GenAIOps(생성형 인공 지능 작업)의 성숙도 향상

아티클
09/24/2024

생성 인공 지능 작업 또는 GenAIOps(LLMOps라고도 함)는 프로덕션 환경에서 LLM(대규모 언어 모델)을 관리하기 위한 운영 사례와 전략을 설명합니다. 이 문서에서는 조직의 현재 성숙도 수준에 따라 GenAIOps에서 기능을 향상하는 방법에 대한 지침을 제공합니다.

아래 설명을 사용하여 GenAIOps 완성 모델의 순위 수준을 찾습니다. 이러한 수준은 조직의 일반적인 이해와 현실적인 적용 수준을 제공합니다. 지침은 GenAIOps 기술 자료를 확장하기 위한 유용한 링크를 제공합니다.

팁

GenAIOps 성숙도 모델 평가를 사용하여 조직의 현재 GenAIOps 성숙도 수준을 확인합니다. 이 설문지는 사용자가 조직의 현재 역량을 이해하고 개선이 필요한 영역을 식별하는 데 도움을 주기 위해 고안되었습니다.

평가 결과는 GenAIOps 성숙도 모델 순위 지정 수준에 해당하며 조직에 대한 일반적인 이해와 실제 적용 수준을 제공합니다. 이 지침은 GenAIOps 기술 자료를 확장하기 위한 유용한 링크를 제공합니다.

수준 1 - 초기

팁

GenAIOps 성숙도 모델 평가 점수: 초기(0~9).

설명: 조직이 GenAIOps 성숙도의 초기 기본 단계에 있습니다. LLM의 기능을 탐색하고 있지만 아직 구조적 관행이나 체계적인 접근 방식을 개발하지 않았습니다.

먼저 다양한 LLM API 및 해당 기능을 숙지합니다. 다음으로, 구조화된 프롬프트 디자인 및 기본 프롬프트 엔지니어링으로 실험을 시작합니다. Microsoft Learning 문서를 시작점으로 검토합니다. 학습한 내용을 사용하여 LLM 애플리케이션 성능 평가를 위한 기본 메트릭을 도입하는 방법을 알아보세요.

수준 1 고급을 위한 제안된 참조 사항

GenAIOps를 더 잘 이해하려면 사용 가능한 MS 학습 과정 및 워크샵을 사용하는 걸 고려하세요.

수준 2 - 정의됨

팁

GenAIOps 성숙도 모델 평가 점수: 성숙(10~14).

설명: 조직에서 구조화된 개발 및 실험에 중점을 두고 LLM 작업을 체계화하기 시작했습니다. 하지만 더욱 정교한 통합 및 최적화를 위한 여지가 있습니다.

기능과 기술을 향상하기 위해 더 복잡한 프롬프트를 개발하고 애플리케이션에 효과적으로 통합하는 방법을 알아봅니다. 이 과정에서 LLM 애플리케이션 배포를 위한 체계적인 접근 방식을 구현하고 CI/CD 통합을 탐색할 수 있습니다. 핵심을 이해하면 근거성, 관련성 및 유사성과 같은 고급 평가 메트릭을 사용할 수 있습니다. 궁극적으로 LLM 사용에 있어 콘텐츠 안전성 및 윤리적 고려 사항에 중점을 두려고 합니다.

수준 2 고급을 위한 제안된 참조 사항

수준 3 - 관리

팁

GenAIOps 성숙도 모델 평가 점수: 성숙(15~19).

설명: 조직에서 사전 모니터링 및 구조적 배포 전략을 사용하여 고급 LLM 워크플로를 관리하는 중입니다. 운영 우수성을 곧 달성합니다.

기본 지식을 확장하려면 LLM 애플리케이션의 지속적인 개선과 혁신에 집중합니다. 진행하면서 예측 분석 및 포괄적인 콘텐츠 안전 조치를 사용하여 모니터링 전략을 향상시킬 수 있습니다. 특정 요구 사항에 맞게 LLM 애플리케이션을 최적화하고 미세 조정하는 방법을 알아봅니다. 궁극적으로 고급 버전 제어 및 롤백 기능을 통해 자산 관리 전략을 강화하려고 합니다.

수준 3 고급을 위한 제안된 참조 사항

수준 4 - 최적화

팁

GenAIOps 성숙도 모델 평가 점수: 최적화됨(20~28).

설명: 조직에서 GenAIOps의 운영 우수성을 보여줍니다. LLM 애플리케이션 개발, 배포 및 모니터링에 대한 정교한 접근 방식이 있습니다.

LLM이 발전함에 따라 최신 LLM 발전으로 업데이트된 상태를 유지하여 최첨단 위치를 유지할 수 있습니다. 진화하는 비즈니스 목표와 LLM 전략의 맞춤을 지속적으로 평가합니다. 팀 내에서 혁신과 지속적인 학습의 문화를 조성해야 합니다. 마지막으로, 더 넓은 지역 사회와 지식과 모범 사례를 공유하여 현장에서 사고 리더십을 확립하세요.

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