Originally published at: 엔터프라이즈 LLM 서빙을 위한 NeMo Microservices 아키텍처 - NVIDIA Technical Blog
LLM을 실제 서비스 환경에 적용해 운영하다 보면, 시간이 지날수록 체감 성능이 서서히 저하되는 현상을 피하기 어렵습니다. 이는 모델의 지식이 과거의 학습 데 이터에 머무르는 반면, 사용자의 질의 패턴과 서비스 환경은 계속해서 변화하기 때문입니다. 이러한 데이터 드리프트(Data Drift) 간극이 커질수록 응답 정확도 와 활용 가치는 자연스럽게 떨어지게 됩니다. 이 문제를 해결하기 위한 핵심적인 접근이 바로 LLMOps입니다.…