Created by AI 2025년, AI 운영의 패러다임이 MLOps에서 LLMOps로 완전히 바뀌고 있습니다. 어떻게 대형 언어 모델은 기존 방식을 뒤집으며 비용과 시간 모두를 혁신하고 있을까요? 지난 몇 년간 기업들은 머신러닝 시스템을 효율적으로 관리하기 위해 MLOps(Machine Learning Operations) 체계를 구축해왔습니다. 데이터 전처리, 모델 학습, 배포, 모니터링 등의 전 과정을 자동화하고 표준화함으로써 AI 프로젝트의 성공 가능성을 높여왔던 것입니다. […]
2025년 AI 혁신 이끄는 LLMOps 핵심 기술과 토스 성공 사례 분석
Created by AI 2025년, AI 산업은 대규모 언어 모델의 급성장으로 기존 MLOps를 뛰어넘는 혁신적 운영 프레임워크인 LLMOps가 등장했습니다. 왜 단순한 진화가 아닌, 완전히 다른 접근법이 필요한 걸까요? MLOps에서 LLMOps로의 진화: 단순한 용어 변경이 아닌 패러다임의 전환 기존의 MLOps(Machine Learning Operations)는 기계학습 모델을 효과적으로 개발, 배포, 운영, 유지 보수하는 방법론으로 정의되어 왔습니다. Google을 비롯한 주요 기술 […]
2025년 최신 MLOps 혁신: LLMOps 등장과 생성형 AI 운영 비밀 5가지
Created by AI 대규모 언어 모델을 운영하는 새로운 패러다임, LLMOps가 어떻게 기존 MLOps의 한계를 넘어서고 있는지 알고 계신가요? 인공지능 기술의 급속한 발전과 함께, 머신러닝 운영(MLOps) 분야에도 혁신적인 변화의 바람이 불고 있습니다. 그 중심에 바로 LLMOps(Large Language Model Operations)가 있습니다. LLMOps는 기존 MLOps 프레임워크를 대규모 언어 모델(LLM)의 특수한 요구사항에 맞게 재구성한 새로운 접근 방식입니다. 2025년 7월 […]
2025년 MLOps 최신 트렌드: ModelOps와 LLMOps가 바꾸는 AI 운영 전략
Created by AI AI 모델 운영이 단순한 배포 단계를 넘어 전 생애주기 관리로 확장되고 있습니다. 그렇다면, ModelOps와 LLMOps라는 신기술은 어떤 혁신을 가져왔을까요? 2025년 현재, 인공지능 기술의 발전과 함께 MLOps(Machine Learning Operations)의 한계를 극복하기 위한 새로운 패러다임이 등장했습니다. ModelOps: AI 모델의 전 생애주기 관리 혁신 ModelOps는 MLOps의 진화된 형태로, AI 모델의 개발부터 폐기까지 전 과정을 체계적으로 […]