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AI

강의

LLMOps 개념

기초기술 수준
업데이트됨 2026. 5.
아이디어부터 배포까지 LLMOps를 학습하고, 수명 주기와 과제를 이해하며, 개념을 실제 애플리케이션에 적용하는 방법을 익히십시오.
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TheoryArtificial Intelligence
1시간
12 동영상
37 연습 문제
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강의 설명

LLMOps 소개

대규모 언어 모델 운영(LLMOps)의 여정을 시작해 보세요. 이 강의는 열정적인 학습자와 전문가 모두를 위해 설계되었으며, 아이디어 구상부터 운영 배포까지 기초를 안내합니다.

필수 요소를 익히세요

LLMOps의 기본을 풀어가며 탐구를 시작하세요. 조직 환경에서 LLMOps의 핵심 역할을 이해하고 LLM과 LLMOps의 핵심 개념을 파악하세요. 이 강의의 주요 초점은 자체적인 기초 LLM을 구축하는 데 있지 않습니다. 대신, 이는 조직 내에서 활용하기 위해 기초 모델의 기능을 활용하는 데 초점을 맞추고 있습니다.

라이프사이클 탐색

LLM 애플리케이션 라이프사이클을 살펴보면 조직에서 그것이 얼마나 중요한 역할을 하는지 알 수 있습니다. 각 단계에서의 과제와 고려 사항에 대한 통찰을 얻고, 데이터 거버넌스와 보안을 준수하면서 개발을 개선하고 원활한 배포를 보장하는 방법을 배우게 됩니다. 이 강의를 완료하면 LLMOps에 대한 탄탄한 이해를 얻는 것은 물론, 업무에서도 이 개념을 자신 있게 적용할 수 있게 됩니다. 초보자로 시작하든 더 깊이 이해하고 싶든, 이 강의는 여러분의 역량을 높이고 LLMOps를 마스터하는 데 도움을 줄 것입니다.

선수 조건

Large Language Models (LLMs) Concepts
1

Introduction to LLMOps & Ideation Phase

This chapter provides an introduction to LLMOps and the ideation phase of LLM application development. It explains the basics of LLMOps, highlights the lifecycle stages of LLMs, and covers key activities in the ideation phase, such as data sourcing and selecting between open-source and proprietary LLMs.
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2

Development Phase

This chapter focuses on the development phase of LLM application creation. It covers prompt engineering, agents and chains, RAG versus fine-tuning techniques, and testing methods.
챕터 시작
3

Operational Phase

This chapter focuses on the operational phase of LLM application deployment and management. We will cover deployment strategies like CI/CD, scaling techniques, monitoring practices, cost management strategies, and governance and security considerations. Mastering these concepts will help you efficiently manage LLM applications in operational environments.
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LLMOps 개념
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