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안녕하세요. LY Corporation에서 프라이빗 클라우드 인프라를 담당하고 있는 이노우에입니다. 저희는 방대한 트래픽과 데이터를 효과적으로 관리하기 위해 프라이빗 클라우드 인프라를 구축하고 있습니다. 본 블로그에서는 프라이빗 클라우드 인프라의 필요성과 구축 및 관리 과정에 대해 자세히 설명드리겠습니다. 프라이빗 클라우드 인프라의 필요성 프라이빗 클라우드 인프라는 기업의 데이터와 애플리케이션을 위한 전용 클라우드 환경으로, 특히 보안과 성능을 중시하는 기업에 필수적입니다. 다양한 비즈니스 환경에서 민감한 정보가 다뤄지는 만큼, 프라이빗 클라우드는 공용 클라우드와 비교할 때 더 나은 보안성을 제공합니다. 보안을 강화하기 위해 돼 있는 전용 네트워크와 세밀한 접근 제어가 특히 중요합니다. 또한, 프라이빗 클라우드는 기업의 특정 요구 사항에 맞춘 맞춤형 솔루션을 제공하기 때문에, 성능과 신뢰성을 극대화할 수 있습니다. 기업은 데이터 저장소와 컴퓨팅 리소스를 전면적으로 제어할 수 있어, 리소스의 할당과 사용을 자유롭게 조절할 수 있습니다. 이러한 유연성 덕분에 기업은 빠르게 변화하는 시장 요구에 적절히 대응할 수 있습니다. 프라이빗 클라우드는 또한 운영 비용을 절감하는 이점도 있습니다. 초기 투자 비용은 증가할 수 있지만, 장기적으로 운영 비용의 절감과 함께 성능 최적화를 통해 더 낮은 총소유비용(TCO)을 실현할 수 있습니다. 따라서 많은 기업들이 프라이빗 클라우드 구축을 고려하고 있습니다. 프라이빗 클라우드 인프라 구축 방법 프라이빗 클라우드를 구축하기 위해서는 먼저 충분한 계획과 준비가 필요합니다. 우선, 기업의 사업 목표와 필요에 맞는 아키텍처를 선정해야 합니다. 이를 통해 어떤 하드웨어와 소프트웨어가 필요한지 명확하게 정의할 수 있습니다. 필요한 서버, 스토리지 및 네트워크 장비를 선정한 후에는 설치와 설정을 위한 로드맵을 수립해야 합니다. 구축 과정에서는 가상화 기술이 핵심적인 역할을 합니다. VMware, OpenStack과 ...

NeurIPS 2025가 제시하는 차세대 AI 안전 가이드는 생성형 모델이 우리 생활에 깊숙이 자리 잡고 있는 현 시점에서 매우 중요성을 띠고 있습니다. 이러한 변모 속에서 LY Corporation은 다양한 AI 서비스와 솔루션을 제공하며, AI의 안전과 신뢰성 확보를 위해 끊임없는 혁신을 추구하고 있습니다. 본 블로그에서는 AI 안전 가이드와 LY Corporation의 혁신을 통해 보다 나은 미래를 위한 방향성을 제시하고자 합니다. AI 안전 가이드의 중요성 AI 기술이 발전함에 따라, 사용자와 개발자 모두의 안전이 더욱 중요해지고 있습니다. AI 안전 가이드는 그러한 기술적 진보 속에서 발생할 수 있는 잠재적 위협요소를 최소화하기 위한 체계적인 단계로서 역할을 합니다. 이러한 가이드는 단순히 알고리즘의 복잡성을 감소시키는 것에 그치지 않고, 전반적인 AI의 설계와 구현 과정에서 지속 가능한 안전성을 보장하기 위해 필요한 각종 규제를 포함하고 있습니다. AI 안전 가이드는 다음과 같은 핵심 원칙들로 구성됩니다: 1. **투명성**: AI 시스템의 작동 원리를 사용자에게 명확히 전달하여 신뢰를 구축합니다. 2. **책임감**: 개발자가 AI 시스템의 결과에 대한 책임을 질 수 있도록 합니다. 3. **사전 예방적 조치**: 잠재적인 리스크를 미리 식별하고, 이를 최소화하기 위한 전략을 마련합니다. 이러한 원칙들은 사용자들에게 AI 기술에 대한 신뢰를 줌으로써, 보다 안전한 환경에서 AI를 이용할 수 있도록 도와줍니다. 또한, AI 안전 가이드는 각 국가의 법과 규제에 맞추어 적절한 조치를 취할 수 있는 기반이 됩니다. AI 개발자와 기업들은 이러한 가이드를 준수함으로써 기술의 안전성을 높일 수 있으며, 이는 향후 사용자의 수용과 사회적 신뢰를 얻는 데 도움이 될 것입니다. LY Corporation의 혁신적인 접근법 LY Corporation은 AI 안전 가이드를 바탕으로 다양한 혁신적인 솔루션을 개발해 왔습니다. 회사의 목표는 기술과...

이번 글에서는 지난 엔터프라이즈 LLM 서비스 구축기에서 다룬 점진적 컨텍스트 엔지니어링과 LLM 적재량에 대한 내용을 깊이 파헤쳐보고자 합니다. 260개의 도구와 수백 페이지의 문서를 분석하여, LLM에게 필요한 정보만을 효과적으로 제공하는 방법에 대해 논의하겠습니다. 이 글을 통해 LLM 최적화를 위한 핵심 전략과 앞으로의 발전 방향을 제시하고자 합니다. 점진적 컨텍스트 엔지니어링의 필요성 점진적 컨텍스트 엔지니어링은 LLM(대규모 언어 모델) 서비스를 구축하는 과정에서 필수적인 요소로 자리 잡고 있습니다. 이 접근법은 주어진 예제나 정보의 양이 많을 때 가장 효율적으로 작용하며, 특정한 맥락 안에서 필요한 정보를 선별하여 LLM에 학습시키는 과정입니다. 이를 통해 모델이 혼란스러운 데이터에 영향받지 않고, 특정 작업을 더 잘 수행할 수 있는 환경을 조성합니다. LLM의 성능을 극대화하기 위해서는, 사용자가 요청하는 정보와 관련된 것들만을 제시해야 합니다. 예를 들어, 엔터프라이즈에서 고객의 질문에 대한 답을 제공할 때, 무관한 정보는 제외하고 필요한 데이터만을 조합하여 최적의 답을 도출하는 방식입니다. 이런 점진적 접근은 사용자의 피드백을 반영하여 지속적으로 최적화할 수 있다는 장점이 있습니다. 실제로, 점진적 컨텍스트 엔지니어링을 통해 LLM은 환경에 적응하고, 입력되는 데이터의 신뢰성을 향상시킬 수 있습니다. 이 과정에서 전문가의 도움을 받아 필요한 정보를 정확히 선별하고, 다층적인 검증을 통해 보다 나은 결과를 도출하는 것이 중요합니다. 점진적 관점을 통해 기존 시스템에 대한 개선이 이루어질 수 있으며, 이는 사용자의 신뢰도를 높여 줍니다. LLM 적재량의 중요성 LLM의 적재량은 모델이 학습하는 데 필요한 데이터의 양을 의미하며, 이는 단순히 데이터의 양이 아닌 질 또한 포함됩니다. 엔터프라이즈 환경에서 LLM을 성공적으로 운영하기 위해서는 적재량을 효율적으로 관리해야 합니다. 적재량이 과도하면 모델이 필요한 정보보다 불필요한 ...

네트워크 호출 없이 모바일 기기 내부에서 작동하는 이미지 이해 기능을 개발했습니다. 이 과정에서 거대 모델(teacher)의 정교한 표현력을 작은 모델(student)에게 전이하는 방법을 적용했습니다. 이러한 혁신적인 접근 방식은 모바일 환경에서도 높은 수준의 이미지 인식을 가능하게 하여 사용자 경험을 극대화합니다. 모바일 기기의 이미지 인식 기능 향상 최근 모바일 기기의 성능이 급증함에 따라, 이미지 인식 기능도 눈에 띄게 발전하고 있습니다. 특히, 네트워크 호출 없이 작동하는 이미지 이해 기능은 사용자에게 신속하고 매끄러운 경험을 제공합니다. 이러한 기능이 가능하게 한 핵심 요소는 바로 모델의 경량화입니다. 모델 경량화는 대규모 딥러닝 모델을 축소하여 메모리와 연산 효율성을 높이는 과정을 말합니다. 이 과정에서 거대 모델(teacher)의 정교한 표현력을 작은 모델(student)에게 효과적으로 전이하는 기술이 필요합니다. 이를 통해 모바일 기기에서도 컴퓨터 비전 및 이미지 인식 작업이 가능하게 됩니다. 실제로, 경량화된 모델은 작은 크기 덕분에 빠른 처리 속도를 자랑합니다. 이는 사용자에게 큰 이점으로 작용하며, 특히 인터넷 연결이 불안정할 때 더욱 두드러집니다. 사용자들은 앱을 이용해 사진을 찍거나 편집할 때, 빠르고 정확한 이미지 인식을 통해 보다 좋은 품질의 결과물을 얻을 수 있습니다. 이러한 향상된 이미지 인식 기능은 온라인 쇼핑, 소셜 미디어와 같은 다양한 분야에서 쓸모가 높습니다. 대규모 모델에서 작은 모델로의 지식 전이 대규모 모델(teacher)은 일반적으로 수십억 개의 파라미터를 포함하여 방대한 데이터 셋을 바탕으로 훈련됩니다. 이러한 모델들은 이미지 인식 분야에서 뛰어난 성능을 발휘하지만, 모바일 환경에서는 이처럼 많은 리소스를 사용할 수 없습니다. 이럴 때 필요한 것이 바로 작은 모델(student)입니다. 작은 모델은 대규모 모델에 비해 수백 배 가벼운 메모리 요구량을 갖고 있어 모바일 기기에서도 원활하게 작동...

최근에 우리는 네트워크 호출 없이 모바일 기기 내부에서 작동하는 이미지 이해 기능을 개발하는 데 성공했습니다. 이 혁신적인 과정에서 우리는 거대 모델(teacher)의 정교한 표현력을 소형 모델(student)에게 효과적으로 전이하는 방법을 탐구하였습니다. 이번 블로그에서는 이 모델 전이 방법의 세부 사항을 살펴보고, 모바일 이미지 이해의 미래 가능성에 대해 논의하겠습니다. 거대 모델에서의 지식 전이 모바일 기기 내부에서의 이미지 이해를 위한 첫 번째 단계는 거대 모델에서의 지식 전이입니다. 거대 모델은 일반적으로 엄청난 양의 데이터와 계산 능력을 바탕으로 훈련되어, 높은 정확도의 예측을 제공할 수 있습니다. 이러한 모델은 컴퓨터 비전 분야에서 많은 업적을 이루었지만, 모바일 환경에서는 그 무게와 복잡성 때문에 직접 사용하기 어렵습니다. 따라서, 이 거대 모델의 정교한 표현력을 소형 모델에게 전이하는 방법이 필요합니다. 지식 전이라는 개념은 거대 모델이 학습한 내용을 소형 모델이 효과적으로 흡수할 수 있도록 만드는 과정을 의미합니다. 이 과정은 주로 '모델 압축' 또는 '모델 증류'라는 기법을 통해 이루어지며, 거대 모델의 출력을 소형 모델의 입력으로 사용하는 방법입니다. 이러한 전이 과정을 통해 소형 모델은 거대 모델의 강점을 가지면서도 계산적 자원 소모를 최소화할 수 있습니다. 또한, 사용자는 스마트폰, 태블릿과 같은 저사양 기기에서도 복잡한 이미지 처리 작업을 수행할 수 있게 되어, 사용자 경험이 한층 개선됩니다. 다양한 애플리케이션에서 실시간 이미지 인식 기능을 활용할 수 있다는 점은 많은 개발자와 기업에게 매력적인 요소로 다가옵니다. 따라서, 거대 모델에서 소형 모델로의 지식 전이는 더욱 효율적이고 신뢰할 수 있는 모바일 이미지 이해 기능의 발전을 이끄는 핵심 요인이라고 할 수 있습니다. 간소화된 네트워크 구조 설계 모바일 이미지 이해 모델의 발전에서 또 다른 중요한 측면은 간소화된 네트워크...