April 2026
Intermediate
348 pages
8h 22m
Korean
Content preview from 그림으로 배우는 생성형 AI
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O’Reilly covers everything we've got, with content to help us build a world-class technology community, upgrade the capabilities and competencies of our teams, and improve overall team performance as well as their engagement.I wanted to learn C and C++, but it didn't click for me until I picked up an O'Reilly book. When I went on the O’Reilly platform, I was astonished to find all the books there, plus live events and sandboxes so you could play around with the technology.I’ve been on the O’Reilly platform for more than eight years. I use a couple of learning platforms, but I'm on O'Reilly more than anybody else. When you're there, you start learning. I'm never disappointed.I'm always learning. So when I got on to O'Reilly, I was like a kid in a candy store. There are playlists. There are answers. There's on-demand training. It's worth its weight in gold, in terms of what it allows me to do.
3236
장 책임 있는 생성형 AI 애플리케이션 구축
에 머신러닝 모델 개발 및 배포를 위한 작업흐름이
좀 더 효율적으로 변합니다
.
이러한
ML
옵스를 바탕으로
,
LLM
옵스는
LLM
의 고유
한 난제와 요구사항을 해결함으로써 앞에서 언급한
ML
옵스의 목표를 달성합니다
.
LLM
의 고유한 난제와
요구사항으로는 다음과 같은 것들이 있습니다
.
다양한 위험
전통적인 머신러닝 알고리즘들은 한 가지 용도로만
쓰이지만
,
생성형
AI
는 다양한 작업을 수행할 능력
을 갖추도록 광범위한 데이터로 훈련됩니다
.
그러
다 보니 훈련 데이터의 편향이 반영되거나
,
딥페이
크나 허위 정보와 같이 악용될 소지가 있는 콘텐츠
를 생성할 위험이 있는데요
.
LLM
옵스는 그러한 위
험을 줄이고 윤리적인
AI
개발을 보장하기 위해 모
니터링
,
거버넌스
,
보안 조치를 강조합니다
.
생성
형
AI
에 대한 규제 당국의 감시가 강화되고 있는 지
금
,
조직 내 규정이나 업계의 정책을 준수하기 위해
서는
LLM
옵스가 필수적입니다
.
더 복잡한 인프라
LLM
의 크기와 계산 요구량도 고유한 난제를 제기
합니다
.
수백 개의
GPU
로 수 테라바이트의 데이터
를 다루어야 하는 훈련 작업을 위한 인프라를 구축
하기란 매우 어렵습니다
.
실행 시점에서도
,
다수의
에이전트
(
일부는 자체
GPU
팜이 필요합니다
)
를 관
리하고 허용 가능한 제한 시간 내에 응답을 제공하
려면 특수한 서버 아키텍처가 요구되지요
.
하이퍼
스케일러
(
애저
ML
,
버텍스
AI
,
세이지메이커
/
베드
록
,
데이터브릭스
)
가 제공하는 훈련 및 서빙 인프
라를 활용하면 부담을 ...
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I wanted to learn C and C++, but it didn't click for me until I picked up an O'Reilly book. When I went on the O’Reilly platform, I was astonished to find all the books there, plus live events and sandboxes so you could play around with the technology.Addison B.
I’ve been on the O’Reilly platform for more than eight years. I use a couple of learning platforms, but I'm on O'Reilly more than anybody else. When you're there, you start learning. I'm never disappointed.Amir M.
I'm always learning. So when I got on to O'Reilly, I was like a kid in a candy store. There are playlists. There are answers. There's on-demand training. It's worth its weight in gold, in terms of what it allows me to do.