클라우드 기반 AI 서비스에서 비용과 성능이 충돌할 때, 어떤 순서로 판단하고 설계하시겠습니까?
AI를 학습용으로 소비하는 것이 아니라, 서비스로 제공하고 운영하는 관점에서 다루겠다는 선언이기 때문입니다.
AI를 만드는 사람에서, AI를 서비스로 운영하는 사람으로 성장하는 것입니다.
그 기준을 실제 파이프라인으로 구현하는 것이 목표입니다.
결과 물 목표는 포트폴리오의 형태가 아니라 제품의 형태로 완성된 AI 서비스를 만드는 것입니다.
정리하면, 저는 이 과정을 통해 "AI 모델을 만들 줄 아는 사람"이 아니라 "AI 서비스를 설계하고 운영하며 개선할 줄 아는 사람"이 되겠습니다.
단기 계획은 수료 직후 3개월 동안 결과물을 "검증 가능한 형태"로 만드는 것입니다.
운영 가능한 MLOps 체계를 갖춘 서비스 개발입니다.

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카카오 클라우드로 배우는 AIaaS 마스터 클래스5기 과정을 선택한 계기
그 결론이 "클라우드 기반 AIaaS"였습니다.
결 국"내가 만든 AI"가 아니라"내 컴퓨터에서만 되는 AI "였던 셈입니다.
AI를 학습용으로 소비하는 것이 아니라, 서비스로 제공하고 운영하는 관점에서 다루겠다는 선언이기 때문입니다.
그리고 그 운영의 토대가 클라우드라는 점이 결정적이었습니다.
나쁘다를 떠나, 실제 서비스 운영 관점에서 필요한 기능을 어떤 방식으로 제공하는지, 국내 환경에서 어떤 제약과 장점이 있는지, 개발자가 어떤 사고방식으로 설계해야 하는지를 배우는 것이 중요합니다.
저는 그 구조 안에서 제 실력을 "완성 가능한 형태"로 바꾸고 싶습니다.
기술 목표, 결과 물 목표, 그리고 습관 목표입니다.
기술목표는 AIaaS 개발에 필요한 핵심 스택을 실제로 손에 익히는 것입니다.
그 기준을 실제 파이프라인으로 구현하는 것이 목표입니다.
결과 물 목표는 포트폴리오의 형태가 아니라 제품의 형태로 완성된 AI 서비스를 만드는 것입니다.
습관 목표는 개발자의 기본기를 습관으로 만드는 것입니다.
문제 정의를 먼저 쓰고, 데이터의 출처와 제약을 기록하고, 베이스 라인을 설정하고, 실험을 비교 가능한 형태로 저장하 고, 배포와 운영을 고려해 인터페이스를 설계하는 습관입니다.
단기 계획은 수료 직후 3개월 동안 결과물을 "검증 가능한 형태"로 만드는 것입니다.
중기계획은 6개월 동안 "공개와 피드백"을 통해 실력을 증명하는 것입니다.
장기적으로는 모델 성능만 강조하는 역할이 아니라, 서비스 지표를 개선하고 운영 리스크를 줄이며 비용 대비 효율을 높이는 방향으로 기여하고 싶습니다.
예를 들어 검색과 추천, 요약과 분류 같은 텍스트 기반 문제를 서비스 관점에서 다루면서, 데이터 파이프라인과 배포 구조를 더욱 탄탄히 하겠습니다.
예를 들어 실험할 때는 우연히 높은 점수가 나왔지만, 데이터 분할 방식이나 랜덤 시드, 전처리 순서가 바뀌면서 성능이 급락하는 경우가 있습니다.
예를 들어 응답 시간이 1초 이내 여야 한다면, 모델 크기와 추론 방식, 캐싱 가능 여부, 배치처리 가능 여부를 먼저 검토합니다.
예를 들어 모델을 무작정 키우기보다 경량화, 프롬프 트 최적화, 캐시 적용, 비동기 처리로 비용을 줄일 수 있는지 봅니다.
저는 먼저 문제를 모델 탓으로 돌리지 않고, 데이터의 변화와 분포를 확인하는 것부터 시작합니다.
목표변수와 평가지표가 문제정의에 맞는 지 점검합니다.라벨의 기준이 애매하면 어떤 모델도 성능이 안정적일 수 없습니다.
학습 데이터와 검증 데이터의 분포가 다르면 성능이 과대평가되거나 과소평가됩니다.
지표만 보면 감이 오지 않지만, 오답을 유형화하면 라벨링 문제인지, 데이터 부족인지, 모델 한계인 지 분명해집니다.
시스템 모니터링으로 지연시간, 오류율, 리소스 사용량을 보고, 둘째는 모델 모니터링 으로 입력 데이터 분포 변화, 예측분포 변화, 품질지표를 감시하겠습니다.
예를 들어 새 모델을 일부 트래픽에만 적용하고 문제가 없을 때 확장하며, 이슈가 생기면 즉시 이전 버전으로 전환되도록 절차를 만들겠습니다.

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