코스 개요

LLM 번역 시스템 소개

  • 신경망 기계 번역(NMT)과 그 한계 이해
  • LLM 아키텍처 및 번역 능력 개요
  • 전통적인 MT와 LLM 기반 번역의 비교

소유권 및 오픈소스 LLMs 활용

  • OpenAI, Deepseek, Qwen, 그리고 Mistral 모델을 사용한 번역
  • 성능과 지연 시간의 균형
  • 워크플로에 적합한 모델 선택

LangChain을 사용한 번역 파이프라인 구축

  • LLM 번역을 위한 파이프라인 설계 원칙
  • LangChain을 사용한 번역 체인 구현
  • 컨텍스트 윈도우와 토큰 사용 관리

번역 워크플로 자동화

  • Python과 자동화 도구를 사용한 번역 작업 일정 설정
  • 다국어 배치 작업 처리
  • 로케일화 관리 시스템 통합

번역 품질 개선

  • 컨텍스트 인식 번역을 위한 프롬프트 엔지니어링
  • 후처리 자동화 및 인간 참여 설계
  • 도메인별 번역을 위한 fine-tuning 전략

번역 파이프라인 평가 및 모니터링

  • 자동 품질 추정(AQE)과 BLEU 점수 평가
  • 로깅, 분석, 파이프라인 관찰성
  • 오류 처리 및 대체 메커니즘

번역 시스템 확장 및 배포

  • Docker와 서버리스 프레임워크를 사용한 클라우드 배포
  • 대규모 번역을 위한 로드 밸런싱과 병렬 처리
  • 보안, 준법성, 데이터 프라이버시 고려사항

기업 인프라에 번역 파이프라인 통합

  • CMS, ERP, L10n 플랫폼과의 번역 API 연결
  • 비용 및 성능 관리
  • 기업 로케일화를 위한 거버넌스 및 승인 워크플로

요약 및 다음 단계

요건

  • Python 프로그래밍 이해
  • API 통합 및 워크플로 자동화 경험이 있음
  • 머신 러닝 개념과 언어 모델에 대한 이해

대상자

  • 머신 러닝 엔지니어
  • 로케일화 및 번역 기술 전문가
  • 소프트웨어 아키텍트 및 엔지니어링 리드
 21 시간

참가자 수


참가자별 가격

예정된 코스

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