LLM 운영 지표 설계 - 모델을 바꾸기 전에 봐야 할 것들
AI 제품이 데모에서 끝나지 않으려면 모델 성능 비교보다 운영 지표 설계가 먼저입니다. 어떤 지표를 기준선으로 삼을지, 실패 케이스를 어떻게 분류할지, 품질 저하를 언제 감지할지 실무 기준으로 정리합니다.
AI DevOps Korea
aidevops.kr에서 LLMOps, RAG, AI Agent, 평가, 관측성, 비용-성능 튜닝을 운영팀 관점으로 정리합니다.
AI 제품이 데모에서 끝나지 않으려면 모델 성능 비교보다 운영 지표 설계가 먼저입니다. 어떤 지표를 기준선으로 삼을지, 실패 케이스를 어떻게 분류할지, 품질 저하를 언제 감지할지 실무 기준으로 정리합니다.
이제 시스템을 운영 단계로 올려봅니다. paper trading workflow, 사람 승인, 실패 대응, 관측성, 알림, 감사 로그, 안전장치를 어떻게 설계해야 하는지 투자 Agent 운영 관점에서 정리합니다.
Kubernetes 운영에서 필수인 모니터링 체계를 Prometheus와 Grafana 기준으로 설명합니다. 어떤 메트릭을 수집해야 하는지, 알림 설계는 어떻게 해야 하는지, 운영 중 흔한 실수까지 실무 관점으로 정리합니다.