LLMOps 16
- [LLM 추론 최적화] Day 5: 프로덕션 추론 운영 - 비용·지연·처리량의 균형
- [LLM 추론 최적화] Day 4: 추론 서버 설계 - vLLM, TGI, Triton
- [LLM 추론 최적화] Day 2: 양자화 - INT8, GPTQ, AWQ
- [LLM 추론 최적화] Day 1: 왜 추론 비용이 문제인가
- [Production RAG] Day 5: RAG 운영 - 인덱스 갱신 전략과 파이프라인 모니터링
- [Production RAG] Day 1: 청킹 전략 - 문서를 어떻게 나눌 것인가
- [LLM Agent Patterns] Day 5: 에이전트 운영 - 신뢰성 패턴과 운영 성숙도
- [LLM Agent Patterns] Day 2: 멀티 에이전트 시스템 - Orchestrator-Worker 패턴
- [LLM Agent Patterns] Day 1: 에이전트 아키텍처 기초 - ReAct와 Plan-and-Execute 패턴
- [LLM Fine-tuning] Day 5: 평가와 배포 - 파인튜닝 모델 검증과 운영 전략
- [LLM Fine-tuning] Day 4: 학습 파이프라인 설계 - 분산 학습과 체크포인트 전략
- [LLM Fine-tuning] Day 1: Fine-tuning vs Prompting - 언제 파인튜닝을 선택하는가
- [LLM Observability] Day 5: 관측성 플랫폼 설계 - 운영 성숙도 로드맵
- [LLM Observability] Day 4: 알람과 이상 탐지 - LLM 응답 품질 저하 신호 감지
- [LLM Observability] Day 2: LLM 평가(Evaluation) - 오프라인 벤치마크와 온라인 A/B
- [LLM Observability] Day 1: 로그·트레이스·메트릭 - LLM 관측성의 세 축