Athena LLMOps
LLM 운영 라이프사이클을 지원하는 LLMOps(LLM Operations)
LLMOps는 LLM 기반 서비스 개발 라이프사이클에서 학습, 배포, 운영, 모니터링, 관리 등의 단계를
효율적으로 관리하는 일련의 시스템과 프로세스를 의미합니다.
LLM 운영 Lifecycle
LLM 운영 단계별 설명
LLMOps 지원 기능
LLM 개발 라이프사이클은 데이터 수집, 데이터 준비, 엔지니어링, 모델 미세 조정, 모델 배포, 모니터링 등 여러 단계로 구성되며,
LLMOps는 효율적인 AI 서비스가 운영될 수 있도록 모든 단계를 지원할 수 있는 기능을 제공합니다.
자체 AI 기술과 다양한 비즈니스 경험이 결합된 AI 운영 플랫폼
Athena LLMOps
- 다양한 플랫폼 지원 (클라우드 & 온프레미스)
- 복수 모델별 버전 관리, 업데이트
- 원클릭 모델 배포
- 모델의 성능, 응답시간, 사용량에 대한 실시간 모니터링
- 로그 분석, 수집 기능
- 직관적인 모니터링 화면
- 데이터 전처리, 모델 학습, 평가, 배포 등 전단계 End-to-End 지원
- 워크플로우를 통한 파이프라인 자동화 지원
- 모델 개발 주기 단축
- 지속적인 데이터 수집
- 학습데이터 및 파이프라인 관리로 효율적인 재학습 지원
- 기업 특화 솔루션 제공
Athena LLMOps는 최적의 구성으로 신뢰할 수 있는 결과를 제공합니다.
소형 언어 모델(sLLM), 검색 증강 생성(RAG), 그리고 LLM 운영 도구(LLMOps)의 기술을 결합하여
특화된 기업 데이터를 업무에 최적화하고, 고객 맞춤형 서비스 구현
<Athena 아키텍쳐>
LLM 운영 라이프사이클을 지원하는 LLMOps(LLM Operations)
1 효율적인 모델 운영
- 모델 배포의 자동화를 통한 모델 개발 기간 단축
- 지속적인 통합 및 배포 (CI/CD)
- 모니터링 성능 최적화를 통한 신속 대응
2 안정적인 품질 유지
- 데이터의 주기적인 업데이트와 품질 향상에 따른 모델 성능 유지
- 사용자 피드백의 반영을 통한 지속적인 모델 개선 프로세스 확립
3 지속적인 협업과 통합
- 모델 개발과 운영을 하나의 플랫폼에서 사용함으로서 지속적인 협업 체계 구축
- 타 플랫폼과의 원활한 통합 및 클라우드 서비스 연동
4 비용 효율성
- 자원(컴퓨팅, 메모리) 할당의 최적화를 통해 불필요한 자원의 낭비 감소
- 트래픽에 따른 모델 인프라의 동적 조정을 통한 비용 절감
Athena를 이용하여 여러 효과들을 누려보세요!