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LLMOps는 “모델을 잘 만드는 일”보다 “서비스를 안정적으로 운영하는 일”에 가깝습니다. 좋은 LLMOps는 품질, 비용, 속도를 동시에 관리합니다.

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학습 경로

LLMOps 개요

운영 대상과 핵심 지표, 팀 역할 분리를 설명합니다

관찰성

트레이싱, 메트릭, 비용 모니터링 설계를 다룹니다

평가

eval dataset, LLM judge, human review 파이프라인

PromptOps

프롬프트 버전 관리와 실험/롤아웃 전략

운영과 거버넌스

장애 대응, 보안, 컴플라이언스, 변경 통제 기준
처음이라면 개요 -> 관찰성 -> 평가 순서로 읽은 뒤, PromptOps와 운영 정책을 붙이는 방식이 가장 실무적입니다.

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학습 완료 기준

  • 이 섹션의 핵심 개념을 팀 문서로 설명할 수 있습니다.
  • 최소 1개 운영 시나리오를 직접 실행하고 결과를 기록할 수 있습니다.
  • 실패 기준과 롤백 기준을 문서로 정의할 수 있습니다.
  • 다음 섹션으로 넘어가기 전 필수 체크리스트를 완료할 수 있습니다.

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실무 적용 체크리스트

  • 현재 운영 중인 모델/프롬프트 버전을 식별할 수 있습니다.
  • 품질·비용·지연 중 우선 KPI를 1순위로 정했습니다.
  • 실험과 운영 환경(dev/stage/prod) 경계를 분리했습니다.
  • 주간 리뷰 주기와 담당자를 지정했습니다.

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다음 문서

다음: LLMOps 개요

학습 흐름을 이어서 진행합니다.

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실전 적용 시나리오

예를 들어 고객지원 챗봇을 운영한다면, 먼저 관찰성으로 실패 지점을 수집하고 평가셋으로 회귀를 고정한 뒤 PromptOps로 안전하게 롤아웃합니다. 이 순서를 유지하면 품질 개선과 비용 통제를 동시에 달성할 수 있습니다.