모델 운영2026.05.2914 MIN
파인튜닝 파이프라인 구축: 데이터부터 배포까지
QLoRA 기반 파인튜닝 파이프라인을 처음부터 구축한다. 데이터 준비, 학습 루프, 체크포인트, 평가, GGUF 변환, Ollama 배포까지 엔드-투-엔드 실전 가이드.
PALDYN LEARN
모델 운영
파인튜닝부터 서빙, 추론 비용까지 모델을 굴리는 일을 다룹니다.
- 55편
- 모델 운영
모델 운영2026.05.2917 MIN
평가 하네스 구축: LLM 성능을 체계적으로 측정하라
직접 만드는 LLM 평가 시스템 — 테스트셋 설계, 자동 채점(LLM-as-Judge), 사람 평가 워크플로우, 지표 집계, 회귀 감지까지 실전 평가 하네스 구축 가이드.
모델 운영2026.05.2910 MIN
GPU 메모리 최적화: OOM 없이 더 크게 훈련하는 법
GPU OOM 에러 원인 분석부터 gradient checkpointing, mixed precision, gradient accumulation, 메모리 프로파일링까지 — 제한된 VRAM으로 더 큰 모델을 훈련하는 실전 기법 완전 정복.
모델 운영2026.05.2912 MIN
GPU와 CUDA: 딥러닝 연산의 심장을 이해하다
CPU와 GPU의 구조적 차이, CUDA 프로그래밍 모델, PyTorch에서의 GPU 활용, 메모리 계층 구조를 딥러닝 관점에서 완전 정복한다.
모델 운영2026.05.2916 MIN
LLM 비용 최적화: 더 저렴하게, 더 빠르게
LLM API 비용의 구조를 이해하고 프롬프트 캐싱, 모델 라우팅, 응답 캐싱, 배치 처리, 더 작은 모델 선택, 토큰 절약 기법으로 비용을 80%까지 줄이는 실전 전략.
모델 운영2026.05.2916 MIN
LLM 서비스 배포: API 서버부터 모니터링까지
FastAPI로 LLM API 서버를 구축하고, 스트리밍 응답, 요청 큐, 레이트 리미팅, 헬스체크, 로깅, 프로메테우스 메트릭 수집, Docker 컨테이너화까지 프로덕션 배포의 모든 것.
모델 운영2026.05.267 MIN
데이터 중복 제거: 정확한 매칭부터 시맨틱 디덥까지
정확 매칭·퍼지 매칭·시맨틱 임베딩 기반 중복 제거 기법을 비교하고, RapidFuzz·recordlinkage·SentenceTransformers를 활용한 실무 파이프라인을 코드와 함께 설명합니다.
모델 운영2026.05.268 MIN
데이터 품질 관리: 쓰레기 in, 쓰레기 out을 막는 법
정확성·완전성·일관성·적시성·타당성·유일성 6대 차원으로 데이터 품질을 정의하고, Great Expectations·Pandera·dbt로 파이프라인에서 자동 검증하는 실무 방법을 설명합니다.
모델 운영2026.05.269 MIN
합성 데이터: 실제 데이터 없이 AI 학습 데이터 만들기
Faker·SDV·GAN·Diffusion 모델까지 합성 데이터 생성 방법 전체를 정리하고, 품질 검증·프라이버시 보호·다운스트림 성능 평가까지 실무 관점에서 설명합니다.
모델 운영2026.05.257 MIN
데이터 레이블링: AI가 학습할 정답을 만드는 과정
전문가·크라우드소싱·LLM 자동 레이블링 방식을 비교하고, Cohen's Kappa를 이용한 레이블러 간 일치도(IAA) 측정과 품질 관리 파이프라인을 코드와 함께 설명합니다.
모델 운영2026.05.256 MIN
데이터 수집: AI 모델의 연료를 모으는 방법
Common Crawl부터 합성 데이터까지 AI 학습 데이터 소스를 분류하고, 크롤링·필터링·전처리·중복 제거·안전 필터로 구성된 대규모 데이터 파이프라인을 코드와 함께 설명합니다.
모델 운영2026.05.257 MIN
데이터 증강: 적은 데이터로 더 강한 모델 만들기
역번역·EDA·CutMix·SMOTE·SpecAugment 등 텍스트·이미지·오디오 도메인별 증강 기법을 정리하고, Albumentations를 이용한 학습 파이프라인 구축을 코드와 함께 설명합니다.
모델 운영2026.05.247 MIN
데이터 버전 관리: DVC로 ML 데이터를 코드처럼 추적하기
DVC(Data Version Control)로 대용량 데이터셋을 Git처럼 버전 관리하고, 데이터 리니지를 추적하며, 실험을 재현 가능하게 만드는 MLOps 필수 기술을 다룹니다.
모델 운영2026.05.247 MIN
LLM 비용 추적: 토큰 낭비 없이 운영하기
LLM 서비스의 토큰 비용 구조를 이해하고, 프롬프트 캐싱·시맨틱 캐싱·모델 라우팅·배치 API로 품질을 유지하면서 비용을 절감하는 LLMOps 실전 전략을 다룹니다.
모델 운영2026.05.246 MIN
LLM 시맨틱 캐시: 반복 요청 비용 제로화 전략
Exact Cache·시맨틱 캐시·프롬프트 캐시를 다층으로 쌓아 LLM 응답 비용을 줄이는 캐싱 아키텍처를 구체적인 구현 코드와 함께 다룹니다.
모델 운영2026.05.247 MIN
LLM 평가 파이프라인: 자동화된 품질 보장
LLM 출력을 자동으로 측정하는 평가 파이프라인을 구축합니다. Exact Match부터 LLM-as-Judge, RAGAS까지 다양한 메트릭을 CI/CD에 통합하는 실전 방법을 다룹니다.
모델 운영2026.05.246 MIN
LLM 프롬프트 관리: 버전, 테스트, 배포까지
프롬프트를 코드처럼 버전 관리하고, A/B 테스트로 개선을 측정하며, CI/CD에 통합하는 프롬프트 엔지니어링 운영 체계를 Langfuse 실전 예제와 함께 다룹니다.
모델 운영2026.05.247 MIN
LLM Fallback 전략: 장애에도 살아남는 서비스 설계
Circuit Breaker 패턴, 다중 LLM 제공자 Fallback, Exponential Backoff 재시도, 그레이스풀 디그레이데이션으로 LLM 서비스의 가용성을 높이는 실전 방법을 다룹니다.
모델 운영2026.05.247 MIN
LLMOps 개요: LLM 운영의 새로운 과제
전통 MLOps와 다른 LLMOps의 핵심 개념, 스택 구성, 라이프사이클을 체계적으로 정리합니다. 프롬프트 관리부터 비용 추적, 환각 모니터링까지 LLM 시스템 운영의 전모를 다룹니다.
모델 운영2026.05.246 MIN
LLMOps 관측성: 프로덕션 LLM 시스템 들여다보기
Langfuse와 분산 트레이싱으로 LLM 애플리케이션의 내부를 투명하게 관측하는 방법을 다룹니다. 트레이스 설계, 핵심 메트릭 수집, 대시보드 구성, 이상 알림까지 실전 코드와 함께 정리합니다.
모델 운영2026.05.247 MIN
ML 파이프라인 자동화: 끝까지 이어지는 워크플로우
Airflow, Kubeflow, Prefect를 비교하고 실무에서 ML 파이프라인을 설계·자동화하는 방법을 DAG 구조, 병렬 처리, CI/CD 연동까지 체계적으로 다룹니다.
모델 운영2026.05.2314 MIN
모델 레지스트리: 모델 생애주기 관리
모델 레지스트리의 역할, Staging·Production·Archived 전환 워크플로, MLflow Model Registry 실전 사용법을 다룹니다.
모델 운영2026.05.2317 MIN
모델 모니터링: 프로덕션 ML 감시
데이터 드리프트·컨셉 드리프트·모델 성능 저하를 감지하고 대응하는 모니터링 전략과 Evidently, PSI, KS 검정 실전을 다룹니다.
모델 운영2026.05.2314 MIN
피처 스토어: 피처 재사용과 일관성 확보
피처 스토어의 아키텍처, 온라인·오프라인 저장소 분리, 학습-서빙 일관성 문제 해결, Feast 실전 가이드를 다룹니다.