모델 마이그레이션 프로세스

GitLab AI 기능을 새로운 LLM 모델로 마이그레이션하는 절차, 팀 책임, 구현 가이드라인을 설명합니다.

현재 마이그레이션 이슈 # 아래 표는 AI Model Migration 라벨이 지정된 현재 열린 이슈를 보여줍니다. GitLab 전반에서 진행 중인 모델 마이그레이션 작업의 실시간 현황을 확인할 수 있습니다. display: table fields: title, author, assignee, milestone, labels, updated limit: 10 query: label = "AI Model Migration" AND opened = true 이 표는 렌더링된 문서를 볼 때 GitLab Query Language(GLQL)를 사용하여 동적으로 생성됩니다. AI Model Migration 라벨이 있는 열린 이슈 최대 10건을 최근 업데이트 순으로 표시합니다. 빠른 링크 # GitLab AI Features - Default GitLab AI Vendor Models : 모든 기능과 현재 모델 매핑을 확인합니다. AI Model Version Migration Initiative Epic : 모든 모델 마이그레이션 작업을 위한 중앙 추적 에픽 AI Gateway Repository : 모델 설정이 관리되는 곳 Centralized Evaluation Framework : 모델과 프롬프트 평가에 사용 소개 # LLM 모델은 지속적으로 발전하고 있으며, GitLab은 최신 모델을 지원하기 위해 AI 기능을 정기적으로 업데이트해야 합니다. 이 가이드는 안정성과 신뢰성을 유지하면서 AI 기능을 새 모델로 마이그레이션하는 구조적인 접근 방식을 제공합니다. GitLab은 최적의 성능과 기능을 제공하기 위해 최신 AI 모델 역량을 활용하려고 노력합니다. 이는 기존 GitLab 하위 처리자의 모델 업데이트가 문서 업데이트 외에 특별한 고객 알림 없이 이루어질 수 있음을 의미합니다. 모델 마이그레이션 일정 # 모델 마이그레이션은 일반적으로 다음과 같은 일정을 따릅니다: 단순 모델 업데이트(동일 제공업체) : 1-2주 예: Claude Sonnet 3.5에서 3.7로 업그레이드 모델 검증, 테스트, 단계적 롤아웃 포함 안정성과 성능 유지에 초점 복잡한 마이그레이션 : 1-2개월(전체 마일스톤 이상) 예: AWS Bedrock과 같은 새 제공업체 지원 추가 예: 브레이킹 체인지가 있는 주요 버전 업그레이드(예: Claude 2에서 3으로) 상당한 API 통합 작업 필요 인프라 변경이 필요할 수 있음 일정 영향 요인 # 마이그레이션 일정에 영향을 미치는 여러 요인: 현재 시스템 안정성 및 최근 인시던트 리소스 가용성과 경쟁 우선순위 새 모델의 행동 변화 복잡성 필요한 테스트 규모 피처 플래그 롤아웃 전략 모범 사례 # 초기 일정 추정 시 항상 신중한 쪽으로 결정할 것 위험을 최소화하기 위해 점진적 롤아웃에 피처 플래그 사용 예상치 못한 문제를 처리할 여유 시간 계획 배포 속도보다 시스템 안정성 우선 일부 마이그레이션은 기술적으로 빠르게 완료될 수 있지만, 적절한 테스트와 단계적 롤아웃을 보장하기 위해 일반적으로 더 긴 일정을 계획합니다. 이 접근 방