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6. Deployment

Summary

LLM의 배포는 단순히 강력한 언어 모델을 애플리케이션에 통합하는 것 이상의 복잡한 프로세스입니다. 이는 다양한 시스템과 구성 요소를 조율하는 것을 포함하며, 각 부분이 중요한 역할을 합니다. LLM 애플리케이션의 아키텍처는 벡터 데이터베이스, 프롬프트 템플릿, 오케스트레이션 및 워크플로우 관리, 인프라 및 확장성, 모니터링 및 로깅, 보안 및 규정 준수, 기존 시스템과의 통합 등 여러 핵심 요소로 구성됩니다.

Key Concepts

• 벡터 데이터베이스 : LLM이 생성하는 고차원 데이터를 효율적으로 저장하고 검색하는 데 필수적인 데이터베이스입니다. 이는 의미 검색, 추천 시스템, 개인화된 사용자 경험 등에不可欠합니다.

• 프롬프트 템플릿 : LLM과의 상호작용을 표준화하는 사전 정의된 구조로, 모델의 응답의 일관성과 신뢰성을 보장합니다.

• 오케스트레이션 및 워크플로우 관리 : 데이터 전처리, 모델 추론, 후처리 등 다양한 작업을 자동화하고 스트리밍하는 도구와 프레임워크입니다. Apache Airflow나 Kubernetes와 같은 도구가 이를 지원합니다.

• 인프라 및 확장성 : LLM 애플리케이션을 지원하는 인프라가 강력하고 확장 가능해야 합니다. 클라우드 서비스, 하드웨어 가속기(GPU, TPU), 네트워킹 기능 등이 포함됩니다.

• 모니터링 및 로깅 : 시스템 성능, 사용 패턴, 잠재적인 문제에 대한 실시간 정보를 제공하는 모니터링 도구와 로깅 메커니즘입니다.

• 보안 및 규정 준수 : LLM 배포에는 민감한 데이터 보호, 접근 제어, GDPR 또는 HIPAA와 같은 관련 규정 준수를 포함하는 보안 요구 사항이 있습니다.

• 기존 시스템과의 통합 : LLM 애플리케이션이 기존 시스템과 워크플로우와 원활하게 통합되어야 합니다.

References

URL 이름	URL
DataCamp - Deploying LLM Applications with LangServe	https://www.datacamp.com/tutorial/deploying-llm-applications-with-langserve
Lakera - The Ultimate Guide to Deploying Large Language Models Safely	https://www.lakera.ai/blog/how-to-deploy-an-llm
Reddit - Tools for LLM deployment and distribution	https://www.reddit.com/r/mlops/comments/18p19lq/tools_for_llm_deployment_and_distribution/
HatchWorks - How to Deploy an LLM: More Control, Better Outputs	https://hatchworks.com/blog/gen-ai/how-to-deploy-llm/
Reddit - Building and Deploying LLM apps to production	https://www.reddit.com/r/LLMDevs/comments/137g88l/question_building_and_deploying_llm_apps_to/

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