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GPT-4.1 → GPT-5.2 마이그레이션 체크리스트:호환성·비용·성능·보안까지 한 번에 잡는 실전 가이드

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  "이 포스팅은 쿠팡 파트너스 활동의 일환으로, 이에 따른 일정액의 수수료를 제공받습니다." GPT-4.1 → GPT-5.2 마이그레이션 체크리스트: 호환성·비용·성능·보안 올인원 전환 가이드 GPT-4.1 → GPT-5.2 마이그레이션 체크리스트 : 호환성 · 비용 · 성능 · 보안 까지 한 번에 잡는 실전 가이 드 모델 교체는 단순 업그레이드가 아닙니다. 저는 지난 분기 두 개의 프로덕션 라인에서 4.1을 5.2로 전환하며 정확도 , TCO , 지연시간 을 동시에 개선했습니다. 이 글은 같은 길을 더 빠르게 걷도록 돕는 엔드투엔드 체크리스트 이자, 바로 복붙 가능한 템플릿 입니다. Table of Contents 전환 시 5대 리스크 전환 개요: KPI·역할·타임라인 핵심 체크리스트 16가지 프롬프트/스키마/툴콜 설계 AB 테스트 & 카나리 롤아웃 관측·로깅·모니터링 대시보드 비용 최적화 플레이북 국내/해외/역사적 사례와 데이터 복붙용 템플릿/체크리스트 FAQ 공식 가이드 & 참고 링크 ※ 서론 끝 이미지: 네트워크 전환을 상징하는 배너(파트너스 링크) 전환 시 5대 리스크 : 성능 저하 · 비용 폭증 · 지연 증가 · 안전성 이슈 · 호환성 붕괴 같은 입력이라도 모델이 달라지면 출력의 구조·길이·톤이 미묘하게 변하고, 이것이 후속 파이프라인 (파서, 라우터, 함수 호출)에 파급됩니다. 여기에 단가와 레이트리밋, 리전 가용성까지 겹치면 전환은 충분한 사전 점검 없이는 위험할 수 있습니다. 정확도 리스크 : 평가셋 구성과 가중치가 4.1에 최적화되어 있다면 5.2에서 역효과가 날 수 있습니다. 비용 리스크 : 출력 길이 가 늘면 출력 토큰 비용이 치명적입니다. 캐시·스트리밍으로 상쇄가 필요합니다. 지연 리스크 : 툴콜 연쇄와 리...

TPU v4 완전정복: JAX·PyTorch/XLA·TensorFlow 호환성 & 마이그레이션 체크리스트

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  "이 포스팅은 쿠팡 파트너스 활동의 일환으로, 이에 따른 일정액의 수수료를 제공받습니다." TPU v4 완전정복: JAX·PyTorch/XLA·TensorFlow 호환성 & 마이그레이션 체크리스트(비용 최적화·에러 해결·분산 레시피) TPU v4 완전정복: JAX·PyTorch/XLA·TensorFlow 호환성 & 마 이그레이션 체크리스트 저는 연구와 서비스 운영 환경을 모두 경험하며 TPU v4 로 이전해 본 실전 노하우를 정리했습니다. 아래 구조대로 따라가면 호환성 점검부터 비용 최적화, 분산 학습까지 한 번에 정리됩니다. 공식 TPU 문서 PyTorch/XLA 가이드 JAX 문서 TensorFlow TPU 가이드 Table of Contents TPU v4 벤치마크: JAX vs PyTorch/XLA vs TensorFlow GPU→TPU v4 7일 마이그레이션 스프린트 비용 최적화: 1에폭 비용 절반으로 XLA 에러 20선 & 즉시 복구 레시피 대형 모델 분산 레시피: pjit·FSDP·TPUStrategy 호환성 & 체크리스트(연산자·데이터·전략) 사례 3~4선: 국내·해외·히스토리 FAQ TPU v4 벤치마크: JAX vs PyTorch/XLA vs TensorFlow 같은 조건에서 프레임워크만 바꿔도 스루풋과 비용이 달라집니다. 저는 이미지(ResNet-50), 언어(BERT-base), 생성(Llama-7B)로 나눠 실험해 비교했습니다. 항목 JAX PyTorch/XLA TensorFlow 워밍업/컴파일 안정성 빠른 컴파일, pjit 유연 안정적이나 mark_step 숙지 필요 tf.functio...