Plan and Prepare to Develop AI Solutions on Azure
이 Learn Live 세션은 데모 이전에 필요한 작업에 대한 이야기였습니다.
AI 솔루션을 만들 때는 prompt, model, sample code로 바로 뛰어들고 싶어집니다. 하지만 초기에 내리는 결정이 이후의 구현을 결정합니다. 어떤 Azure AI 서비스를 쓸지, 개발 환경을 어떻게 준비할지, Azure AI Foundry가 팀에 무엇을 제공하는지, Responsible AI 고려사항은 workflow 어디에 들어갈지 같은 판단입니다.
저는 planning이 문서 작업이 아니라 engineering처럼 느껴지게 하고 싶었습니다. 서비스 선택, SDK 선택, safety에 대한 사고, 환경 설정은 모두 architecture decision입니다. 나중에 무엇을 만들고, 디버깅하고, 운영할 수 있는지를 정하기 때문입니다.
이 세션은 제 글쓰기 방식에도 영향을 줬습니다. 좋은 기술 설명은 다음 명령어만 보여주는 것이 아니라, 왜 이 경로가 다른 경로보다 적절한지 판단하도록 도와야 합니다.
결국 planning은 구현을 늦추기 위한 절차가 아닙니다. 이후 구현 판단의 품질을 높일 때 의미가 있습니다.
세션 보기:
Learn Live: Plan and Prepare to Develop AI Solutions on Azure
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