모델 성능 저하 방지: MLOps 기반 데이터/개념 드리프트 감지 및 자동 재학습 파이프라인 구축 가이드
모델 배포 후 성능 저하는 필연적입니다. 본 가이드는 데이터 드리프트와 개념 드리프트를 명확히 구분하고, KS 테스트, PSI 등의 통계적 지표를 활용하여 성능 저하를 감지하는 방법을 제시합니다. 나아가 모니터링부터 자동 재학습, 배포까지 연결하는 완전 자동화된 MLOps 파이프라인 구축 로드맵을 제공합니다.
6월 9일
LLM 서비스 운영의 완성: 성능 저하, 비용 폭증을 막는 Observability 아키텍처 구축 가이드
LLM 애플리케이션을 성공적으로 구축하는 것을 넘어, 운영 단계에서 발생하는 성능 저하, 비용 이상 징후, 데이터 드리프트 문제를 사전에 감지하는 방법을 제시합니다. 이 가이드는 Prometheus, Grafana 등을 활용하여 안정적이고 경제적인 LLMOps 아키텍처를 구축하는 실질적인 로드맵을 제공합니다.
6월 8일
AI Observability와 거버넌스 운영: 드리프트 감지·관측 스택·버전 관리
엔터프라이즈 AI 시스템은 구축보다 운영이 핵심입니다. 본 가이드는 데이터 드리프트, 모델 성능 저하를 감지하는 AI Observability 방법론과, 프롬프트 및 모델의 안정성을 보장하는 자동화된 거버넌스 구축 실무 지침을 제시합니다.
5월 28일
RAG를 서비스로 운영하기: 드리프트 모니터링·버전 관리·접근 제어
PoC 성공 후 가장 어려운 단계, RAG 시스템의 안정적 운영에 대한 실질 가이드입니다. 데이터 드리프트 감지부터 컴포넌트 버전 관리, 엔터프라이즈급 보안까지, LLMOps 관점에서 반드시 점검해야 할 프레임워크를 제시합니다.
5월 20일