0. 개요

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AI-News-Detector-RoBERTa는 RoBERTa-base 베이스 모델을 파인튜닝해, 인간이 직접 쓴 기사(human-generated, true), AI로 생성된 뉴스 기사(ai-generated, false)를 이진 분류할 수 있게 만든 딥러닝 모델이다. 베이스 모델에 우리 팀이 직접 시중의 뉴스 기사를 크롤링(True 데이터) -> LLaMA, GPT 모델 등으로 AI-generated 데이터(False 데이터)를 생성해 자체 작업한 학습 데이터셋으로 base 모델에 파인튜닝을 진행했다.

 

이전 글에 서술했듯, 이 프로젝트는 학교 졸업 프로젝트로 진행했었기 때문에 12월까지 결과물을 제출해야만 했다. 그렇기 때문에 모델 서빙을 하지 못했었다. 

 

이제 서버&클라우드 엔지니어를 진로로 삼은 만큼 그때의 아쉬움을 직접 추가 프로젝트로 진행해보려 한다! 일명 <로식이(=파인튜닝한 딥러닝 모델)를 클라우드 네이티브 환경(EKS)에서 자동화된 보안 파이프라인으로 구현하는 실전형 MLOps 프로젝트>. 이름은 길지만... 짧게 말하자면 <안전한 로식이 집 만들어주기 프로젝트>.

 

계획은 아래와 같다.

 

1. Docker화: 모델을 컨테이너로 감싸기.

2. Terraform: AWS 네트워크(VPC)와 서버 환경을 코드로 만들기.

3. EKS 배포: 그 위에 모델 올리기.

4. 보안/비용: 보안 그룹을 설정하고 비용을 줄이는 옵션 넣기.

5. CI/CD: 코드를 고치면 자동으로 AWS에 반영되게 만들기.

 

 

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