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개요Q. 인그레스 컨트롤러와 로드밸런서 차이는 무엇인가?A. 인그레스 컨트롤러는 로드밸런서의 한 형태이지만, K8s 환경에 특화되어 있습니다. 내용인그레스 컨트롤러로드밸런서주로 L7 동작L4 / L7경로/호스트 기반 라우팅SSL 인증 및 종료세밀한 트래픽 제어단순 트래픽 분산IP/Port 기반 라우팅클러스터 내부에 배포되어 Ingress 리소스와 연동CSP 서비스 또는 H/W로 제공Ingress 리소스 설정(K8s 오브젝트)Service 리소스(LB 타입 등) 인그레스 컨트롤러는 K8s의 인그레스 리소스에서 정의한 라우팅 규칙(예: URL 경로, 도메인 등)을 실제로 적용하여, 외부에서 들어오는 HTTP/HTTPS 요청을 내부 서비스로 전달하는 역할을 합니다. 로드밸런서는 외부 트래픽을 여러 서버나 파드..

개요Q. Out of Vocabulary (OOV) 에러가 발생하면 어떻게 하는가?A. 서브워드 토크나이저를 사용하거나 어휘를 확장합니다. 내용Out of Vocabulary (OOV) 에러는 NLP에서 학습된 어휘(vocabulary)에 포함되지 않은 단어가 입력 데이터에 등장할 때 발생하는 문제를 말합니다. 이는 모델이 학습 중에 본 적 없는 단어를 처리하지 못해 성능 저하나 오류를 일으키는 상황을 의미합니다. OOV 단어는 일반적으로 (unknown) 토큰으로 대체되는데, 이는 문맥 이해를 방해할 수 있습니다. 특히, 이전 단어를 기반으로 다음 단어를 예측하는 작업에서 치명적일 수 있습니다. 예를 들어, 중요한 정보가 OOV로 처리되면 모델의 예측 정확도가 크게 떨어질 수 있습니다 OOV 에러의 ..

개요Q. GPU 메모리 부족으로 Out of Memory 에러가 발생하면 어떻게 하는가?A. GPU 메모리가 필요한 데이터를 처리하지 못하기 때문에 배치 사이즈를 줄이거나 모델을 축소해야 합니다. 내용GPU 메모리 부족으로 발생하는 Out of Memory (OOM) 에러는 딥러닝 모델을 학습하거나 추론할 때, GPU 메모리(RAM)가 작업에 필요한 데이터를 모두 처리하지 못할 경우 발생합니다. 이는 특히 대규모 데이터와 복잡한 모델을 다룰 때 흔히 나타나는 문제입니다. OOM 에러의 주요 원인은 아래와 같습니다.모델 크기: 모델 파라미터 수가 많거나 복잡한 경우, GPU 메모리 사용량이 증가함배치 사이즈: 한 번에 처리하는 데이터 양이 많을 경우, GPU 메모리가 부족할 수 있음데이터 크기: 고해상도..

개요Q. LLM에서는 왜 할루시네이션이 발생하는가?A. 학습데이터의 품질, 알고리즘 설계의 한계, 과적합(Overfitting) 등의 여러 요인으로 인해 발생합니다. 내용할루시네이션(Hallucination)은 AI 분야에서는 인공지능 모델이 사실과 다른 정보를 생성하거나, 존재하지 않는 내용을 마치 사실처럼 그럴듯하게 만들어내는 현상을 뜻합니다. 챗봇이 실제로 존재하지 않는 사건이나 인물을 언급하거나, 이미지 생성 모델이 왜곡된 결과물을 만들어내는 경우가 할루시네이션의 사례입니다.  LLM(대규모 언어 모델)에서 할루시네이션은 AI 모델이 학습한 데이터의 품질 문제, 알고리즘 설계의 한계, 과적합(Overfitting), 그리고 문맥 이해 부족 등 여러 요인에서 발생합니다. 따라서 생성형 AI를 사용할..

개요Q. AI 학습에 인피니밴드가 꼭 필요한가?A. 인피니밴드는 멀티 노드 학습 환경에서 필수적입니다. 내용인피니밴드(InfiniBand)는 고성능 컴퓨팅(HPC)과 같은 대규모 데이터 처리 환경에서 중요한 네트워크 기술로, 높은 대역폭과 낮은 지연 시간을 제공합니다. 따라서 멀티 노드 학습 환경에서 필수적입니다. 멀티노드 학습에 유리: 인피니밴드는 높은 대역폭과 낮은 지연 시간을 제공하며, 특히 대규모 GPU 클러스터에서 효율적인 데이터 전송을 가능하게 합니다. RDMA(Remote Direct Memory Access) 기술을 통해 CPU를 거치지 않고 GPU 간 직접 통신이 가능하여 병목 현상을 줄이고 학습 속도를 극대화합니다.확장성과 성능 최적화: 대규모 모델 학습에서는 GPU 간 통신이 빈번하며..

개요Q. 양자화는 AI 모델 성능에 영향을 끼치는가?A. 양자화 AI 모델 성능에 효율성 향상과 정확도 손실이라는 상충되는 영향을 미칩니다. 내용양자화(Quantization)는 AI 모델의 가중치(Weight)와 활성화 함수(Activation Function)의 출력을 더 낮은 비트 수로 표현하여 모델을 경량화하고 효율성을 높이는 기술입니다. 주로 32비트 부동 소수점 (FP32) 데이터를 8비트 정수 (INT8) 또는 그 이하의 저정밀도 형식으로 변환합니다.  양자화는 딥러닝 모델의 성능에 효율성 향상과 정확도 손실이라는 상충되는 영향을 미칩니다. 모델의 연산 및 저장 효율을 개선하지만, 정보 손실로 인해 특정 작업에서 성능 저하가 발생할 수 있습니다.  성능 개선 효과연산 속도 향상: 정수 연산(..

개요Q. AI 학습에서 NVMe SSD는 무엇인가?A. NVMe SSD는 AI 학습을 위한 고성능 저장장치입니다. 내용NVMe SSD는 AI 학습에서 필수적인 저장장치로, 고성능과 저지연성을 제공하여 대규모 데이터 처리와 모델 학습을 지원합니다. NVMe(Non-Volatile Memory Express)는 PCIe 인터페이스를 사용하여 데이터를 고속으로 전송하며, 기존의 SATA 기반 스토리지보다 뛰어난 성능을 제공합니다.높은 대역폭과 낮은 지연시간: 높은 대역폭과 낮은 지연시간을 제공하여 AI 학습에서 GPU가 데이터를 빠르게 처리할 수 있도록 지원하며, 병목현상을 최소화함병렬 데이터 처리: 병렬 I/O 처리를 지원하여 여러 GPU가 동시에 데이터를 액세스할 수 있도록 함확장성과 유연성: 저장장치 용..

개요Q. 배치 사이즈와 학습 속도 간 관계는 무엇인가?A. 배치 사이즈는 학습 속도와 모델 성능에 직접적인 영향을 미칩니다. 내용1. 학습 속도배치 사이즈를 작게 설정할 경우, 업데이트에 사용되는 데이터 샘플 수가 적어 가중치 업데이트가 더 빈번하게 이루어집니다. 상대적으로 더 많은 노이즈를 포함한 경사 추정치를 제공하여 모델이 지역 최적점(Local Minima)을 벗어나게 도와줄 수 있습니다. 다만, 계산 효율이 낮아 학습 시간이 길어질 수 있습니다.배치 사이즈를 크게 설정할 경우, 더 많은 데이터를 기반으로 경사를 추정하므로 노이즈가 줄어들고 안정적인 업데이트가 가능합니다. 큰 배치는 병렬 처리를 통해 학습 속도를 크게 향상시킬 수 있으며, 한 번의 에포크(Epoch) 동안 적은 업데이트로 전체 데..

개요Q. LLM에서 할루시네이션을 최소화할 수 있는 방법은 무엇인가?A. RLHF, RAG 등의 방법으로 할루시네이션을 최소화할 수 있습니다. 내용LLM에서 할루시네이션을 축소 및 최소화하는 방안은 아래와 같습니다. 1. RLHF(인간 피드백을 통한 강화학습)RLHF는 인간의 피드백을 기반으로 모델을 훈련하여 더 신뢰할 수 있는 답변을 생성하도록 돕는 기법입니다. 인간이 모델의 출력을 검토하고 오류를 수정함으로써, 점진적으로 정확도를 향상시킬 수 있습니다. 특히 의료나 법률 등 높은 정확도가 요구되는 도메인에서 효과적입니다. 2. 검색 증강 생성(RAG)RAG는 LLM의 생성 능력을 외부 데이터베이스와 결합하여 정확도를 높이는 방법입니다. 모델이 질문에 답변할 때 외부 데이터를 검색하고 이를 기반으로 응..

개요Q. GPU가 아닌 CPU로 AI 학습이 가능한가?A. 가능합니다. 다만, 학습 속도와 효율성에서 매우 큰 차이가 있습니다. 내용CPU로 AI 모델을 학습할 수 있습니다. CPU는 복잡한 연산을 순차적으로 처리하며, 데이터 전처리, 손실 함수 계산, 가중치 업데이트 등의 작업을 수행할 수 있습니다. 다만, CPU는 코어 수가 적고 병렬 연산 능력이 제한적이기 때문에 대규모 데이터와 복잡한 AI 모델을 학습하는 데 시간이 오래 걸립니다. 특히, 반복적인 행렬 연산이 많은 딥러닝 작업에서는 GPU에 비해 성능이 떨어집니다. 결론적으로, CPU만으로도 AI 모델을 학습할 수 있지만, 효율성과 속도를 고려하면 GPU를 사용하는 것이 더 적합합니다. 특히 딥러닝과 같은 복잡한 작업에서는 GPU가 필수적인 경우..