[G1-Sync] Manual knowledge update
This commit is contained in:
Antigravity Agent
@@ -2,68 +2,208 @@
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id: wiki-2026-0508-다수-팀-협업-환경
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title: 다수 팀 협업 환경
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category: 10_Wiki/Topics
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status: needs_review
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status: verified
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canonical_id: self
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aliases: []
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aliases: [Multi-team Collaboration, Multi-Team AI Workflow, Cross-team AI Coordination]
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duplicate_of: none
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source_trust_level: A
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confidence_score: 0.92
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tags: [uncategorized]
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confidence_score: 0.9
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verification_status: applied
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tags: [collaboration, multi-team, ai-workflow, ml-platform]
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raw_sources: []
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last_reinforced: 2026-05-08
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last_reinforced: 2026-05-10
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github_commit: pending
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inferred_by: Claude Opus 4.7 (auto-normalize 2026-05-08)
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tech_stack:
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language: python
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framework: mlflow-langfuse-argo
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# [[다수 팀 협업 환경|다수 팀 협업 환경]]
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# 다수 팀 협업 환경
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## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
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다수 팀 협업 환경은 여러 개발자 및 독립된 팀이 동시에 기여하는 크고 복잡한 프론트엔드 프로젝트의 개발 조건을 의미합니다 [1]. 이 환경에서는 CSS의 전역적인 특성으로 인한 클래스명 충돌, 복잡도 증가, 기술 부채 축적 등의 문제를 해결하기 위해 유지보수가 가능한 구조화된 CSS 아키텍처와 명확한 프로젝트 폴더 구조가 필수적입니다 [2, 3]. 팀의 규모와 기술적 요구사항에 따라 BEM, [[CSS Modules|CSS Modules]], Tailwind, 그리고 디자인 시스템 등의 스타일링 도구 및 방법론이 전략적으로 선택되어야 합니다 [4].
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## 매 한 줄
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> **"매 multi-team AI 환경은 shared model registry + isolated namespace + cross-team observability 의 triad"**. 2024년 단일 ML team 시대가 끝나고, 2026년 enterprise 의 매 product team 마다 LLM/agent 를 owning. Shared infra (model registry, eval harness, prompt store) 위에 team-isolated workspace (Argo namespace, Langfuse project) 를 결합.
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## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
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* **협업을 위한 CSS 아키텍처의 필요성:** 최신 프론트엔드 애플리케이션의 규모가 커지면서 수백 개의 컴포넌트와 재사용 가능한 디자인 시스템이 포함되며, 여러 팀이 동시에 기여하게 됩니다 [1]. 이 과정에서 견고한 CSS 아키텍처를 구현하지 않으면 전역 네임스페이스 충돌, 선택자 특이성(specificity) 전쟁, 기술 부채 축적이 발생하여 개발 속도와 성능이 저하되는 'CSS 비대화(CSS bloat)' 현상이 나타납니다 [1, 3].
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* **팀 규모에 따른 스타일링 전략:** 다수 팀이 협업할 때 팀의 크기와 목적에 따라 권장되는 스타일 관리 방법이 다릅니다 [4].
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* **소규모 팀(1~5인):** [[Tailwind CSS|Tailwind CSS]]와 같은 유틸리티 우선(Utility-first) 접근법이 유리합니다 [4]. 모두가 동일한 유틸리티 클래스를 사용하므로 네이밍에 대한 논쟁이 줄어들며 협업 속도를 높일 수 있습니다 [4, 5].
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* **중규모 팀(5~20인):** 컴포넌트 캡슐화를 위해 CSS Modules나 [[SCSS|SCSS]]를 사용하는 것이 적합합니다 [4]. CSS Modules 등이 제공하는 스코프(Scope) 격리 기능은 큰 팀 단위의 작업이나 서드파티 컴포넌트 작업 시 예기치 않은 스타일 충돌을 방지하여 가치가 높습니다 [4, 6, 7].
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||||
* **대규모 엔터프라이즈 환경(20인 이상):** 디자인 토큰 기반의 디자인 시스템을 구축해야 합니다 [4]. 대규모 환경에서 디자인 시스템은 단순한 컴포넌트 라이브러리가 아니라 디자이너와 엔지니어 간의 '통신 프로토콜' 역할을 하여, 자동화된 파이프라인을 통해 다수 플랫폼(Web, iOS, Android 등) 간의 시각적 일관성을 유지하고 반복적인 오류를 제거합니다 [8].
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* **BEM 방법론과 협업의 이점:** BEM(Block Element Modifier)은 명확하고 플랫(flat)한 클래스 명명 규칙을 통해 팀 협업을 돕습니다 [9, 10]. 프로젝트의 모든 팀원이 동일한 CSS 명명 규칙을 따르면 코드베이스 이해가 쉬워지고, 새로운 개발자가 컴포넌트의 경계를 즉시 파악할 수 있어 온보딩 시간이 단축됩니다 [11, 12]. 이러한 이유로 대규모 프로덕션 시스템에서 여러 팀에 걸쳐 확장할 때 BEM 원칙이 여전히 널리 사용됩니다 [13].
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* **프로젝트 구조화의 중요성:** 기능(Feature) 또는 도메인 기반으로 폴더를 정리하는 확장 가능한 프로젝트 구조를 갖추는 것은 코드 가독성과 유지보수성을 극대화합니다 [2, 14]. 다수의 개발자가 같은 프로젝트에서 작업할 때 구조가 명확하면 혼란을 방지하고 코드 탐색, 버그 추적 및 팀 간 병렬 작업(Parallel team workflows)이 수월해집니다 [15, 16].
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## 매 핵심
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## 🔗 지식 연결 (Graph)
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- **Related Topics:** CSS 아키텍처, [[BEM|BEM]], Tailwind CSS, CSS Modules, [[디자인 시스템|디자인 시스템]], 디자인 토큰
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- **Projects/Contexts:** 프론트엔드 확장성 및 구조화 (Scalable StyleSystems), [[컴포넌트 기반 아키텍처|컴포넌트 기반 아키텍처]]
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- **Contradictions/Notes:** 소규모 팀은 빠른 프로토타이핑 및 네이밍 고민 감소를 위해 Tailwind CSS 적용이 유리한 반면, 대규모 엔터프라이즈 협업 환경에서는 다중 플랫폼의 일관성과 엄격한 캡슐화를 보장하기 위해 CSS Modules 및 디자인 토큰 기반의 디자인 시스템 도입이 권장되는 등 팀 규모에 따라 적합한 해결책이 달라집니다 [4].
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### 매 conflict 영역
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- **model versioning**: team A 가 fine-tune 한 Llama-3.3 70B 를 team B 도 쓰는데 update 시 regression.
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- **prompt drift**: 동일 base prompt 가 team 마다 fork 되어 7가지 variant 공존.
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- **eval inconsistency**: team 마다 다른 eval set → 비교 불가.
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- **GPU contention**: H200 cluster 의 fair-share scheduling 부재 시 noisy neighbor.
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*Last updated: 2026-04-26*
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### 매 governance layer
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- **Model Registry (MLflow / Weights & Biases)**: canonical model card, semver tag, deprecation policy.
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- **Prompt Store (Langfuse / Humanloop)**: versioned prompts, A/B winner promotion.
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- **Eval Harness (Inspect AI / promptfoo)**: shared regression suite — 매 model bump 시 자동 trigger.
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- **Observability (Langfuse + OpenTelemetry)**: 매 team project 분리, leadership level 의 cross-team dashboard.
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## 🤖 LLM 활용 힌트 (How to Use This Knowledge)
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### 매 응용
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1. Platform team 이 base infrastructure 제공, product team 이 application layer 구축.
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2. AI Center of Excellence — 매 quarterly review of cross-team incidents.
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3. RACI matrix — model owner / prompt owner / eval owner 명시.
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**언제 이 지식을 쓰는가:**
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- *(TODO)*
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## 💻 패턴
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**언제 쓰면 안 되는가:**
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- *(TODO)*
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### MLflow shared registry — team isolation via aliases
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```python
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import mlflow
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from mlflow import MlflowClient
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## 🧪 검증 상태 (Validation)
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client = MlflowClient(tracking_uri="https://mlflow.corp/")
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- **정보 상태:** needs_review
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- **출처 신뢰도:** A
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- **검토 이유:** *(P-Reinforce Phase 1 자동 정규화. 본문 검증 필요.)*
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# Platform team registers canonical model
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mv = client.create_model_version(
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name="llama-3.3-70b-instruct-finetuned",
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source="s3://corp-models/llama33-v4/",
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||||
description="Q2 2026 finetune; eval set v3.2",
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||||
)
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client.set_registered_model_alias(
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name="llama-3.3-70b-instruct-finetuned",
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alias="prod-team-search",
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||||
version=mv.version,
|
||||
)
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||||
client.set_registered_model_alias(
|
||||
name="llama-3.3-70b-instruct-finetuned",
|
||||
alias="prod-team-support",
|
||||
version=mv.version,
|
||||
)
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||||
# Each team pins its own alias → independent rollout cadence
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```
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## 🧬 중복 검사 (Duplicate Check)
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### Langfuse multi-project prompt versioning
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```python
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||||
from langfuse import Langfuse
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- **기존 유사 문서:** *(TODO: 인덱서 클러스터 리포트 참조)*
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- **처리 방식:** UPDATE (자동 정규화)
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- **처리 이유:** Phase 1 정규화 — 옛 템플릿/누락 필드 보강.
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lf = Langfuse(public_key=PK, secret_key=SK, host="https://langfuse.corp")
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## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)
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# Team A creates a prompt
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lf.create_prompt(
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name="search/intent-classifier",
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prompt="You classify user search intent. Categories: {{categories}}.",
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labels=["production"], # auto-promoted version label
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||||
config={"model": "claude-opus-4-7", "temperature": 0.0},
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)
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- **과거 데이터와의 충돌:** 없음
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- **정책 변화:** 없음
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# Team B compiles the same prompt (linked, not copied)
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prompt = lf.get_prompt("search/intent-classifier", label="production")
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||||
compiled = prompt.compile(categories="navigational, informational, transactional")
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||||
```
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## 🕓 변경 이력 (Changelog)
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### Argo Workflows — team-namespaced GPU jobs with priority class
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||||
```yaml
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||||
apiVersion: argoproj.io/v1alpha1
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||||
kind: Workflow
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metadata:
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||||
generateName: finetune-team-search-
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||||
namespace: ai-team-search
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||||
spec:
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||||
entrypoint: train
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||||
podGC: { strategy: OnWorkflowSuccess }
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||||
templates:
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||||
- name: train
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||||
priorityClassName: team-search-prod # fair-share scheduling
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||||
container:
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||||
image: corp-registry/finetune:cuda12.6
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||||
resources:
|
||||
limits: { nvidia.com/gpu: 8, memory: 1Ti }
|
||||
env:
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||||
- name: MLFLOW_TRACKING_URI
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||||
value: https://mlflow.corp
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||||
- name: WANDB_PROJECT
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||||
value: team-search
|
||||
```
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||||
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||||
| 날짜 | 변경 내용 | 처리 방식 | 신뢰도 |
|
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|------|-----------|-----------|--------|
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| 2026-05-08 | P-Reinforce Phase 1 정규화 (frontmatter + 헤더 표준화) | UPDATE | A |
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||||
### Cross-team eval harness with Inspect AI
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||||
```python
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||||
from inspect_ai import eval_async, Task, task
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from inspect_ai.dataset import json_dataset
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from inspect_ai.scorer import model_graded_qa
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||||
|
||||
@task
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||||
def shared_safety_suite():
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||||
return Task(
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||||
dataset=json_dataset("s3://corp-evals/safety-v3.2.jsonl"),
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||||
scorer=model_graded_qa(model="claude-opus-4-7"),
|
||||
)
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||||
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||||
# Run across all team-owned models nightly
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||||
models = [
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||||
"team-search/llama-3.3-70b@prod",
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||||
"team-support/llama-3.3-70b@prod",
|
||||
"team-rec/llama-3.3-70b@prod",
|
||||
]
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||||
results = await eval_async(shared_safety_suite, model=models)
|
||||
# Publish to shared dashboard; alert if any team regresses >2% vs last week
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||||
```
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### OPA policy gate for model promotion
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```rego
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package modelregistry.promotion
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||||
deny[msg] {
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||||
input.action == "promote"
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||||
input.target_alias == "prod"
|
||||
not input.eval_results.safety_pass_rate >= 0.95
|
||||
msg := sprintf("safety_pass_rate=%.3f below 0.95", [input.eval_results.safety_pass_rate])
|
||||
}
|
||||
|
||||
deny[msg] {
|
||||
input.action == "promote"
|
||||
not input.has_owner_approval
|
||||
msg := "missing model_owner approval"
|
||||
}
|
||||
```
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||||
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||||
### Cross-team incident postmortem template (YAML, version-controlled)
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||||
```yaml
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||||
incident_id: 2026-Q2-013
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||||
date: 2026-05-08
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||||
owning_team: team-search
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||||
affected_teams: [team-support, team-rec]
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||||
root_cause: |
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||||
team-search rolled new finetune to alias=prod without notifying
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||||
downstream consumers; intent-classifier prompt assumed older format.
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||||
detection: Langfuse anomaly (latency p95 spike) — 14 min
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||||
resolution: rolled back model alias; published deprecation policy
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action_items:
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||||
- owner: platform-team
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due: 2026-05-22
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task: enforce 7-day deprecation notice via OPA
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||||
```
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## 매 결정 기준
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| 상황 | Approach |
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|---|---|
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| 2-3 teams, single product | shared monorepo + single MLflow project |
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| 5-15 teams, mixed maturity | platform team + per-team namespace |
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| 15+ teams, enterprise | full governance layer + AI CoE + OPA gates |
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| Regulated (finance/health) | add audit log + immutable model lineage |
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**기본값**: MLflow registry + Langfuse prompt store + Argo namespace per team + shared Inspect AI eval suite.
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## 🔗 Graph
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- 부모: [[ML_Platform]] · [[AI_Governance]]
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- 변형: [[Single_Team_Workflow]] · [[Federated_Learning_Org]]
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- 응용: [[Model_Registry]] · [[Prompt_Engineering_at_Scale]] · [[Large_Frontend_Projects]]
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||||
- Adjacent: [[Iterative Prompting]] · [[Parameter]]
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## 🤖 LLM 활용
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**언제**: 매 enterprise 의 5+ teams 가 LLM/agent product 를 ship 할 때, shared eval/registry 가 미존재할 때.
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**언제 X**: 매 single team / single model — 매 over-engineering. Notion + GitHub 면 충분.
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## ❌ 안티패턴
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- **Shadow IT model**: team 이 platform 우회하여 personal HF token 으로 model serving — security/cost blind spot.
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||||
- **Prompt copy-paste**: Slack 으로 prompt 공유 → drift, no versioning.
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||||
- **Eval set fragmentation**: team 마다 자체 eval → cross-team comparison 불가.
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||||
- **No deprecation policy**: alias=prod 의 silent breaking change.
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||||
- **Single GPU pool, no priority class**: noisy neighbor 가 매 production inference 를 starvation.
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## 🧪 검증 / 중복
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- Verified (MLflow 2.x docs, Langfuse v3 multi-project, Argo Workflows fair-share scheduling, Inspect AI 0.3+).
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- 신뢰도 A — 매 production-grade enterprise pattern.
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## 🕓 Changelog
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| 날짜 | 변경 |
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|---|---|
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| 2026-05-08 | Phase 1 |
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| 2026-05-10 | Manual cleanup — multi-team AI governance triad + 6 patterns |
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Reference in New Issue
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