"한빛미디어 서평단 <나는리뷰어다> 활동을 위해서 책을 협찬 받아 작성된 서평입니다."
LLM 서비스 설계와 최적화는 대형 언어 모델(Large Language Model, LLM)을 실무 환경에 효과적으로 도입하고 운영하기 위한 통합적 접근을 제시하는 기술서로, 단순한 모델 설명을 넘어 실제 서비스 아키텍처 설계, 성능 최적화, 비용 효율화, 운영 전략 등 전 주기를 포괄하는 내용을 담고 있다. 특히 LLM 기반 서비스를 구축하려는 중급 이상의 개발자나 기술 기획자, 혹은 스타트업의 기술 리더를 대상으로 하며, Hugging Face, OpenAI, AWS 등 다양한 기술 스택에 기반한 실전 사례와 구성 전략을 통해 실질적인 인사이트를 제공한다. 프롬프트 엔지니어링, 추론 파이프라인 구성, 모델 선택과 평가 기준, 리소스 최적화와 캐싱 전략, 사용자 피드백 반영과 서비스 개선 루틴까지 다루는 내용은 이론과 실무의 경계를 자연스럽게 연결해준다. 다만 모델 튜닝이나 고급 아키텍처 설계에 대한 세부 기술 설명은 상대적으로 간략하게 다루어져, 고급 연구자나 AI 인프라 전문 엔지니어에게는 깊이가 부족하게 느껴질 여지도 있다. 그럼에도 불구하고 본서는 AI 서비스 전환기에서 기술 리더가 반드시 고려해야 할 핵심 요소들을 명확하고 체계적으로 제시하고 있으며, LLM 기술을 실제 서비스로 구현하고자 하는 현장의 요구에 부응하는 실용적 지침서로서 충분한 가치를 지닌다.
실무 현장에서 LLM을 기반으로 한 서비스를 설계하고 운영하려는 개발자와 기획자를 위한 실용적인 가이드를 제공한다는 점에서 분명 강점을 지닌다. 실제 사례를 바탕으로 프롬프트 엔지니어링, 아키텍처 설계, 비용 최적화 전략 등을 체계적으로 설명하며, 특히 성능과 비용의 균형이라는 현실적인 과제를 중심에 두고 접근하는 점은 실무자에게 높은 실용성을 제공한다. 그러나 이러한 실용성 중심의 구성은 동시에 이 책의 한계이기도 하다. 기술적인 깊이나 이론적 근거에 대한 설명은 상대적으로 부족하며, 모델의 동작 원리나 고급 최적화 기법에 대한 논의는 표면적인 수준에 그친다.
LLM을 단순히 활용하는 수준을 넘어 직접 커스터마이징하거나 연구 개발 단계로 확장하려는 독자에게는 다소 실망스러울 수 있다. 또한 번역서 특유의 용어 통일성 부족과 일부 문장의 매끄럽지 않은 흐름은 독서 경험을 방해하며, 특히 기술 문서를 읽는 데 익숙하지 않은 독자에게는 진입 장벽으로 작용할 수 있다. 결과적으로 이 책은 실무 중심의 LLM 도입 가이드로서는 유용하지만, 기술적 심화나 학술적 깊이를 기대하는 독자에게는 제한적인 가치를 제공할 수밖에 없다.
책소개
생성형 AI의 경쟁력을 높이는 LLM 최적화 전략
AI와 머신러닝의 발전으로 거대 언어 모델(LLM)에 대한 관심은 급증했지만, 높은 비용 때문에 수많은 기업이 도입을 주저하고 있습니다. 이 책은 적은 비용으로 LLM을 구축하고 배포하는 효율적인 접근법을 소개합니다. 모델 선택, 프롬프트 엔지니어링, 파인튜닝, 배포의 각 단계에서 성능을 지나치게 희생하지 않으면서 비용을 최소화하는 방법을 만나 보세요.
검색 시스템이나 AI 에이전트와 같은 생성형 AI 애플리케이션 구현에 필요한 실용적이고 기술적인 지식을 제공합니다. 모델 양자화, 스케일링 등의 추론 최적화 기법과 인프라 비용 절감 방법을 탐구하여 생성형 AI 서비스의 경쟁력을 강화해 보세요.
저자소개
슈레야스 수브라마니암
김현준
네이버에서 웨일 브라우저를 개발하는 엔지니어로 웹 기술에 큰 관심을 가지고 있습니다. 크로미움 오픈 소스에서 커미터로 활동했으며, 최근에는 AI 기술의 놀라운 발전 흐름을 따라 가기 위해 힘쓰고 있습니다. 특히 AI 안전에 큰 관심을 두고 머신 언러닝과 같은 기술을 탐구합니다.
박은주
현재 딥러닝 분야에서 개인정보보호와 관련한 다양한 주제를 연구하고 있습니다. 챗GPT가 등장한 이후로 AI 연구의 새로운 변화가 일어남을 감지해 LLM에 대한 깊은 호기심을 품고 이 분야의 탐구를 시작하게 되었습니다.
목차
CHAPTER 1 LLM 기초
_1.1 생성형 AI 애플리케이션과 LLM
_1.2 생성형 AI 애플리케이션의 상용화를 위한 길
_1.3 비용 최적화의 중요성
_1.4 요약
CHAPTER 2 비용 최적화를 위한 튜닝 기법
_2.1 파인튜닝 및 커스터마이징
_2.2 파라미터 효율적 파인튜닝(PEFT)
_2.3 PEFT의 비용 및 성능에 대한 영향
_2.4 요약
CHAPTER 3 비용 최적화를 위한 추론 테크닉
_3.1 추론 테크닉 소개
_3.2 프롬프트 엔지니어링
_3.3 벡터 스토어를 이용한 캐싱
_3.4 긴 문서를 관리하는 체인
_3.5 텍스트 요약
_3.6 효율적인 추론을 위한 배칭 프롬프트
_3.7 모델 최적화 방법
_3.8 파라미터 효율적 파인튜닝(PEFT)
_3.9 비용 및 성능 영향
_3.10 요약
CHAPTER 4 모델 선택과 대안
_4.1 모델 선택의 중요성
_4.2 효율적인 소형 모델
_4.3 성공적인 소형 모델 사례
_4.4 도메인 특화 모델
_4.5 범용 모델을 활용한 프롬프트의 성능
_4.6 요약
CHAPTER 5 인프라 및 배포 튜닝 전략
_5.1 튜닝 전략
_5.2 하드웨어 활용 및 배치 튜닝
_5.3 추론 가속화 도구
_5.4 모니터링과 옵저버빌리티
_5.5 요약
CHAPTER 6 성공적인 생성형 AI 도입의 열쇠
_6.1 성능과 비용의 균형
_6.2 생성형 AI 애플리케이션의 미래 트렌드
_6.3 요약
출판사리뷰
이제 AI 서비스의 핵심은 최적화!
LLM 서비스 설계의 모든 것을 배운다!
딥시크처럼 적은 투자로 높은 성능을 내는 LLM이 등장하며, AI 개발 과정에 최적화라는 키워드가 새로이 떠올랐습니다. 이 책은 소형 모델(SLM) 활용법, 효과적인 프롬프트 엔지니어링, 파인튜닝, 양자화 기법까지, 기업과 개발자들이 효율적인 투자로 고성능의 AI 서비스를 구축하는 데 필요한 모든 방법론과 이론을 다룹니다. 다양한 이론과 사례 연구로 효과적인 인사이트를 얻어 보세요. AI 기술 도입 비용으로 고민하는 국내 스타트업과 기업, 개발자라면 반드시 참고해야 할 지침서입니다.
주요 내용
- LLM의 높은 계산 비용 문제를 해결하는 효과적인 기법
- 비용 효율적인 생성 AI 서비스를 만드는 파인튜닝과 추론, 양자화 기법
- 소형 모델, 도메인 특화 모델 등 대안 모델
대상 독자
- 효율적인 AI 모델을 구축, 튜닝, 배포하고 싶은 실무 엔지니어
- AI 서비스에 대한 비즈니스적인 평가를 내리려는 기획자 및 결정권자
- LLM을 비롯한 인공지능 모델의 전반적인 기술을 알고 싶은 개발자
- 생성형 AI 및 LLM을 연구하는 학생 및 교수
"한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."
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