ChatGPT 커스텀 모델 구축 및 배포

안녕하세요! 오늘은 #ChatGPT 커스텀 모델 구축 및 배포에 대해서 알아보려 합니다.

표준화된 ChatGPT도 강력하지만, 특정 도메인 지식이나 기업·서비스 특화 용어가 담긴 대화 경험을 제공하려면 커스텀 모델이 필요합니다. 이번 글에서는 초보자도 쉽게 따라할 수 있도록, 파인튜닝 데이터 준비부터 실제 클라우드 환경에 배포하여 운영하는 전 과정을 단계별로 설명합니다.

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1. 커스텀 모델이란?

• 파인튜닝(Fine-tuning) 사전 학습된 GPT 모델에 내가 수집한 대화·문서 데이터를 추가 학습시켜 특정 분야에 최적화된 성능을 얻는 과정입니다.
• 벡터 임베딩(Embedding) 문서 검색·추천 시스템에 활용하기 위해 텍스트를 벡터로 변환해 유사도 검색 기능을 강화합니다.

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2. 데이터 준비 & 전처리

1. 데이터 수집: - FAQ, 고객 문의내역, 기술문서 등 도메인별 대표 샘플 수백~수천 건 확보
2. 포맷 변환: - JSONL 형식으로 “prompt”와 “completion” 키를 갖춘 구조로 변환

   {
     "prompt": "Q: 주문 취소 방법?\nA:",
     "completion": " 주문 취소는 고객센터 1234-5678로 문의하세요.\n"
   }

3. 전처리: - 중복 제거, 오탈자 교정, 민감 정보 필터링

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3. 파인튜닝 실행

OpenAI CLI 또는 SDK를 통해 파인튜닝을 실행합니다:

openai api fine_tunes.create \
  --training_file file-xxxxxxx \
  --model gpt-3.5-turbo \
  --n_epochs 4 \
  --learning_rate_multiplier 0.1

– n_epochs: 전체 데이터셋을 몇 번 반복 학습할지 지정
– learning_rate_multiplier: 학습 속도 조절

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4. 성능 검증

• 샘플 질문으로 응답 정확도·일관성 확인
• BLEU, ROUGE 같은 자동 평가 지표 활용
• 사용자 테스트를 통해 실제 대화 품질 검수

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5. 배포 및 운영

1. 모델 배포 - OpenAI 호스팅 또는 AWS SageMaker, Azure ML 등 클라우드 서비스 선택
2. API 엔드포인트 구성 - 인증·로깅·모니터링 설정
3. 자동 스케일링 - 트래픽 변화에 맞춰 인스턴스 자동 확장/축소
4. 버전 관리 - 새 파인튜닝 버전을 롤링 업데이트 방식으로 배포
5. 모니터링 & 리포트 - 응답 시간, 오류율, 토큰 사용량 등 주요 지표 실시간 대시보드 구성

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오늘은 ChatGPT 커스텀 모델 구축 및 배포에 대해서 알아보았습니다.
다음 시간에는 ChatGPT 활용 성공 사례 및 베스트 프랙티스 모음을 알아보도록 할게요!