GitLab 17.6이 지난 21일 출시됐습니다. 이번 업데이트에서는 GitLab Duo Chat의 셀프 호스팅 모델 지원, 배포 세부 사항 페이지에 릴리즈 노트 표시, 취약점 보고서 그룹화 기능을 도입했습니다. 아울러 Merge request 리뷰어 할당 기능을 개선하고, Model registry GA 버전을 선보였습니다.
위 내용은 이번 릴리즈에서 선보인 150개 개선 사항 중 몇 가지 주요 사항입니다. 아래에 주요 업데이트 내용을 모두 확인하세요. 다음 달 릴리즈 내용을 미리 보려면, 17.7 릴리즈 킥오프 비디오가 있는 예정 릴리즈 페이지를 확인하세요.
GitLab Duo Chat 셀프 호스팅 모델
(Self-managed 전용)
이제 지원되는 자체 대규모 언어 모델(LLM)을 호스팅하고, 셀프 호스팅된 GitLab Duo Chat을 활성화하도록 구성할 수 있습니다. 이 기능은 베타 버전이며, GitLab Self-managed에서 Ultimate와 Duo Enterprise를 구독하면 이용할 수 있습니다.
셀프 호스팅 모델을 사용하면, 온프레미스 또는 프라이빗 클라우드에서 호스팅되는 모델로 GitLab Duo Chat 또는 Code Suggestions(GitLab 17.5에 베타 기능으로 도입)를 활성화할 수 있습니다. Code Suggestions에는 현재 vLLM 또는 AWS Bedrock의 오픈 소스 Mistral 모델, AWS Bedrock의 Claude 3.5 Sonnet, Azure OpenAI의 OpenAI 모델을 지원합니다. Chat에는 현재 vLLM 또는 AWS Bedrock의 오픈 소스 Mistral 모델, AWS Bedrock의 Claude 3.5 Sonnet을 지원합니다. 셀프 호스팅 모델을 활성화하면, 완전한 데이터 주권과 프라이버시를 유지하며 생성형 AI 기능을 이용할 수 있습니다.
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Merge request 리뷰어 할당 개선
변경 내용을 신중하게 작성하고 Merge request(MR)를 준비한 다음에는, MR 진행을 돕는 리뷰어를 찾아야 합니다. MR에 적합한 리뷰어를 찾으려면 ‘적절한 승인자가 누구인지’, ‘제안하는 변경 사항의 주제 전문가(CODEOWNER)가 누구인지’ 파악해야 합니다.
이제 리뷰어를 할당할 때, 사이드바에 MR의 승인 요건과 리뷰어 간에 연결이 생성됩니다. 각 승인 규칙을 확인한 다음, 해당 승인 규칙을 충족하는 승인자 중 선택해 MR을 진행하세요. 선택 사항인 CODEOWNER 섹션을 사용할 때, 해당 규칙은 사이드바에도 표시돼 변경 사항에 적합한 주제 전문가를 찾는 데 도움이 됩니다.
개선된 리뷰 어 할당 기능은 GitLab에서 할당된 리뷰어에게 인텔리전스를 적용하는 차세대 진화입니다. 이 이터레이션은 ‘추천한 리뷰어에게서 배운 내용’과 ‘MR 진행을 위해 최적의 리뷰어를 효과적으로 찾는 방법’에 기반합니다. 향후 리뷰어 할당 이터레이션에서는 가능한 리뷰어를 추천하고 순위를 매기는 데 사용되는 인텔리전스를 지속적으로 개선할 예정입니다.
배포 세부 사항 페이지에 릴리즈 노트 표시
‘승인을 요청받은 배포에 무엇을 포함할 수 있는지’ 궁금했나요? 이전 버전에서는 자세한 콘텐츠 설명과 테스트 지침이 있는 릴리즈를 만들 수 있었지만, 이 데이터가 관련 환경별 배포에는 표시되지 않았습니다. 이제 GitLab에서 관련 배포 세부 사항 페이지 아래에 릴리즈 노트를 표시합니다.
GitLab 릴리즈는 항상 Git 태그에서 생성되므로, 릴리즈 노트는 태그 트리거 파이프라인과 관련된 배포에만 표시됩니다.
이 기능은 Anton Kalmykov가 GitLab에 기여한 기능입니다. 감사합니다!
취약점 보고서 그룹화
사용자는 취약점을 그룹으로 보는 기능이 필요합니다. 이는 보안 분석가가 대량 작업을 활용해 분류 작업을 최적화하는 데 도움이 됩니다. 또한 사용자는 자기 그룹과 일치하는 취약점 수, 즉 ‘OWASP(오픈 소스 웹 애플리케이션 보안 프로젝트) 상위 10개 취약점이 몇 개 있는지’ 확인할 수 있습니다.
Model registry GA 버전
GitLab의 Model registry GA(Generally Available) 버전은 머신러닝 모델을 기존 GitLab 워크플로의 일부로 관리하는 중앙 집중식 허브입니다. 이 기능을 사용해 모델 버전을 추적하고, 아티팩트와 메타데이터를 저장하며, 모델 카드에 종합 문서를 관리할 수 있습니다.
원활한 통합을 위해 구축된 Model registry는 MLflow 클라이언트와 기본적으로 작동하며, CI/CD 파이프라인에 직접 연결돼 자동화된 모델 배포와 테스트를 지원합니다. 데이터 사이언티스트는 직관적인 UI 또는 기존 MLflow 워크플로로 모델을 관리할 수 있으며, MLOps 팀은 시맨틱 버저닝과 CI/CD 통합을 활용해 GitLab API 안에서 프로덕션 배포를 간소화할 수 있습니다.
피드백 이슈에 의견을 남겨 주세요. 지금 바로 GitLab 인스턴스에서 Deploy> Model registry로 이동해 기능을 사용할 수 있습니다.
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(이 포스트는 GitLab의 동의를 받아 공식 블로그의 영문 포스트를 우리말로 번역한 글입니다.)
Tip! 인포그랩의 GitLab 버전별 기능에서 버전별로 추가된 기능을 검색해 볼 수 있습니다.