NLP 작업을 위한 고급 대형 언어 모델 교육 과정

LangGraph는 지속적인 상태를 유지하며 실행을 제어할 수 있는 구성 가능한 그래프 형태로 LLM 기반 애플리케이션을 구축하기 위한 프레임워크입니다.

본 강의는 강사가 직접 진행하는 실시간 교육으로, 온라인 또는 오프라인 방식으로 제공됩니다. 프로덕션 환경에서 사용되는 LangGraph 시스템을 최적화, 디버깅, 모니터링 및 운영하고자 하는 상급 수준의 AI 플랫폼 엔지니어, AI용 DevOps 전문가, 그리고 머신러닝 아키텍트들을 대상으로 합니다.

강의를 마치면 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• 속도, 비용 효율성 및 확장성을 고려하여 복잡한 LangGraph 구조를 설계하고 최적화할 수 있습니다.
• 재시도 메커니즘, 타임아웃 설정, 멱등성 보장 및 체크포인트 기반 복구 기능을 통해 시스템의 안정성을 높일 수 있습니다.
• 그래프 실행 과정을 디버깅하고 추적하며 상태를 분석하여 프로덕션 환경에서 발생한 문제들을 체계적으로 재현할 수 있습니다.
• 로그, 메트릭, 트레이스 데이터를 활용해 그래프 시스템을 모니터링하고, SLA 및 비용 현황도 효과적으로 관리할 수 있습니다.

강의 형식

• 참여형 강의와 토론 진행
• 다양한 연습문제 및 실습 기회 제공
• 실제 랩 환경에서 직접 코드를 구현해보는 체험식 교육

강의 커스터마이징 옵션

• 본 강의에 맞춘 맞춤형 교육을 원하시는 경우, 저희에게 연락하여 일정을 협의해 주십시오.

Devstral와 Mistral 모델은 유연한 배포, 미세 조정 및 확장 가능한 통합이 가능하도록 설계된 오픈소스 AI 기술입니다.

본 교육 과정은 강사가 직접 진행하는 실시간 온라인 또는 현장 강의로서, 중급 이상 수준의 머신러닝 엔지니어, 플랫폼 팀원 및 연구 엔지니어를 대상으로 합니다. 참가자들은 실제 운영 환경에서 Mistral 및 Devstral 모델을 자체 호스팅하고 미세 조정하며 효과적으로 관리하는 방법을 배우게 됩니다.

교육을 마치면 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• Mistral 및 Devstral 모델용 자체 호스팅 환경 설정 및 구성
• 특정 도메인에 맞춘 성능 향상을 위한 미세 조정 기법 적용
• 버전 관리, 모니터링 및 라이프사이클 거버넌스 체계 구축
• 오픈소스 모델의 보안성, 규정 준수 및 책임감 있는 활용 보장

강좌 형식

• 상호작용형 강의 및 토론 진행
• 자체 호스팅 및 미세 조정을 위한 실습 연습
• 거버넌스 및 모니터링 파이프라인 구축을 위한 실시간 실습

교육 과정 맞춤화 옵션

• 본 교육 과정을 고객 요구에 맞게 커스터마이징하고 싶으신 경우, 별도로 연락 주시면 협의해 드리겠습니다.