LLM(대형 언어 모델)은 지난 몇 년 동안 점점 더 인기를 얻었으며 이미 그 기능을 통해 다양한 부문을 재구성하고 변화시키는 강력한 힘이 되었습니다. 대화형 AI부터 복잡한 분석 AI까지 LLM은 새롭고 끝없는 가능성을 제공합니다. 이러한 모델을 클라우드는 물론 다른 클라우드 플랫폼에 배포하는 데에는 주의를 기울여야 할 일련의 문제와 어려움이 수반됩니다.
비용 효율성과 확장성을 고려한
확장성과 같은 기능은 LLM이 클라우드 플랫폼에 배포될 때 빛을 발하여 필요할 때마다 리소스를 유연하게 할당할 수 있습니다. 그럼에도 불구하고, 과잉 지출 없이 생산량을 늘리기 위해서는 성장과 비용의 균형을 맞추는 것이 우선 순위의 문제입니다. 클라우드 서비스의 주요 기능 중 하나는 사용자가 특정 리소스 사용에 대해 비용을 지불하는 종량제 모델입니다. 이로 인해 비용 관리가 중요해졌습니다. Auto-Scaling 기술 채택, 심층 스케줄링, 완벽하게 일치하는 인스턴스 유형 선택이 효율적인 것으로 입증되었습니다. 또한, 과잉 서비스 제공을 방지하기 위해서는 사용량 수준에 따른 자원의 지속적인 관리 및 조정도 필요합니다.
LLM 배포 프로세스는 본질적으로 민감하거나 독점 정보가 포함된 대량의 데이터를 처리하는 것입니다. 데이터 노출 위험은 여러 인스턴스 간에 동일한 물리적 하드웨어를 공유하는 경우인 멀티테넌시를 통해 퍼블릭 클라우드에서 발생합니다. 클라우드 공급자는 보안 조치를 강조하지만 위험 완화는 매우 중요합니다. 엄격한 보안 표준과 암호화 및 인증과 같은 추가 보안 조치를 갖춘 공급자를 선택하는 것은 환자의 데이터를 보호하는 중요한 단계입니다.
상태 저장 모델 배포 관리
LLM은 일반적으로 상태 저장으로 간주됩니다. 즉, 학습 목적으로 일련의 대화를 통해 정보를 유지한다는 의미입니다. 반면에 이러한 모델의 상태 저장 특성 문제는 클라우드 환경에서 모델을 관리할 때 어려움을 야기합니다. Kubernetes와 같은 오케스트레이션 도구는 영구 스토리지 옵션을 프로비저닝하여 상태 저장 배포를 지원할 수 있습니다. LLM 상태를 유지하려면 세션 연속성과 더 높은 성능을 보장하기 위해 이러한 도구를 신중하게 구성해야 합니다.
생성적 AI에 대한 수요가 급증함에 따라 많은 기업의 클라우드 플랫폼 배포가 대부분의 기업에서 LLM을 구현하는 주요 방법이 되었습니다. 클라우드 접근 방식의 Up Push의 편리성은 부인할 수 없지만, 프로젝트의 효율성과 투자 금액을 보장하기 위해서는 위험도 고려해야 합니다. 잘 알려지지 않은 전략을 사용하고 경계를 유지함으로써 기업은 위험 없이 인공지능 기술의 장점을 최대한 활용할 수 있습니다.
클라우드 컴퓨팅에서 대규모 언어 모델을 사용하면 모든 부문에 걸쳐 창의성과 확장에 있어 비교할 수 없는 가능성이 있다는 점을 지적할 필요가 있습니다. 여기에는 상당한 비용 제어, 데이터 개인 정보 보호 및 상태 저장 모델 배포가 포함되지만 여전히 시스템의 성공적인 구현을 지원할 수 있습니다. 적절한 위험 관리 전략이 마련되어 있으면 조직은 함정을 피하면서 LLM을 활용할 수 있습니다.
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