『클라우드 솔루션을 위한 생성형 AI』, 실무적 인공지능책

클라우드 솔루션을 위한 생성형 AI - 안전성, 확장성, 책임성을 고려한 최신 클라우드 LLM 솔루션 설계
폴 싱.아누라그 시리시 카루파르티 지음, 김상필 외 옮김 / 에이콘온 / 2025년 4월

IT 업계의 핫트랜드라고 하면 역시 AI 일 것이다. 특히 생성형 AI 는 논의의 최전선에 있으며, 많은 사람들이 인지하지 못한 채 삶에 영향을 미치고 있다. 많은 회사에서 AI 관련한 사람들을 뽑는 이유다. 이 책은 생성형 AI와 클라우드 컴퓨팅의 융합이라는 최신 트렌드를 체계적으로 다루는 실무 지침서로 생성형 AI의 원리부터 시작해, 대규모 언어 모델(LLM)과 트랜스포머 모델의 발전사를 설명하고, 클라우드 환경에서의 통합과 실제 활용 방안을 폭넓게 다루는 책이다. IT 업계의 현재와 미래를 준비하기 위한 기본 가이드 중의 한 권이다. 다만 이 책을 이해하기 위해서는 클라우드 컴퓨팅 및 관련 기술에 대한 기본적인 이해가 뒷받침되어야 한다. 
​
​

​
​책은 10장으로 구성되어 있으며, 각 장은 다시 5부로 나뉘어 분류된다. 1부는 1장과 2장을 포함하고 있다. 1장에서는 클라우드에서 엔드 투 엔드 생성형 AI 솔루션을 개발하는 데 필요한 역사, 핵심 개념, 필수 정보들을 강조하며 워밍업을 시작한다. 그리고 2장에서 모델 기능의 기본이 되는 LLM의 NLP 기능과 트랜스포머 아키텍처에 대해 풀어낸다. 
​
​2부에서는 LLM 맞춤화를 위한 기술들을 소개한다. 미세 조정(fine-tuning), 검색 증강 생성(RAG), 프롬프트 엔지니어링 등 최신 기술을 실무 관점에서 구체적으로 소개한다. 이를 통해 LLM 기반 애플리케이션의 개발, 운영, 확장, 배포 전략을 심도 있게 다룬다. 
​

3부에서는 에이전트, 코파일럿, 자율 에이전트와 같은 개념을 살피면서, 시맨틱 커널, LangChain, AutoGen 에 대해 설명한다. 자율 생성형 AI 애플리케이션을 개발하는데 도움이 되는 내용들이다. 즉 개발프레임워크와 LLMOps, 그리고 배포 및 확장전략을 다룬다. 개인적으로는 4부에서 데이터 프라이버시, 보안, 책임 있는 AI와 같은 현실적 이슈에도 구체적으로 접근하고 있어 큰 도움이 되었다. 단순히 기술적 설명에 그치지 않고, 실제 비즈니스 현장에서 마주치는 윤리적·법적 문제에 대한 가이드까지 제공하는 등 AI 실무자와 클라우드 엔지니어 모두에게 실질적인 도움을 주는 책이기에, 주위의 엔지니어들과 함께 읽었다. 

​생성형 AI의 핵심 개념을 명확하게 설명하면서도, 실제 클라우드 환경에서 어떻게 적용할 수 있는지 구체적인 사례와 코드 예시를 통해 실용적으로 풀어낸 점이 눈에 띈다. 예제에서는 마이크로소프트 Azure AI 클라우드와 Open AI 렌즈를 사용한다. 깃허브에 실습 예제가 올라와 있어 활용하기에도 편하다. 
​
​물론 실무를 위한 책이다보니 AI와 클라우드에 대한 기초 지식이 전혀 없는 이에게는 다소 진입 장벽이 있을 수 있다. 게다가 특정 클라우드 서비스에 대한 설명이 상대적으로 많아, 다양한 플랫폼에 대한 균형 잡힌 접근을 기대했던 나로서는 살짝 아쉬운 점도 있었다. 최신 트렌드와 현실적 고민을 모두 반영하며, 명확한 설명과 실습 중심의 구성으로 초중급 실무자에게 특히 추천해보게 되는 책. 
​
​