MLOps成熟度モデルに基づくCI/CD/CTパイプラインアーキテクチャ設計
Jupyter Notebook上では完璧に動作していたモデルが、本番環境にデプロイされた瞬間に予測性能を劣化させる現象は、多くの組織で発生する典型的な「PoCの死の谷」である。以下のようなログに直面した経験はないだろうか。 Production Incident Log: ERROR: Model version mismatch. Expected inputs: …
환각 방지를 위한 엔터프라이즈 RAG 아키텍처
G PT-4나 Claude 3와 같은 최신 대규모 언어 모델(LLM)은 범용적인 지식에 대해서는 탁월한 성능을 보이지만, 훈련 데이터에 포함되지 않은 기업 내부의 비공개 데이터나 최신 뉴스에 대해서는 그럴듯한 거짓 정보를 생성하는 '환각(Hallucination)' 현상을 필연적으로 동반합니다. 파인튜닝(Fine-tuning)이 모델의 행…
Arquitectura RAG y reducción de alucinaciones
L a implementación de Modelos de Lenguaje Grande (LLM) en entornos empresariales suele chocar con un muro crítico: la "alucinación". Un modelo preentrenado no es una base de datos de hecho…
本番運用に耐えうるMLOpsパイプラインの設計と実装
機 械学習モデルのPoC（概念実証）が成功したからといって、それがそのまま本番環境で価値を生み出し続けるわけではありません。Jupyter Notebook上で手動実行されるスクリプトは、再現性の欠如、依存関係の競合、そしてモデル更新の属人化という巨大な技術的負債を生み出します。本稿では、「モデルを作ること」ではなく「モデルを継続的にデリバリーし続けるシステムを作ること」に焦点を当て、Goog…