RAG 기반 AI 서비스의 신뢰성을 확보하는 방법: 자동화 평가 체계 및 운영 최적화
RAG 서비스의 신뢰성을 높이기 위해 RAGAS와 LLM-as-a-Judge 기반 자동 평가 체계를 소개했습니다. 또한 시맨틱 캐싱과 가드레일을 활용한 운영 최적화 방안도 함께 제시했습니다.
#RAG#LLMOps#LLM
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RAG 기반 AI 서비스의 신뢰성을 확보하는 방법: 자동화 평가 체계 및 운영 최적화
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AI를 지탱하는 MLOps: Kubeflow와 MLflow를 활용한 AI 개발 시스템 구축
AI 개발과 실서비스 적용을 위해 MLOps 기반 시스템 구축 필요성을 다뤘습니다. Kubeflow와 MLflow 활용을 주제로 하지만 본문 정보는 제한적입니다.
#MLOps#Kubeflow#MLflow
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AI를 지탱하는 MLOps: Kubeflow와 MLflow를 활용한 AI 개발 시스템 구축
GitLab은 MLOps를 어떻게 최적화할까?
GitLab의 MLOps 기능과 역할을 소개하며 모델 관리와 배포 자동화를 설명했습니다. Model registry와 실험 추적 기능으로 협업과 운영 효율을 높이는 방향을 제시했습니다.
#GitLab#MLOps#MLflow
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GitLab은 MLOps를 어떻게 최적화할까?
GitLab의 MLOps 기능을 중심으로 모델 등록과 실험 추적 방식을 살펴봤습니다. CI/CD와 연동해 ML 배포와 관리를 자동화하는 흐름을 소개했습니다.
#GitLab#MLOps#MLflow
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체계적인 실험관리 #2 AI 플랫폼에서 유연하게 연동하고 정확하게 재현하기
Runway의 실험 관리 기능과 재현 기능을 중심으로, MLflow 연동과 데이터셋·코드·환경 버전 관리를 정리했습니다. 산업 현장에서 빠른 원인 파악과 재배포를 위해 실험 재현이 왜 중요한지도 설명했습니다.
#MLOps#MLflow#dataset versioning
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체계적인 실험 관리 #1. AI 모델의 성능을 높이는 첫걸음
AI 프로젝트에서 성능 비교와 재현성을 높이기 위한 실험 관리 체계를 소개했습니다. 데이터·코드 버전과 MLflow 기록을 분리해 협업과 추적성을 강화했습니다.
#MLflow#Git#LLM
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NAVER GLACE AI 개발팀은 어떤 일을 해?
네이버 GLACE AI 개발팀이 서비스에 적용하는 NLP·CV 모델과 전용 LLM PlaceLM을 소개했습니다. 또한 데이터 버전 관리, 모니터링, 무중단 배포 등 운영 체계도 함께 다뤘습니다.
#LLM#NLP#CV
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