Google Cloud는 "GenOps: learning from the world of microservices and traditional DevOps"라는 블로그 게시물을 게시했습니다. 이 게시물에서는 마이크로서비스 및 DevOps와의 유사점과 차이점에 중점을 두고 생성형 AI 애플리케이션의 고유한 특성을 처리하는 새로운 'GenOps' 팀의 필요성에 대해 설명합니다.
특히 흥미로웠던 점은 "AI 에이전트"와 "마이크로서비스"의 비 analogy입니다. 둘 다 개별적인 기능 단위이지만 AI 에이전트는 AI 모델에 대한 의존성으로 인해 비결정적 동작으로 구분됩니다.
이 게시물에서는 모델 관리 및 프롬프트, 모델 평가, 모델 보안 및 중앙 집중식 도구 관리에 대한 통찰력 있는 생각도 제공합니다. 생성형 AI 애플리케이션을 책임감 있고 효과적으로 배포하려면 모델 검토 및 승인, 프롬프트 버전 관리, 모델 응답 품질에 대한 지속적인 평가, 모델 보안 게이트웨이 및 중앙 집중식 도구 관리의 중요성을 강조하는 것이 매우 중요합니다.
GenOps 개념은 생성형 AI 애플리케이션이 계속해서 발전하고 성숙해짐에 따라 점점 더 중요해질 것이라고 생각합니다. 조직은 Gen AI 배포의 성공을 보장하기 위해 새로운 사례와 도구를 채택해야 합니다.
