AI / ML·
토스 SLASH·
토스 SLASH·DS와 MLE가 함께 일하는 법
토스뱅크 ML 팀이 DS와 MLE 간 협업 방식을 1년 동안 세 단계에 걸쳐 개선한 과정을 다룬다. Jupyter 노트북 전달 방식에서 추상화 인터페이스 기반 패키지 계약으로 전환해 "첫 커밋 당일 배포"를 달성했다.
#mlops#monorepo#machine-learning+2
AI / ML·
카카오페이·
카카오페이·FDS에 지속 성장하는 ML 모델 적용 이야기
문제카카오페이 FDS 가 끊임없이 변화하는 사고 패턴에 효과적으로 대응하기 어려움 (하루 1,300 만 거래).
접근지속적 학습(Continuous Train) + 자가 적응 피처(Self Adaptation) 적응형 ML 도입. Airflow 주기 재학습 + MLflow 성능 비교 + Triton Inference Server 즉시 배포.
결과신규 사고 유형 발생 후 정적 ML 대비 약 30% 탐지율 개선.
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NHN Cloud·AI와 개발하기: 숨은 결정을 드러내기
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#ai-agent#llm#prompt-engineering+2 - AI / ML·
LY Corporation·Grafana에서 자연어로 장애 원인을 분석하기: LLM 에이전트 기반 SRELens 개발기
LY Corporation Home SRE 팀이 장애 분석 시 메트릭·로그·트레이스가 각각 다른 화면에 흩어져 있는 문제를 해결하기 위해 Grafana 플러그인 SRELens를 개발했다. SRELens는 LLM 에이전트가 자연어 질의를 받아 실제 관측성 데이터를 조회하고, 근거와 함께 장애 원인 후보를 정리해 주는 도구다. LGTM-P 스택(Loki·Grafana·Tempo·Mimir·Pyroscope)과 FlavaMCP 게이트웨이를 통합해 단일 채팅 인터페이스에서 멀티시그널 분석이 가능하다.
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