클라우드 컴퓨팅에 대하여
클라우드 컴퓨팅 플랫폼은 AI 애플리케이션 개발 및 배포에 필수적인 확장 가능한 컴퓨팅 리소스에 대한 온디맨드 액세스를 제공합니다. 이러한 플랫폼은 강력한 GPU 및 TPU와 같은 가상화된 하드웨어와 방대한 스토리지 및 네트워킹 기능을 제공하여 물리적 인프라에 대한 상당한 초기 투자의 필요성을 없애줍니다. 이를 통해 팀은 복잡한 모델을 훈련하고, 대규모 데이터 세트를 처리하며, 높은 가용성과 유연성으로 AI 서비스를 호스팅할 수 있습니다. 사용한 만큼만 지불하는 모델은 개인 연구원에서 대기업에 이르기까지 모든 사람이 최첨단 AI 개발에 접근할 수 있도록 합니다.
핵심 기능
- GPU/TPU 가속: 머신러닝 모델 훈련 및 추론 작업을 가속화하도록 설계된 특수 프로세서에 대한 액세스를 제공합니다.
- 확장 가능한 데이터 스토리지: 훈련 데이터 세트를 위해 페타바이트 규모의 데이터를 저장할 수 있는 객체 스토리지 솔루션(Amazon S3 또는 Google Cloud Storage 등)을 제공합니다.
- 관리형 AI/ML 플랫폼: 데이터 준비에서 모델 배포에 이르기까지 전체 머신러닝 수명 주기를 간소화하는 통합 환경(예: SageMaker, Azure ML)을 제공합니다.
- 서버리스 컴퓨팅: AI 모델을 수요에 따라 자동으로 확장되는 엔드포인트로 배포하여 추론 비용과 성능을 최적화할 수 있습니다.
- 고성능 컴퓨팅(HPC): 고급 AI 연구에 필요한 대규모 시뮬레이션 및 복잡한 계산 작업을 실행하기 위해 상호 연결된 컴퓨터 클러스터를 제공합니다.
적용 사례
클라우드 컴퓨팅은 데이터 과학자, 머신러닝 엔지니어 및 AI 중심 스타트업에게 기본적입니다. 막대한 계산 능력이 필요한 대규모 언어 모델(LLM) 훈련, 자율 주행과 같은 애플리케이션을 위한 실시간 컴퓨터 비전 API 배포, 모델 구축을 위한 통찰력을 추출하기 위한 빅데이터 분석 파이프라인 실행 등에 사용됩니다.
선택 요령
AI 프로젝트를 위한 클라우드 컴퓨팅 제공업체를 선택할 때는 특정 GPU/TPU 모델의 가용성과 성능을 고려해야 합니다. 관리형 AI/ML 플랫폼의 성숙도와 기능 세트를 평가하십시오. 장기 실행 훈련 작업과 간헐적인 추론 워크로드 모두에 대한 가격 모델을 분석하십시오. 또한 데이터 보안, 규정 준수 인증 및 기존 MLOps 도구와의 통합을 평가해야 합니다.
클라우드 컴퓨팅응용 시나리오
대규모 딥러닝 모델 훈련
한 기술 회사의 데이터 과학 팀은 1,000만 개 이상의 이미지 데이터 세트에서 새로운 컴퓨터 비전 모델을 훈련해야 합니다. 사내 서버를 사용하면 몇 주가 걸릴 것입니다. 대신, 그들은 클라우드 컴퓨팅 플랫폼을 활용하여 16개의 고성능 GPU 인스턴스 클러스터를 가동합니다. 플랫폼의 관리형 데이터 스토리지를 사용하여 데이터 세트를 호스팅하고 사전 구성된 딥러닝 환경을 사용하여 종속성을 관리합니다. 이 병렬 처리 기능은 훈련 시간을 몇 주에서 단 48시간으로 단축하여 더 빠른 반복과 모델 개선을 가능하게 합니다.
확장 가능한 AI 추론 API 배포
한 스타트업이 AI 기반 문법 교정 도구를 개발하여 수천 명의 동시 사용자에게 서비스를 제공해야 합니다. 변동하는 트래픽을 처리하기 위한 인프라를 구축하고 유지하는 것은 복잡하고 비용이 많이 듭니다. 그들은 주요 클라우드 제공업체의 서버리스 컴퓨팅 서비스를 선택합니다. 모델을 컨테이너로 패키징하여 서버리스 함수로 배포합니다. 플랫폼이 자동으로 확장, 프로비저닝 및 유지 관리를 처리합니다. 이 접근 방식을 통해 실제로 사용한 컴퓨팅 시간에 대해서만 비용을 지불하게 되어 운영 비용을 크게 절감하고 수요가 가장 많을 때에도 모든 사용자에게 응답성이 뛰어난 경험을 보장할 수 있습니다.
특성 공학을 위한 빅데이터 처리 실행
한 ML 엔지니어는 추천 엔진을 위한 특성을 생성하기 위해 테라바이트 규모의 원시 사용자 로그 데이터를 처리해야 합니다. 단일 머신으로는 이 볼륨을 처리할 수 없습니다. 엔지니어는 EMR 또는 Dataproc의 Apache Spark와 같은 클라우드의 관리형 빅데이터 서비스를 사용합니다. 데이터를 정리, 변환 및 집계하는 스크립트를 작성한 다음, 동적으로 프로비저닝된 수십 대의 머신 클러스터에서 실행합니다. 클라우드 서비스가 클러스터 관리를 처리하고, 작업은 며칠이 아닌 몇 시간 만에 완료됩니다. 결과적인 특성 세트는 클라우드 스토리지에 저장되어 모델 훈련에 사용할 준비가 됩니다.
엔드투엔드 MLOps 파이프라인 구축
한 기업 AI 팀은 재현성을 보장하고 배포 속도를 높이기 위해 전체 머신러닝 워크플로우를 자동화하고자 합니다. 그들은 클라우드 제공업체의 관리형 AI 플랫폼을 사용합니다. 이 플랫폼은 데이터 버전 관리, 실험 추적, 자동화된 모델 훈련(AutoML), 모델 레지스트리 및 배포를 위한 CI/CD 도구를 통합합니다. ML 엔지니어는 데이터 수집부터 프로덕션 환경의 모델 모니터링에 이르기까지 전체 파이프라인을 정의합니다. 새로운 데이터를 사용할 수 있게 되면 파이프라인이 자동으로 트리거되어 모델을 재훈련하고 테스트를 실행하며 성능 기준을 충족하면 새 버전을 배포합니다. 이 모든 것이 통합된 클라우드 환경 내에서 이루어집니다.
기초 언어 모델 미세 조정
한 법률 기술 스타트업이 계약 분석을 위한 전문 AI 비서를 만들고 싶어합니다. 대규모 언어 모델(LLM)을 처음부터 구축하는 대신, 그들은 독점적인 법률 문서 데이터 세트에서 강력한 오픈 소스 모델을 미세 조정하기로 결정합니다. 그들은 클라우드 플랫폼을 사용하여 며칠 동안 고용량 메모리 GPU 인스턴스(예: A100)를 임대합니다. 데이터 세트를 안전한 클라우드 스토리지에 업로드하고 인기 있는 훈련 프레임워크를 사용하여 미세 조정 프로세스를 실행합니다. 클라우드는 일시적이고 비용 효율적인 기반으로 필요한 계산 능력을 제공하여, 값비싼 하드웨어를 소유하지 않고도 고도로 전문화되고 가치 있는 AI 자산을 만들 수 있게 합니다.
협업 데이터 과학 환경 호스팅
분산된 데이터 과학자 팀은 프로젝트에서 협업하기 위한 중앙 집중식 환경이 필요합니다. 개별 로컬 환경을 설정하면 버전 충돌과 불일치가 발생합니다. 팀 리더는 클라우드 제공업체의 관리형 노트북 서비스(예: Amazon SageMaker Studio 또는 Google Vertex AI Workbench)를 사용합니다. 이는 각 팀원에게 데이터 세트 및 코드 리포지토리에 대한 공유 액세스 권한이 있는 클라우드 기반의 컨테이너화된 JupyterLab 인스턴스를 제공합니다. 이를 통해 모든 사람이 동일한 도구와 데이터로 작업하고 협업을 간소화하며 리더는 인프라 설정 없이 진행 상황을 쉽게 모니터링하고 리소스를 관리할 수 있습니다.