모델 관리
사용 가능한 AI 모델을 한 곳에서 등록하고 관리하는 보관함입니다.
왜 필요한가?
AI 모델은 하나만 쓰는 게 아닙니다. 불량 예측에는 A 모델, 자연어 처리에는 B 모델, 비용이 중요한 작업에는 C 모델을 쓸 수 있습니다.
설비 예비품 창고에서 부품을 체계적으로 관리하듯이, AI 모델도 어떤 모델이 있고, 어디에 쓰이고, 성능은 어떤지 한눈에 보여야 합니다.
지원 프로바이더
| 프로바이더 | 설명 | 대표 모델 |
|---|---|---|
| OpenAI | GPT 시리즈 | GPT-4o, GPT-4o-mini |
| Anthropic | Claude 시리즈 | Claude Sonnet, Claude Haiku |
| Gemini 시리즈 | Gemini Pro, Gemini Flash | |
| Local | 자체 호스팅 모델 | Llama, Mistral 등 온프레미스 모델 |
온프레미스 모델
보안 정책상 외부 API를 사용할 수 없는 공장은 Local 프로바이더로 자체 서버의 모델을 등록할 수 있습니다.
챔피언 / 챌린저 체계
제조업의 품질 관리에서 쓰는 "현행 표준 vs 개선 후보" 개념을 AI 모델에 적용합니다.
| 구분 | 역할 | 비유 |
|---|---|---|
| 챔피언 | 현재 운영 중인 모델 | 현행 작업 표준 |
| 챌린저 | 테스트 중인 후보 모델 | 개선 시도 중인 신규 방법 |
운영 흐름
- 신규 모델을 챌린저로 등록
- A/B 테스트에서 챔피언과 비교
- 챌린저가 더 좋은 성과를 보이면 승격 (챔피언으로 교체)
- 기존 챔피언은 이력에 보관
이렇게 하면 "새 모델이 더 좋다고 해서 바꿨는데 오히려 나빠졌다"는 사고를 방지할 수 있습니다.
모델 등록 정보
| 항목 | 설명 |
|---|---|
| 모델명 | 식별용 이름 (예: gpt-4o-defect-v2) |
| 프로바이더 | OpenAI / Anthropic / Google / Local |
| API 엔드포인트 | 모델 호출 주소 |
| 상태 | 챔피언 / 챌린저 / 비활성 |
| 용도 | 어떤 프롬프트에 연결되어 있는지 |
| 성능 지표 | 평균 지연, 에러율, 품질 점수 |
실무 팁
모델 교체는 반드시 A/B 테스트 후에 하세요
"GPT-4o가 최신이니까 무조건 좋겠지"라고 바꾸면 안 됩니다. 모델마다 잘하는 영역이 다릅니다. 실제 데이터로 비교한 후 교체하세요.
비용과 성능의 균형을 잡으세요
고성능 모델은 비용이 높습니다. 단순 분류 작업에 최상위 모델을 쓸 필요는 없습니다. 작업 유형별로 적절한 모델을 배치하면 비용을 50% 이상 절감할 수 있습니다.
Local 모델은 정기 업데이트를 잊지 마세요
온프레미스 모델은 자동 업데이트가 되지 않습니다. 분기별로 모델 성능을 점검하고 필요하면 재학습 또는 교체를 계획하세요.