†#데브옵스#DevOps #MLOps #LLMOps

BIBLIOGRAPHY

“Devops란 무엇인가요? - DevOps 모델 설명 - Amazon Web Services(AWS).” n.d. Amazon Web Services, Inc. Accessed April 3, 2025. https://aws.amazon.com/ko/devops/what-is-devops/.

(“Devops란 무엇인가요? - DevOps 모델 설명 - Amazon Web Services(AWS)” n.d.)

도구	주요 역할	적용 분야	핵심 기능
Docker	- 컨테이너화를 통해 애플리케이션과 의존성을 패키징	DevOps (일반 소프트웨어)	- 환경 일관성 유지<br>- 빠른 배포 및 확장<br>- 개발/운영 환경 통합 (DevOps 핵심)
MLflow	- 머신러닝 모델 라이프사이클 관리 (학습, 배포, 모니터링)	MLOps (머신러닝)	- 실험 추적 (Experiment Tracking)<br>- 모델 버전 관리<br>- 재현성 보장
LangChain	- LLM 기반 애플리케이션을 위한 프롬프트 관리 및 오케스트레이션	LLMOps (대화형 AI)	- 프롬프트 템플릿 관리<br>- 외부 데이터 연결 (RAG)<br>- 멀티모달 LLM 통합

“코드 → 컨테이너 → 배포” 파이프라인 구축
- 예: 웹 서버, 데이터베이스 등 인프라를 컨테이너로 표준화해 CI/CD 자동화
- 개발/테스트/운영 환경 차이 최소화 (“내 로컬에서는 되는데” 문제 해결)

머신러닝 실험의 Git
- 모델 하이퍼파라미터, 성능 메트릭, 아티팩트 저장
- 예: PyTorch 모델 버전 1.2 vs 1.3 성능 비교 후 최적 모델 선택

LLM 앱의 “접착제”
- 프롬프트 최적화 (예: system_prompt 템플릿 관리)
- 외부 데이터소스 (PDF, DB)와 LLM 연결해 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 구현

> 💡 요약: > - Docker는 “컨테이너로 환경 고정”, > - MLflow는 “모델 실험 관리”, > - LangChain은 *“LLM과 데이터 흐름 제어”*에 특화됨.

Core Matrix (3x3 비교표) │ DevOps │ MLOps │ LLMOps │ ├────────┼───────┼────────┤ │ CI/CD │ 모델버전│ 프롬프트│ │ Docker │ MLflow │ LangChain│