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IT/과학>IT/인터넷

AI 통합 방법론 MLOps AI 기술에 속속 도입, 향후 10년 적용 확대될 것

슈퍼브에이아이 로고. /슈퍼브에이아이

인공지능(AI)이 전 산업 영역에서 폭넓게 활용되면서 데이터 관리, 머신러닝 시스템 개발, 서비스 운영을 통합한 MLOps(머신러닝오퍼레이션즈) 도입이 AI 등 IT 업계에 확대되고 있다.

 

지난 10년 동안 소프트웨어업계에서 개발과 운영을 결합한 'DevOps(데브옵스)' 개발 방법론이 각광을 받아왔는 데, 이 중 AI에 특화된 방법론인 MLOps가 AI 기술에 속속 도입될 전망이다.

 

슈퍼브에이아이·티맥스 A&C·마이크로소프트(MS)·구글·아마존웹서비스(AWS) 등 IT 기업들은 AI의 머신러닝 기술이나 데이터 플랫폼에 MLOps을 속속 도입하는 추세다.

 

슈퍼브에이아이 김현수 대표는 "데브옵스라는 단어가 처음 공개된 지 10년이 조금 넘은 지금, 깃허브·데이터독 등 관련 기업들의 가치는 수십억 달러에 달하고 있다"며 "지난 10년 간 소프트웨어 시대에서 데브옵스가 각광을 받아왔다면, 향후 10년은 AI의 시대로 MLOps가 주목받을 것"이라고 전망했다.

 

AI 개발에 필요한 ▲데이터 구축 ▲모델 개발 및 훈련 ▲모델 배포 등 과정에 워크플로우가 매끄럽지 못하거나 파이프라인이 제대로 구축되지 않으면, 비용이 증가하고 프로젝트가 지연될 확률이 높다. 반면, 한 플랫폼 안에서 데이터나 AI 기술 개발, 운용을 통합하면 AI 개발 생산성을 개선할 수 있어 MLOps에 대한 수요가 점차 커지고 있다. 이에 따라 데이터 과학자, 머신러닝 엔지니어, 앱 개발자 및 IT 운영자가 이용 가능한 플랫폼도 다양하게 개발되고 있다.

 

슈퍼브에이아이는 AI 머신러닝 개발에 필요한 데이터 처리 과정을 한 번에 관리할 수 있는 올인원 플랫폼 '스위트'를 운영하고 있다. 이에 따라 데이터 구축, 가공, 관리, 분석 과정까지 시각화와 자동화를 지원하고 반복되는 모델 훈련 단계까지 데이터를 매끄럽게 연결할 수 있다. 자동화 기능 중 하나인 '오토라벨링'은 AI로 1차로 데이터 라벨링을 진행하고, 2차로 AI가 검수를 요청한 부분만 수정해 수동 작업 대비 약 10배의 속도로 데이터를 처리할 수 있다.

 

특히, 슈퍼브에이아이는 최근 MLOps 저변 확장을 위해 모인 글로벌 AI 기업 연합체인 'AI 인프라스트럭쳐 얼라이언스'에 합류했다. 국내에서는 슈퍼브에이아이가 유일하게 가입돼 있으며 미국 실리콘밸리, 유럽, 이스라엘 등 세계 각국에서 기술력으로 인정받는 8개 AI 기업이 가입돼 있으며, MLOps 생태계 조성을 주도할 계획이다.

 

마이크로소프트(MS) 로고. /MS

마이크로소프트는 클라우드 기반의 '애저 머신러닝'을 통해 MLOps 서비스를 지원하고 있다. 머신러닝 모델의 학습, 배포, 자동화, 관리 추적 기능을 제공하며, 일반 머신러닝부터 딥러닝, 지도 학습과 비지도 학습까지 폭넓게 사용 가능하다.

 

비주얼 머신러닝 인터페이스를 통해 별도의 코딩 없이 드래그 앤 드롭 조작 만으로 모델 제작 및 배포가 가능해, 더 쉽게 고품질 모델을 개발할 수 있다. 또 파이토치, 텐서플로, 사이킷-런, 깃, ML플로우 플랫폼 등 오픈소스 툴과도 연동돼 활용도가 더 높다.

 

AWS 로고. /AWS

아마존웹서비스(AWS)는 '세이지메이커'를 통해 전체 머신러닝 워크플로우를 포괄해 데이터를 분류· 준비하고, 알고리즘 선택, 모델 학습, 배포를 위한 조정 및 최적화, 예측 수행 및 작업을 수행하는 완전 관리형 서비스를 제공하고 있다. 세이지메이커에서 제공하는 '스튜디오'는 데이터 업로드, 새로운 노트북 생성, 모델 학습 및 튜닝, 실험 조정, 결과 비교, 프로덕션 배포 등 다양한 과정을 웹 기반 단일 시각적 인터페이스 내에서 수행할 수 있어 생산성 향상에 도움을 준다.

 

구글 로고. /구글

구글 클라우드 AI 플랫폼은 데이터 라벨링, 노트북, 대시보드, AI 허브 등 머신러닝 라이프사이클 관리를 지원하는 다양한 기능이 포함하고 있다. 노트북은 구글 코랩에서 무료로 실행할 수 있으며, AI 허브에는 큐브플로우 파이프라인, 노트북, 서비스, 텐서플로우 모듈, 학습된 모델, 기술 가이드 등 다양한 오픈 리소스가 포함돼 있다. 이 중, 텐서플로우는 구글이 '알파고' 등을 개발하는 데 사용한 머신러닝 프로그램으로, 소스를 공개해 머신러닝 대중화 시대를 이끈 프로그램으로 평가받고 있다.

 

티맥스 A&C 로고. /티맥스 A&C

티맥스 A&C의 쿠버네티스 기반 오픈 클라우드 플랫폼 '하이퍼클라우드 4.1'은 AI와 머신러닝 모델 설계 및 훈련을 원활히 실행할 수 있도록 오픈소스가 탑재돼 있다. 다양한 프로그래밍 언어를 복잡한 설정 없이 사용 가능하고, 머신러닝 개발을 위해 제공된 사전 정의된 카탈로그로 서버 관리 및 운영, 배포 환경을 간편하게 구축할 수 있다.

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