LLM 프로덕션 배포 실전 가이드: 5단계 완성

LLM을 단순히 챗봇으로 보지 않고, 비즈니스 프로세스를 자동화하는 엔진으로 이해하는 것이 중요하다.

SFT는 모델의 지식을 확장하고, RFT는 모델의 행동 양식을 교정하는 데 주로 쓰인다.

RAG는 모델의 '기억력'을 외부 데이터베이스로 확장하는 기법이다.

가드레일은 모델의 행동을 제약하는 안전장치 역할을 한다.

프롬프트 인젝션은 LLM의 시스템 지시사항을 덮어쓰려는 시도이다.

모델 라우팅은 비용과 성능 사이의 균형을 맞추는 최적화 기법이다.

LoRA는 모델의 가중치를 직접 수정하지 않고 어댑터 레이어를 추가하여 학습한다.

양자화는 모델의 크기를 줄여 하드웨어 요구사항을 낮추는 필수적인 최적화 기법이다.

증류는 지식 전이를 통해 작은 모델의 성능을 극대화하는 방법이다.

MoE는 연산 효율성을 높이기 위해 모델을 여러 전문가로 분할하는 아키텍처다.

긴 문맥 처리는 메모리 사용량이 급증하는 원인이 된다.

추론 엔진은 모델 서빙의 병목 현상을 해결하는 핵심 도구다.

OS의 페이징 기법을 LLM 추론에 적용한 혁신적인 메모리 관리 알고리즘이다.

Vibe Coding은 LLM의 코드 생성 능력을 극대화하여 개발 속도를 높이는 방식이다.

Claude Code는 개발자의 터미널 환경에서 작동하는 에이전트 도구다.