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LLM 프로덕션 도입을 위한 엔지니어링 규율과 보안 통제 방안을 정리한다.
인공지능 모델의 벤치마크 점수가 아무리 높게 측정되더라도 이를 실제 서비스 환경에 바로 적용하는 것에는 상당한 위험이 따른다. 연구실 내부의 실험 결과와 실제 프로덕션 환경 사이에는 다양한 보안 위협과 비용 예외 상황이 존재하기 때문이다. 이에 따라 최근 개발 현장에서는 단순한 모델 성
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인공지능 모델의 벤치마크 점수가 아무리 높게 측정되더라도 이를 실제 서비스 환경에 바로 적용하는 것에는 상당한 위험이 따른다. 연구실 내부의 실험 결과와 실제 프로덕션 환경 사이에는 다양한 보안 위협과 비용 예외 상황이 존재하기 때문이다. 이에 따라 최근 개발 현장에서는 단순한 모델 성