<div id="readability-page-1" class="page"><div>
    <p><span>21 May 2025</span>
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      <p>“한빛미디어 서평단 &lt;나는리뷰어다&gt; 활동을 위해서 책을 협찬 받아 작성된 서평입니다."</p>

<p><img src="https://i.imgur.com/b1aRe6z.jpeg" width="600"></p>



<p>이 책은 생성형 AI와 LLM(대규모 언어 모델)의 활용에 있어 핵심 과제인 비용 최적화에 초점을 맞춘 종합적인 가이드다. 현재 AI 개발 환경에서 딥시크와 같은 소형 모델의 등장으로 ‘적은 투자로 높은 성능’이라는 최적화 패러다임이 주목받고 있는 시점에, 이 책은 실용적인 관점에서 LLM 서비스의 효율적 구축 방법을 제시한다.</p>

<h2 id="주요-강점">주요 강점</h2>

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  <li>
    <p><strong>체계적인 접근</strong>: 책의 구성은 기초 개념부터 고급 최적화 기법까지 단계적으로 설명하여 AI 기술 도입의 전체 흐름을 파악할 수 있게 한다. 1장에서 생성형 AI의 기초와 상용화 과정을 설명하고, 점진적으로 깊이 있는 기술적 내용으로 진행되는 구조는 독자의 이해도를 고려한 설계로 보인다.</p>
  </li>
  <li>
    <p><strong>다양한 최적화 기법 소개</strong>: 2~3장에서 다루는 파인튜닝, PEFT(Parameter-Efficient Fine-Tuning), 그리고 다양한 추론 테크닉은 LLM 활용 시 발생하는 비용 문제에 대한 다각적인 접근법을 보여준다. 특히 벡터 스토어를 이용한 캐싱, 효율적인 추론을 위한 배칭 프롬프트 등은 AI 서비스 운영에 참고할 만한 내용이다.</p>
  </li>
  <li>
    <p><strong>균형 잡힌 시각</strong>: 4장의 모델 선택과 대안, 6장의 성능과 비용의 균형에 관한 논의는 기술적 측면뿐만 아니라 비즈니스적 가치 평가에도 통찰을 제공한다. 이는 기술 구현과 비즈니스 요구 사항 사이의 균형점을 찾고자 하는 독자들에게 유용한 관점을 제시한다.</p>
  </li>
</ol>

<h3 id="생성형-ai의-기초와-비용-최적화의-중요성">생성형 AI의 기초와 비용 최적화의 중요성</h3>
<p>1장은 생성형 AI 애플리케이션과 LLM의 기본 개념부터 시작하여 상용화 과정에서 마주하는 도전 과제들을 설명한다. 특히 ‘비용 최적화의 중요성’을 강조함으로써 이후 내용의 필요성을 분명히 하고 있다. 이 부분은 AI 기술 도입을 고려하는 기업과 개발자들에게 왜 최적화가 중요한지에 대한 명확한 근거를 제공한다.</p>

<h3 id="파인튜닝과-peft">파인튜닝과 PEFT</h3>
<p>2장은 파인튜닝 및 커스터마이징 기법과 함께, 파라미터 효율적 파인튜닝(PEFT)을 중점적으로 다룬다. PEFT는 전체 모델 파라미터의 일부만 조정함으로써 계산 비용을 절감하는 방법론으로, 책에서는 이 기법의 비용 및 성능에 대한 영향을 분석하고 있다. 이 장은 기술적 깊이와 실용적 접근을 동시에 제공하려는 시도가 엿보인다.</p>

<h3 id="추론-최적화-기법의-다양성">추론 최적화 기법의 다양성</h3>
<p>3장은 책의 가장 실용적인 부분으로, 프롬프트 엔지니어링부터 텍스트 요약, 배칭 프롬프트, 모델 최적화 방법까지 다양한 추론 테크닉을 소개한다. 이 장은 특히 LLM을 실제 서비스에 적용할 때 발생하는 다양한 상황에 대응할 수 있는 기법들을 다루고 있어, 개발자들이 참고하기에 좋은 자료가 될 것으로 보인다.</p>

<p><img src="https://i.imgur.com/qNtq7fJ.jpeg" width="600"></p>

<h3 id="소형-모델과-대안-모델의-가능성">소형 모델과 대안 모델의 가능성</h3>
<p>4장에서는 GPT-4와 같은 대형 모델 대신 소형 모델(SLM) 및 도메인 특화 모델을 활용하는 전략을 제시한다. ‘효율적인 소형 모델’과 ‘성공적인 소형 모델 사례’를 통해 대안 모델의 실질적인 가능성을 보여주는 부분은 비용 제약이 있는 기업들에게 유용한 정보를 제공한다. 또한 ‘범용 모델을 활용한 프롬프트의 성능’ 섹션은 기존 모델을 최대한 활용하는 방안을 탐색하는 현실적인 접근법을 보여준다.</p>

<h3 id="인프라-및-배포-전략의-중요성">인프라 및 배포 전략의 중요성</h3>
<p>5장은 인프라 및 배포 튜닝 전략을 다루는데, 하드웨어 활용부터 모니터링과 옵저버빌리티까지 서비스 운영 측면에서의 최적화를 포괄적으로 설명한다. 이 장은 개발 단계를 넘어 지속적인 서비스 운영에 필요한 인프라 최적화의 중요성을 강조하며, 실제 서비스 배포 시 고려해야 할 요소들을 제시한다.</p>

<p><img src="https://i.imgur.com/QLoHFBg.jpeg" width="600"></p>

<h3 id="성능과-비용의-균형">성능과 비용의 균형</h3>
<p>6장은 ‘성능과 비용의 균형’이라는 주제로 이 책의 핵심 메시지를 다시 한번 강조한다. 생성형 AI 애플리케이션의 미래 트렌드를 전망하면서, 책 전체를 통해 소개된 다양한 최적화 기법들을 어떻게 실제 비즈니스 상황에 적용할 수 있는지에 대한 종합적인 시각을 제공한다.</p>

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<p><img src="https://i.imgur.com/gnmJWIz.jpeg" width="600"></p>

<p>이 책은 생성형 AI 서비스 구축에 있어 가장 중요한 과제인 ‘비용 최적화’에 초점을 맞춰, 이론적 배경과 실용적 접근을 함께 제시하고 있다. 전체 6장에 걸쳐 LLM의 기초부터 최적화 기법, 모델 선택, 인프라 전략까지 포괄적인 내용을 다루고 있어, AI 개발과 관련된 다양한 측면을 이해하는 데 도움이 된다.</p>

<p>특히 국내 스타트업과 기업 환경에서 제한된 자원으로 효과적인 AI 서비스를 구축하고자 하는 이들에게 유용한 참고 자료가 될 것으로 보인다. 기술의 깊이와 비즈니스적 통찰을 모두 담고 있어, AI 개발 팀 전체가 참고할 만한 가치가 있으며, 급변하는 AI 기술 환경에서 지속 가능한 서비스 구축을 위한 다양한 관점을 제공한다.</p>

<p>다만, 일부 내용에서는 더 구체적인 사례나 실험 결과, 그리고 각 기법의 한계점에 대한 더 깊은 논의가 있었다면 독자들에게 더 균형 잡힌 시각을 제공했을 것이다. 그럼에도 불구하고, 이 책은 LLM 기반 서비스의 비용 최적화라는 중요한 주제를 체계적으로 다루고 있어, AI 기술을 실제 비즈니스에 적용하고자 하는 이들에게 유익한 안내서가 될 것이다.</p>

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    <ul>
      <li><i></i></li>
      
      


  
     
    	<li><a href="#LLM, PEFT, 생성형AI, AI-ref">
    		LLM, PEFT, 생성형AI, AI <span>1</span>
    	</a></li>
    
  


    </ul>
    

    

    <hr>
    
    <hr>
    
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Tabula rasa

“한빛미디어 서평단  활동을 위해서 책을 협찬 받아 작성된 서평입니다."
LLM 서비스 설계와 최적화 서평
이 책은 생성형 AI와 LLM(대규모 언어 모델)의 활용에 있어 핵심 과제인 비용 최적화에 초점을 맞춘 종합적인 가이드다. 현재 AI 개발 환경에서 딥시크와 같은 소형 모델의 등장으로 ‘적은 투자로 높은 성능’이라는 최적화 패러다임이 주목받고 있는 시점에, 이 책은 실용적인 관점에서 LLM 서비스의 효율적 구축 방법을 제시한다.
주요 강점
체계적인 접근: 책의 구성은 기초 개념부터 고급 최적화 기법까지 단계적으로 설명하여 AI 기술 도입의 전체 흐름을 파악할 수 있게 한다. 1장에서 생성형 AI의 기초와 상용화 과정을 설명하고, 점진적으로 깊이 있는 기술적 내용으로 진행되는 구조는 독자의 이해도를 고려한 설계로 보인다.
다양한 최적화 기법 소개: 2~3장에서 다루는 파인튜닝, PEFT(Parameter-Efficient Fine-Tuning), 그리고 다양한 추론 테크닉은 LLM 활용 시 발생하는 비용 문제에 대한 다각적인 접근법을 보여준다. 특히 벡터 스토어를 이용한 캐싱, 효율적인 추론을 위한 배칭 프롬프트 등은 AI 서비스 운영에 참고할 만한 내용이다.
균형 잡힌 시각: 4장의 모델 선택과 대안, 6장의 성능과 비용의 균형에 관한 논의는 기술적 측면뿐만 아니라 비즈니스적 가치 평가에도 통찰을 제공한다. 이는 기술 구현과 비즈니스 요구 사항 사이의 균형점을 찾고자 하는 독자들에게 유용한 관점을 제시한다.
생성형 AI의 기초와 비용 최적화의 중요성
1장은 생성형 AI 애플리케이션과 LLM의 기본 개념부터 시작하여 상용화 과정에서 마주하는 도전 과제들을 설명한다. 특히 ‘비용 최적화의 중요성’을 강조함으로써 이후 내용의 필요성을 분명히 하고 있다. 이 부분은 AI 기술 도입을 고려하는 기업과 개발자들에게 왜 최적화가 중요한지에 대한 명확한 근거를 제공한다.
파인튜닝과 PEFT
2장은 파인튜닝 및 커스터마이징 기법과 함께, 파라미터 효율적 파인튜닝(PEFT)을 중점적으로 다룬다. PEFT는 전체 모델 파라미터의 일부만 조정함으로써 계산 비용을 절감하는 방법론으로, 책에서는 이 기법의 비용 및 성능에 대한 영향을 분석하고 있다. 이 장은 기술적 깊이와 실용적 접근을 동시에 제공하려는 시도가 엿보인다.
추론 최적화 기법의 다양성
3장은 책의 가장 실용적인 부분으로, 프롬프트 엔지니어링부터 텍스트 요약, 배칭 프롬프트, 모델 최적화 방법까지 다양한 추론 테크닉을 소개한다. 이 장은 특히 LLM을 실제 서비스에 적용할 때 발생하는 다양한 상황에 대응할 수 있는 기법들을 다루고 있어, 개발자들이 참고하기에 좋은 자료가 될 것으로 보인다.
소형 모델과 대안 모델의 가능성
4장에서는 GPT-4와 같은 대형 모델 대신 소형 모델(SLM) 및 도메인 특화 모델을 활용하는 전략을 제시한다. ‘효율적인 소형 모델’과 ‘성공적인 소형 모델 사례’를 통해 대안 모델의 실질적인 가능성을 보여주는 부분은 비용 제약이 있는 기업들에게 유용한 정보를 제공한다. 또한 ‘범용 모델을 활용한 프롬프트의 성능’ 섹션은 기존 모델을 최대한 활용하는 방안을 탐색하는 현실적인 접근법을 보여준다.
인프라 및 배포 전략의 중요성
5장은 인프라 및 배포 튜닝 전략을 다루는데, 하드웨어 활용부터 모니터링과 옵저버빌리티까지 서비스 운영 측면에서의 최적화를 포괄적으로 설명한다. 이 장은 개발 단계를 넘어 지속적인 서비스 운영에 필요한 인프라 최적화의 중요성을 강조하며, 실제 서비스 배포 시 고려해야 할 요소들을 제시한다.
성능과 비용의 균형
6장은 ‘성능과 비용의 균형’이라는 주제로 이 책의 핵심 메시지를 다시 한번 강조한다. 생성형 AI 애플리케이션의 미래 트렌드를 전망하면서, 책 전체를 통해 소개된 다양한 최적화 기법들을 어떻게 실제 비즈니스 상황에 적용할 수 있는지에 대한 종합적인 시각을 제공한다.
이 책은 생성형 AI 서비스 구축에 있어 가장 중요한 과제인 ‘비용 최적화’에 초점을 맞춰, 이론적 배경과 실용적 접근을 함께 제시하고 있다. 전체 6장에 걸쳐 LLM의 기초부터 최적화 기법, 모델 선택, 인프라 전략까지 포괄적인 내용을 다루고 있어, AI 개발과 관련된 다양한 측면을 이해하는 데 도움이 된다.
특히 국내 스타트업과 기업 환경에서 제한된 자원으로 효과적인 AI 서비스를 구축하고자 하는 이들에게 유용한 참고 자료가 될 것으로 보인다. 기술의 깊이와 비즈니스적 통찰을 모두 담고 있어, AI 개발 팀 전체가 참고할 만한 가치가 있으며, 급변하는 AI 기술 환경에서 지속 가능한 서비스 구축을 위한 다양한 관점을 제공한다.
다만, 일부 내용에서는 더 구체적인 사례나 실험 결과, 그리고 각 기법의 한계점에 대한 더 깊은 논의가 있었다면 독자들에게 더 균형 잡힌 시각을 제공했을 것이다. 그럼에도 불구하고, 이 책은 LLM 기반 서비스의 비용 최적화라는 중요한 주제를 체계적으로 다루고 있어, AI 기술을 실제 비즈니스에 적용하고자 하는 이들에게 유익한 안내서가 될 것이다.

[도서 리뷰] LLM 서비스 설계와 최적화

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