전통적인 CI/CD가 LLM에 실패하는 이유와 그 해결 방법을 설명하는 글입니다.
이 글은 전통적인 CI/CD 게이트가 AI 시스템의 운영에 적합하지 않은 이유를 설명합니다. LLM(대형 언어 모델)을 효과적으로 배포하기 위한 실용적인 릴리스 게이팅 접근 방식을 공유합니다. 이러한 새로운 방법론은 데이터 드리프트와 확률적 행동을 고려하였으며, AI 기반 애플리케이션의 품질 보장을 위한 중요한 통찰을 제공합니다.
This article explains why traditional CI/CD fails for LLMs and shares a practical release-gating approach.
The article discusses the inadequacies of traditional CI/CD gates for production AI systems. It presents a practical release-gating approach specifically for large language models (LLMs). The method addresses issues like data drift and probabilistic behaviors, offering valuable insights for ensuring the quality of AI-driven applications.