AI 모델 공개 전 체크리스트
모델을 공개하기 전에 확인할 항목을 한 번에 점검합니다.
AI 모델 공개하기
학습한 AI 모델을 Hugging Face 등에 공개할 때의 준비와 절차
공개 대상이 소스 코드라면
이 페이지는 학습한 AI 모델(가중치)을 공개하는 경우를 다룹니다. 소스 코드를 공개하신다면 오픈소스 공개하기를 참고하세요. 외부 오픈소스 모델을 가져다 쓰는 경우라면 AI Model 라이선스를 참고하세요.
AI 모델을 공개하는 일은 소스 코드를 공개하는 일과 절차가 대부분 같습니다. 조직 승인을 받고, 공개할 권리를 확인하고, 민감정보를 걸러내고, 공개 후 지원 인력을 정합니다. 이 공통 절차는 공개 절차와 공개 Rule을 그대로 따르시면 됩니다.
이 페이지는 모델이라서 달라지는 부분만 다룹니다.
코드 공개와 무엇이 다른가
| 항목 | 소스 코드 공개 | AI 모델 공개 |
|---|---|---|
| 공개물 | 소스 코드 | 가중치 파일과 모델 카드 |
| 라이선스 | 코드 라이선스 하나 | 모델 라이선스와 학습 데이터셋 라이선스를 따로 판단 |
| 설명 문서 | README, 기여 안내 | 모델 카드(용도, 한계, 편향, 평가 결과 포함) |
| 민감정보 | 코드와 커밋 이력 | 여기에 더해 학습 데이터에 섞인 개인정보와 저작물 |
| 규제 | 수출 통제(ECCN, 수출관리분류번호) | 여기에 더해 EU 인공지능법과 국내 인공지능 기본법의 문서화 요구 |
가장 자주 걸리는 곳은 학습 데이터셋입니다. 모델 라이선스를 정리했더라도 학습에 쓴 데이터셋의 라이선스가 재배포나 상업적 이용을 제한하는 경우가 있습니다. 둘은 별개로 확인하셔야 합니다.
한 장 요약
- 소속 조직 내부 승인을 받고 OSRB(사내 오픈소스 검토 조직)에 검토를 요청합니다(공개 절차의 A 단계).
- 모델과 학습 데이터셋의 라이선스를 각각 확인합니다.
- 공개 전 체크리스트로 빠진 항목을 점검합니다.
- 모델 카드를 작성합니다. 공개 후 가장 많이 읽히는 문서입니다.
- 규제 대응이 필요하면 AI SBOM으로 문서화 상태를 확인합니다.
- 저장소를 공개하고 운영합니다(공개 절차의 D 단계).
의사결정 흐름
| 질문 | 다음 행동 |
|---|---|
| 모델 가중치를 재배포할 권리가 있는가(베이스 모델 라이선스 확인) | 불분명하면 먼저 검토를 요청합니다 |
| 학습 데이터셋의 라이선스가 재배포를 허용하는가 | 제한이 있으면 데이터셋을 제외하고 모델만 공개할지 판단합니다 |
| 학습 데이터에 개인정보나 타인의 저작물이 섞여 있는가 | 섞여 있다면 공개 전 법무와 개인정보 담당 부서에 확인합니다 |
| 공개 후 문의에 답할 담당자가 있는가 | 없으면 확보 계획을 먼저 세웁니다 |
공개 전에 검토받으려면
공개하기 전에 비공개 상태에서 직접 점검할 수 있습니다. 모델을 비공개 저장소에 올리고, 본인의
Hugging Face 토큰(HF_TOKEN)으로 SBOM 생성 도구 BomLens를 돌리면 빠진 항목과 채우는 방법이
정리되어 나옵니다.
그 결과로 모델 카드를 보강한 뒤, 정리된 내용을 가지고 OSRB에 검토를 요청하시면 됩니다. 실행
방법은 AI SBOM에 있습니다.
토큰은 계정 전체가 열리는 것 대신 해당 저장소 하나로 범위를 좁혀 발급하세요. 조직 계정에 토큰 승인 정책이 걸려 있으면 관리자 승인 전까지 대기 상태가 되므로, 공개 일정이 정해져 있다면 토큰 발급을 먼저 진행하시기 바랍니다.
관련 문서
- 공개 절차 — 승인부터 운영까지 공통 절차
- 공개 Rule — 공개 전 지켜야 할 기준
- 민감정보 제거 체크리스트 — 코드와 커밋 이력 정리
- AI Model 라이선스 — RAIL, Llama 등 모델 라이선스 해설
문의
AI 모델 공개 관련 문의와 검토 요청은 OSRB(opensource@sktelecom.com)로 연락하세요.
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