서빙은 일반적으로 클라우드 제공업체나 연구 기관 등이 미리 학습시켜 놓은(pre-trained) 대규모 언어 모델을 기반으로 합니다. 여기에 기업은 자신들의 특정 도메인 데이터나 목적에 맞춰 추가적인 파인 튜닝(fine-tuning) 과정을 거쳐 모델을 최적화합니다. 이후 이 파인 튜닝된 모델을 자체 인프라에 직접 배포하고 운영하여 서비스를 제공하는 방식입니다.
아이티센클로잇
2025-06-24 14:59
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[질문]api서비스와 자체 개발을 하이브리드로 해야할 시나리오에서의 효과적인 대응 방향이 있으면 설명 부탁드립니다,
API 서비스와 자체 개발을 하이브리드로 운영하는 시나리오에서는 민감 데이터 처리나 핵심 비즈니스 로직은 자체 개발 LLM으로, 일반적인 질의응답이나 보조적인 기능은 API 서비스로 분리하여 대응하는 것이 효과적입니다. 이를 통해 데이터 주권 및 보안을 확보하면서도 개발 속도를 높이고 운영 비용을 최적화할 수 있습니다. API 게이트웨이를 통해 요청을 적절한 LLM으로 라우팅하하는 방법으로 설계하는 것도 고려해볼 만합니다.
아이티센클로잇
2025-06-24 14:59
[질문] LLM 파인튜닝 모델을 On-demand로 서빙할 때 CI/CD 전략은 어떻게 구성하나요?
LLM 파인튜닝 모델을 On-demand로 서빙할 때 CI/CD 전략은 모델 학습 파이프라인과 서빙 파이프라인을 분리하여 구성하는 것이 효율적입니다. 모델이 파인튜닝되면 자동으로 모델 레지스트리에 등록되고, 새로운 모델 버전이 준비되면 CI/CD 파이프라인을 통해 서빙 환경에 배포됩니다. 이때 카나리 배포나 롤링 업데이트 방식을 사용하여 서비스 중단 없이 모델을 업데이트하고, 문제가 발생하면 빠르게 롤백할 수 있도록 설계해야 합니다.
아이티센클로잇
2025-06-24 14:59
[질문] API 방식은 빠른 시작이 가능하지만, 장기적으로 보면 비용이나 제어권 관점에서 불리하다는 이야기도 있습니다. 현실적으로 어느 정도까지 규모가 커져야 자체 서빙이 경제적으로 유리해지나요?
특정 "규모"를 정확한 숫자로 제시하기는 어렵지만, API 서비스 비용이 내부 인프라 구축 및 운영 인력 비용을 포함한 총소유비용(TCO)을 초과하고, 동시에 데이터 주권 및 비즈니스 핵심 자산으로서의 LLM 통제권 확보가 중요해지는 시점이 자체 서빙으로의 전환을 진지하게 고려해야 하는 시점이라고 할 수 있습니다.
아이티센클로잇
2025-06-24 14:56
[질문] 모델 서빙 시 비용 최적화를 위한 Cloud 인스턴스 선택 기준은 무엇인가요?
모델 서빙 시 비용 최적화를 위한 Cloud 인스턴스 선택 기준은 예측 가능한 트래픽 패턴에는 예약 인스턴스(Reserved Instances) 를 사용하며, 비정기적인 워크로드에는 스팟 인스턴스(Spot Instances)를 활용하는 것입니다. 모델의 GPU 메모리 요구량과 연산 능력에 따라 적절한 GPU 가속기 유형과 개수를 선택하여 오버스펙을 피하고, 배치 추론을 통해 GPU 활용률을 높이는 것을 고려해야 합니다.
아이티센클로잇
2025-06-24 14:56
[질문] 자체 시스템과 API 를 실시간 상황에 따라 연동하는 것도 장점이 많을 것 같은데 어떤 어려움이 있을까요?
자체 시스템과 API를 실시간으로 연동하는 것은 데이터 일관성 유지, Latency 관리, 그리고 오류 처리 및 재시도 로직 구현에서 어려움이 있을 수 있습니다. 양쪽 시스템의 데이터 스키마 불일치나 네트워크 불안정으로 인한 데이터 동기화 문제가 발생할 수 있으며, API 호출 Latency가 시스템 전체 성능에 영향을 미칠 수 있습니다.
아이티센클로잇
2025-06-24 14:55
[질문] 자체 LLM 서빙을 위한 GPU 인프라 구성 시, 초기 단계에서 가장 많이 발생하는 실수나 오해는 무엇인가요?
자체 LLM 서빙을 위한 GPU 인프라 구성 시 초기 단계에서 가장 많이 발생하는 실수는 GPU 자원의 과소평가 또는 과도한 예측입니다. 실제 워크로드에 대한 정확한 분석 없이 무작정 고성능 GPU를 도입하거나, 반대로 성능 부족으로 인해 잦은 스케일 업이 필요한 경우가 많습니다. 또한, GPU 간 통신 대역폭이나 네트워크 Latency를 간과하여 병목 현상이 발생하는 경우도 흔합니다.
아이티센클로잇
2025-06-24 14:55
[질문] LLM의 응답 지연을 줄이기 위한 Async Serving 설계는 어떻게 하나요?
LLM의 응답 지연을 줄이기 위한 Async Serving 설계는 비동기 처리 모델을 사용하여 요청을 동시에 처리하고, 이를 위해 FastAPI와 같은 비동기 웹 프레임워크를 이용해 추론 요청을 메시지 큐(예: Kafka, RabbitMQ)에 넣어 워커들이 비동기적으로 처리하도록 구성합니다. 또한, 논블로킹 I/O를 활용하여 GPU 자원을 최대한 활용하도록 최적화합니다.
아이티센클로잇
2025-06-24 14:54
[질문] Multi-tenant 환경에서 모델 격리는 어떻게 구현하는 게 효율적인가요?
Multi-tenant 환경에서 모델 격리는 테넌트별로 전용 GPU 인스턴스 또는 컨테이너를 할당하는 방식이 가장 효율적입니다. Kubernetes Namespace나 가상 머신(VM)을 활용하여 테넌트별 리소스 격리를 구현하고, 각 테넌트의 모델 및 데이터에 대한 접근 제어 정책을 엄격하게 적용해야 합니다. 필요에 따라 테넌트별 데이터 암호화 키를 분리하여 보안을 강화할 수 있습니다.
아이티센클로잇
2025-06-24 14:53
[질문]현재 서빙 전략을 설계할 때 추후 멀티모달(텍스트+이미지) 혹은 에이전트 기반 LLM 확장을 고려한다면, 어떤 아키텍처적 준비가 필요할까요?
멀티모달 또는 에이전트 기반 LLM 확장을 고려한다면, 모듈화되고 확장 가능한 마이크로서비스 아키텍처를 준비해야 합니다. 각 모달리티(텍스트, 이미지 등)를 처리하는 별도의 컴포넌트를 설계하고, 이들을 유연하게 조합할 수 있는 서비스 오케스트레이션 계층을 구축하는 것이 중요합니다. 서비스에서 발생하는 데이터를 자체적으로 처리한다면 데이터 파이프라인 또한 다양한 형태의 데이터를 수집, 전처리, 임베딩할 수 있도록 유연하게 설계해야 합니다.
아이티센클로잇
2025-06-24 14:52
[질문] 자사 서비스에 특화된 기능(예: 사내 지식 기반 QA, 산업별 문맥 보정 등)이 필요한 경우 API 커스터마이징의 한계는 어떻게 극복할 수 있을까요?
자사 서비스 특화 기능이 필요한 경우 API 커스터마이징의 한계는 RAG(Retrieval Augmented Generation) 아키텍처를 도입하여 극복할 수 있습니다. 사내 지식 기반을 벡터 데이터베이스에 구축하고, LLM 호출 전에 관련 정보를 검색하여 프롬프트에 추가하는 방식으로 문맥을 보정할 수 있습니다. 또한, 예산이 충분하다면 특정 도메인에 대한 Fine-tuning을 통해 LLM의 응답을 자사 서비스의 특성에 맞게 조정하는 방법도 있습니다.
아이티센클로잇
2025-06-24 14:52
[질문남겨요] 하나의 플랫폼에서 다양한 LLM(Open Source + API 기반 혼용)을 동시에 운영할 경우, 버전 관리 및 A/B 테스트는 어떤 방식으로 운영하는 것이 효율적일까요?
하나의 플랫폼에서 다양한 LLM을 운영할 경우, 버전 관리 및 A/B 테스트는 모델 서빙 계층에서 라우팅 전략을 활용하는 것이 효율적입니다. 각 LLM 버전을 별도의 엔드포인트로 배포하고, API 게이트웨이나 서비스 메시를 통해 요청을 특정 모델 버전으로 라우팅하여 A/B 테스트를 수행할 수 있습니다. 모델 레지스트리를 활용하여 각 LLM의 버전, 성능 지표, 배포 상태를 중앙에서 관리하는 것이 중요합니다. 질의 관련 최신 기능이 제공되는 GKE inference gateway 내용을 참고해보세요. https://cloud.google.com/kubernetes-engine/docs/concepts/about-gke-inference-gateway?hl=ko
아이티센클로잇
2025-06-24 14:52
[질문] 도입이 제한되는 조건이 환경이 있나요? 있다면 대표적으로 어떤 사항이 있나요?
LLM 도입이 제한되는 대표적인 조건이나 환경으로는 매우 엄격한 실시간 응답 Latency 요구사항(예: 밀리초 단위), 극도로 제한적인 온프레미스 컴퓨팅 자원 환경, 그리고 데이터 주권이나 보안에 대한 규제가 매우 강력하여 외부 클라우드 서비스 이용이 어려운 경우가 있습니다. 또한, LLM의 특성이 맞지 않아 효과를 보기 어려운 비즈니스 케이스도 있습니다.
아이티센클로잇
2025-06-24 14:51
[질문] 모델 캐싱 전략은 어떤 요청 패턴을 기준으로 설계해야 하나요?
모델 캐싱 전략은 주로 반복적인 요청 패턴을 기준으로 설계해야 합니다. 동일하거나 유사한 프롬프트가 자주 발생하는 경우, 자주 사용되는 임베딩 또는 출력 토큰 시퀀스를 캐싱하여 Latency를 줄이고 Throughput을 높일 수 있습니다. 특히, 긴 프롬프트에 대한 반복적인 요청이 많거나, 특정 도메인에 특화된 질의가 빈번할 때 캐싱의 효과가 극대화됩니다.
아이티센클로잇
2025-06-24 14:50
[질문] LLM 모델로 추론 처리가 완료되었을 때 결과에 대한 로깅 데이터를 구축하는 것도 필요할 것 같은데 API endpoint로 response가 나갈 때 저장할 수 있는 방법과 최적화 방안이 있을까요?
LLM 추론 결과 로깅은 API endpoint에서 응답이 나가기 전 미들웨어 또는 서비스 레이어에서 비동기적으로 처리하는 것이 최적화 방안입니다. 로그 데이터를 별도의 메시지 큐(예: Kafka, RabbitMQ)에 적재한 후 전용 로깅 시스템(예: Elasticsearch, Splunk)으로 전송하여 저장하면, 메인 서비스의 성능에 영향을 주지 않으면서 대규모 로깅이 가능합니다. 필요한 경우 민감 데이터를 마스킹하여 저장해야 합니다.
아이티센클로잇
2025-06-24 14:50
AI 위한 LLM API 관련해서 시스템 구축 및 S/W 도입 비용 등 감안했을때 정량적인 효과가 궁금하고 ROI 측면에서 어떻게 경영진을 설득할 수 있을시 도입 배경에 대한 설득논리가 궁금합니다
LLM API 도입의 정량적인 효과는 업무 자동화로 인한 인건비 절감, 생산성 향상, 고객 서비스 개선으로 인한 고객 만족도 증가 등으로 측정할 수 있습니다. 또한 ROI 측면에서 경영진을 설득하려면, 특정 업무에 LLM을 적용했을 때 예상되는 시간 단축, 오류 감소, 매출 증대 등 구체적인 수치를 제시하는 것이 중요합니다. 따라서, 초기 투자 비용 대비 장기적인 효율성 및 경쟁 우위 확보를 강조해야 합니다.
아이티센클로잇
2025-06-24 14:44
[질문] 관리형 API와 자체 구축형(Kubernetes 등) 방식 중, PoC를 넘어서 실제 운영 환경으로 전환할 때 가장 결정적인 판단 기준은 무엇인가요?
PoC를 넘어 실제 운영 환경으로 전환할 때 가장 결정적인 판단 기준은 데이터 민감도, 트래픽 규모 및 예측 가능성, 그리고 내부 기술 역량입니다. 민감 데이터 처리 및 엄격한 보안 요구사항이 있다면 자체 구축형이 유리하며, 대규모의 예측 불가능한 트래픽이라면 관리형 API가 효율적일 수 있습니다. 또한, 자체 구축 및 운영을 위한 충분한 기술 인력과 자원이 확보되었는지도 중요합니다.
아이티센클로잇
2025-06-24 14:43