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LLM 백엔드 “응답 대기열” 설계 2026: Celery+Redis로 비동기 처리의 병목·중복·유실을 없애는 법

· Backend / Architecture

LLM을 백엔드에 붙이면 요청-응답이 “느리고 비싸고 변덕스럽다”는 문제가 한꺼번에 옵니다. 특히 (1) 모델 응답이 수 초~수 분까지 늘어나는 tail latency, (2) 재시도/타임아웃으로 인한 중복 호출(=비용 폭탄), (3) 워커 재시작/장애 시 작업 유실 또는 중복 처리,…

합성 데이터(Synthetic Data)로 LLM 파인튜닝을 “공급망”처럼 굴리는 법 — 2026년 6월 기준 실전 파이프라인

· AI / Data

LLM 파인튜닝에서 가장 비싼 비용은 GPU가 아니라 “좋은 데이터”입니다. 특히 (1) 로그/대화가 민감정보를 포함하거나, (2) 케이스 커버리지가 부족하거나, (3) 레이블링 인력이 없거나, (4) 평가 기준이 애매한 도메인(고객지원, 정책 준수, 보안, 의료/법률 등)에서는 합성…