LLM(대규모 언어 모델) 앱의 개발 수명 주기 이해
프롬프트 흐름을 사용하는 방법을 이해하기 전에 LLM(대규모 언어 모델) 애플리케이션의 개발 수명 주기를 살펴보겠습니다.
수명 주기는 다음 단계로 구성됩니다.
- 초기화: 사용 사례를 정의하고 솔루션을 디자인합니다.
- 실험: 흐름을 개발하고 작은 데이터 세트를 사용하여 테스트합니다.
- 평가 및 구체화: 더 큰 데이터 세트를 사용하여 흐름을 평가합니다.
- 프로덕션: 흐름 및 애플리케이션을 배포하고 모니터링합니다.
평가 및 구체화 및 프로덕션 중에 솔루션을 개선해야 할 수 있습니다. 결과에 만족할 때까지 흐름을 지속적으로 개발하면서 실험 단계로 되돌아갈 수 있습니다.
이러한 각 단계를 자세히 살펴보겠습니다.
초기화
뉴스 기사를 분류하는 LLM 애플리케이션을 디자인하고 개발하려는 경우를 상상해 보세요. 아무것도 만들기 시작하기 전에 출력으로 원하는 범주를 정의해야 합니다. 일반적인 뉴스 기사의 모양, 애플리케이션에 대한 입력으로 아티클을 제공하는 방법 및 애플리케이션에서 원하는 출력을 생성하는 방법을 이해해야 합니다.
즉, 초기화 중에 다음을 수행합니다.
- 목표 정의
- 샘플 데이터 세트 수집
- 기본 프롬프트 빌드
- 흐름을 디자인하라
LLM 애플리케이션을 디자인, 개발 및 테스트하려면 입력 역할을 하는 샘플 데이터 세트가 필요합니다. 샘플 데이터 세트는 LLM 애플리케이션에 입력할 데이터를 대표하는 작은 하위 집합입니다.
샘플 데이터 세트를 수집하거나 만들 때 다양한 시나리오 및 에지 사례를 다룰 수 있도록 데이터의 다양성을 보장해야 합니다. 또한 취약성을 방지하려면 데이터 세트에서 개인 정보 보호에 중요한 정보를 제거해야 합니다.
실험
뉴스 기사의 샘플 데이터 세트를 수집하고 문서를 분류할 범주를 결정했습니다. 뉴스 기사를 입력으로 사용하고 LLM을 사용하여 문서를 분류하는 흐름을 디자인했습니다. 흐름이 예상 출력을 생성하는지 여부를 테스트하려면 샘플 데이터 세트에 대해 실행합니다.
실험 단계는 (1) 샘플 데이터 세트에 대해 흐름을 실행하는 반복 프로세스입니다. 그런 다음(2) 프롬프트의 성능을 평가 합니다. (3) 결과에 만족하는 경우 평가 및 구체화로 넘어갈 수 있습니다. 개선의 여지가 있다고 생각되면 (4) 프롬프트 또는 흐름 자체를 변경하여 흐름을 수정 할 수 있습니다.
평가 및 개선
샘플 데이터 세트를 기반으로 뉴스 기사를 분류하는 흐름의 출력에 만족하면 더 큰 데이터 세트에 대해 흐름의 성능을 평가할 수 있습니다.
더 큰 데이터 세트에서 흐름을 테스트하면 LLM 애플리케이션이 새 데이터로 얼마나 잘 일반화되는지 평가할 수 있습니다. 평가 중에 최적화 또는 구체화를 위한 잠재적인 병목 상태 또는 영역을 식별할 수 있습니다.
흐름을 편집할 때 더 큰 데이터 세트에 대해 다시 실행하기 전에 먼저 작은 데이터 세트에 대해 실행해야 합니다. 더 작은 데이터 세트로 흐름을 테스트하면 모든 문제에 보다 신속하게 대응할 수 있습니다.
LLM 애플리케이션이 다양한 시나리오를 처리할 때 강력하고 신뢰할 수 있는 것으로 나타나면 LLM 애플리케이션을 프로덕션으로 이동할 수 있습니다.
프로덕션
마지막으로 뉴스 기사 분류 애플리케이션을 프로덕션에 사용할 준비가 된 것입니다.
프로덕션 중에 다음을 수행합니다.
- 효율성과 효율성을 위해 들어오는 아티클을 분류하는 흐름을 최적화합니다.
- 엔드포인트에 흐름을 배포합니다. 엔드포인트를 호출하면 흐름이 실행되도록 트리거되고 원하는 출력이 생성됩니다.
- 사용량 현황 데이터 및 최종 사용자 피드백을 수집하여 솔루션의 성능을 모니터링합니다. 애플리케이션의 성능을 이해하면 필요할 때마다 흐름을 개선할 수 있습니다.
전체 개발 수명 주기 살펴보기
이제 LLM 애플리케이션의 개발 수명 주기의 각 단계를 이해했으므로 전체 개요를 살펴볼 수 있습니다.
