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Best 185 AI 인프라 AI tools

Popular AI 인프라 AI tools include codegate, OpenRouter, MongoDB, Nous Research, Databricks, LangChain, LM Studio, Firecrawl, Composio 및 Vast.ai, helping you work more efficiently.

Grably
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Grably

Grably는 고품질의 윤리적으로 공급된 AI 학습 데이터를 제공하는 분산형 데이터 소유권 네트워크(DeDON)입니다. 방대한 기성 데이터셋 컬렉션, 맞춤형 데이터 수집, 큐레이션 및 주석 서비스를 제공하여 AI 개발을 가속화하는 동시에 사용자가 안전하고 투명하게 데이터를 수익화할 수 있도록 지원합니다.

데이터 라벨링
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Zyphra
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Zyphra

Zyphra는 고성능, 고효율의 기초 모델을 개발하는 오픈소스 AI 연구 회사입니다. 개발자와 연구원을 위해 최첨단 소형 언어 모델(SLM), 텍스트 음성 변환(TTS) 시스템 및 전문 추론 모델을 제공하며, 온디바이스 및 엔터프라이즈 애플리케이션을 위한 고급 AI의 민주화에 중점을 둡니다.

모델 개발
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MindsDB
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MindsDB

MindsDB는 데이터베이스를 위한 오픈 소스 AI 레이어로, 개발자가 표준 SQL을 사용하여 AI 모델과 에이전트를 구축, 훈련 및 배포할 수 있도록 합니다. 수백 개의 데이터 소스에 연결하고, 구조화 및 비구조화 데이터를 지식 기반으로 통합하며, 복잡한 ETL 파이프라인 없이 데이터에서 직접 AI 기반 답변을 얻을 수 있게 해줍니다.

머신러닝
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UP Board
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UP Board

UP Board는 엣지 AI, IoT 및 로보틱스 애플리케이션을 구축하는 전문 개발자를 위해 설계된 고성능 단일 보드 컴퓨터(SBC) 시리즈입니다. 강력한 인텔® 프로세서로 구동되며 라즈베리 파이 생태계와 호환되어 프로토타입에서 대량 생산으로 전환하기 위한 이상적인 하드웨어 플랫폼을 제공합니다.

에지 컴퓨팅
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Story

Story

Story는 지적 재산(IP)의 토큰화 및 관리를 위해 설계된 블록체인 기반 인프라입니다. 크리에이터, 개발자 및 기업이 온체인에서 IP를 등록, 라이선스 및 수익화할 수 있도록 지원하며, 프로그래밍 가능한 라이선싱, 자동 로열티 분배 및 AI 데이터 액세스를 위한 새로운 프레임워크를 제공합니다.

데이터 관리
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Huntr
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Huntr

huntr는 AI/ML 생태계 보안에 전념하는 세계 최초의 버그 바운티 플랫폼입니다. 보안 연구원과 오픈 소스 AI 프로젝트를 연결하여 AI 애플리케이션, 라이브러리 및 모델 파일 형식의 취약점을 발견하고 보고할 수 있도록 지원합니다. 연구원은 검증된 발견에 대해 금전적 보상을 받아 PyTorch, TensorFlow, Hugging Face Transformers와 같은 핵심 AI 기술의 안전과 안정성을 보장하는 데 기여합니다.

MLOps
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Orq.ai
Freemium

Orq.ai

Orq.ai는 엔지니어링 및 제품 팀을 위한 엔드투엔드 생성형 AI 협업 플랫폼입니다. 사용자는 단일 통합 환경에서 GenAI 사용 사례를 실험하고, 프로덕션에 배포하며, 성능을 모니터링하여 전체 LLM 애플리케이션 수명 주기를 지원할 수 있습니다.

모델 배포
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AI SDK
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AI SDK

Vercel의 AI SDK는 개발자가 AI 기반 애플리케이션을 구축할 수 있도록 설계된 무료 오픈 소스 TypeScript 툴킷입니다. OpenAI, Anthropic, Google Gemini와 같은 다양한 대규모 언어 모델과 원활하게 통합할 수 있는 통합 API를 제공합니다. 이 SDK는 프레임워크에 구애받지 않으며 React, Next.js, Vue, Svelte 등을 지원하여 스트리밍 응답 및 생성형 UI와 같은 기능을 최소한의 노력으로 만들 수 있습니다.

모델 통합
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Label Your Data
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Label Your Data

기계 학습을 위한 고품질의 정확한 레이블링 데이터셋을 제공하는 전문 데이터 주석 서비스 및 플랫폼입니다. 이미지, 비디오, 텍스트, 오디오 등 다양한 데이터 유형을 지원하며 유연한 가격 책정, 셀프 서비스 플랫폼 및 완전 관리형 서비스를 제공하여 모든 규모의 AI 프로젝트를 확장할 수 있습니다.

데이터 관리
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Vectorize
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Vectorize

Vectorize는 비정형 데이터 기반 AI 애플리케이션 구축을 간소화하는 RAG-as-a-Service 플랫폼입니다. 관리형 RAG 파이프라인, 광범위한 데이터 소스 커넥터, 자체 관리형 벡터 데이터베이스 사용 또는 기존 데이터베이스 연결 유연성을 제공하여 개발자가 프로덕션 준비가 된 AI 솔루션을 신속하게 배포할 수 있도록 지원합니다.

걸레
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Zetic.ai
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Zetic.ai

Zetic.ai는 개발자가 비싼 GPU 서버 없이 AI 모델을 엣지 디바이스에 직접 배포할 수 있도록 지원하는 플랫폼입니다. 자동화된 파이프라인인 ZETIC.MLange는 온디바이스 실행을 위해 모델을 최적화하고 변환하여 NPU 가속을 통해 최대 60배 빠른 성능을 달성하며 데이터 프라이버시를 보장하고 지연 시간을 줄입니다.

에지 컴퓨팅
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Backengine
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Backengine

backengine은 개발자가 확장 가능한 LLM 기반 백엔드 API를 몇 분 만에 구축하고 배포할 수 있게 해주는 플랫폼입니다. 자연어 프롬프트를 사용하여 API 로직을 정의하고, backengine이 배포부터 자동 확장까지 전체 서버리스 인프라를 처리하도록 하세요.

API
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VisionLabs

VisionLabs

VisionLabs는 세계 최고의 엔터프라이즈급 컴퓨터 비전 및 머신러닝 솔루션 개발사입니다. 얼굴, 객체, 차량 인식을 전문으로 하며, 금융, 보안, 교통, 소매 등 다양한 산업에 최상위 알고리즘을 제공합니다. 주요 제품으로는 포괄적인 인식을 위한 LUNA PLATFORM과 모바일 생체 인증을 위한 LUNA ID가 있습니다.

플랫폼
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Weaviate
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Weaviate

Weaviate는 개발자를 위해 설계된 오픈 소스 AI 네이티브 벡터 데이터베이스입니다. 확장 가능하고 지연 시간이 짧은 벡터, 키워드 및 하이브리드 검색을 지원합니다. 시맨틱 검색, 추천 엔진, 검색 증강 생성(RAG) 시스템과 같은 AI 애플리케이션 구축에 이상적이며, 널리 사용되는 머신러닝 모델과 원활하게 통합되어 의미적 의미를 기반으로 데이터를 저장하고 쿼리합니다.

벡터 데이터베이스
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Nebius
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Nebius

Nebius는 까다로운 AI 및 머신러닝 워크로드를 위해 특별히 설계된 고성능 클라우드 플랫폼입니다. 단일 인스턴스부터 대규모 클러스터까지 최신 NVIDIA GPU에 대한 확장 가능한 액세스를 제공하며, 관리형 서비스 제품군과 통합 AI Studio를 통해 훈련에서 추론까지 전체 ML 수명 주기를 간소화합니다.

GPU 클라우드
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Paragon
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Paragon

Paragon은 개발자를 위한 임베디드 통합 플랫폼으로, SaaS 및 AI 기업이 제품 통합을 신속하게 구축하고 확장할 수 있도록 설계되었습니다. RAG를 위한 대용량 데이터 수집, AI 에이전트를 위한 실시간 작업, 이벤트 기반 워크플로우와 같은 다양한 사용 사례를 위한 통합 인프라, 사전 구축된 커넥터, 관리형 인증 및 특수 목적의 도구를 제공합니다. 이를 통해 개발자는 고객이 필요로 하는 모든 통합을 10배 더 빠르게 제공할 수 있습니다.

통합 플랫폼
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Rido Protocol

Rido Protocol

Rido Protocol은 사용자가 개인 데이터를 소유, 제어 및 수익화할 수 있도록 지원하는 탈중앙화 Web3 프레임워크입니다. 프로그래밍 가능한 데이터 생성 및 접근 제어를 가능하게 하여 Web2 데이터를 Web3 생태계로 연결합니다. 데이터 마켓플레이스를 제공하고 탈중앙화 추천 시스템 및 디지털 비서와 같은 AI 애플리케이션을 지원함으로써 Rido는 공정하고 사용자 중심적인 데이터 경제를 만드는 것을 목표로 합니다.

데이터 플랫폼
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Kardome

Kardome

Kardome은 스마트 기기를 위한 AI 기반 음성 향상 기술을 제공합니다. 핵심 기술인 공간 청각(Spatial Hearing) 소프트웨어는 시끄럽고 여러 사람이 말하는 환경에서 목표 음성을 분리하여 모든 음성 인식 시스템에 선명한 오디오를 전달합니다. 자동차, 가전제품, 헬스케어 산업을 위해 설계되었으며, 개인화된 호출 명령어 및 음성 생체 인식과 같은 솔루션을 엣지에서 작동시켜 개인 정보 보호와 성능을 강화합니다.

음성 기술
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Composio
Freemium

Composio

Composio는 AI 에이전트를 위한 '스킬 레이어' 역할을 하는 개발자 플랫폼입니다. 개발자가 AI 에이전트를 10,000개 이상의 도구 및 API에 원활하게 연결하고 인증, 실행, 확장과 같은 복잡한 작업을 처리할 수 있도록 지원합니다. 이를 통해 개발자는 통합 문제 대신 에이전트 로직에 집중하여 강력하고 행동 지향적인 AI 애플리케이션을 훨씬 빠르게 구축할 수 있습니다.

에이전트 도구
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TiDB Cloud
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TiDB Cloud

TiDB Cloud는 완전 관리형 분산 SQL 서비스형 데이터베이스(DBaaS)입니다. 수평적 확장성, MySQL 호환성 및 하이브리드 트랜잭션/분석 처리(HTAP) 기능을 제공합니다. 최신 데이터 집약적 애플리케이션 및 AI 기반 서비스를 구축하는 데 이상적이며, 데이터베이스 운영을 단순화하고 실시간 트랜잭션과 AI 벡터 검색을 포함한 복잡한 분석이 모두 필요한 애플리케이션을 위한 강력한 백엔드를 제공합니다.

벡터 데이터베이스
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Alloy Automation
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Alloy Automation

AI 시대를 위한 강력한 통합 인프라입니다. Alloy Automation은 에이전트 툴킷, 임베디드 iPaaS 및 연결 API를 제공하여 AI 에이전트가 실제 작업을 수행하고 SaaS 기업이 제품 통합을 신속하게 구축하고 확장할 수 있도록 지원합니다.

에이전트 도구
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Seeed Studio
Paid

Seeed Studio

Seeed Studio는 개발자와 기업을 위한 선도적인 IoT 하드웨어 플랫폼입니다. 엣지 컴퓨팅에 특화된 광범위한 오픈 소스 하드웨어, 개발 키트, 센서 및 AI 가속 모듈을 제공합니다. 라즈베리 파이 및 NVIDIA Jetson을 사용한 프로토타이핑부터 확장 가능한 제조 서비스(OEM/ODM)에 이르기까지, Seeed Studio는 혁신가들이 스마트 농업, 산업 및 도시를 위한 실제 IoT 및 엣지 AI 솔루션을 구축하고 배포할 수 있도록 지원합니다.

에지 컴퓨팅
Visits 1.3MFavorites 144Likes 154
OpenMemory MCP
Freemium

OpenMemory MCP

OpenMemory MCP는 AI 도구에 영구적이고 비공개적인 메모리를 제공하도록 설계된 로컬 우선 애플리케이션입니다. 프로젝트 세부 정보, 코드 스니펫, 개인 선호도와 같은 컨텍스트를 저장, 구성 및 관리하고 Claude 및 Cursor와 같은 다양한 AI 애플리케이션에서 안전하게 공유하여 개인화 및 워크플로우 연속성을 향상시킬 수 있습니다.

개인화
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Thordata
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Thordata

Thordata는 대규모 웹 데이터 스크래핑 및 AI 애플리케이션을 위해 설계된 고성능 프록시 서비스 제공업체입니다. 6천만 개 이상의 주거용, 모바일, ISP 및 데이터센터 프록시로 구성된 글로벌 네트워크를 제공하며, 높은 가동 시간과 낮은 지연 시간을 자랑합니다. 또한 Thordata는 AI 모델 훈련, 전자상거래 모니터링, SEO 분석, 브랜드 보호와 같은 작업을 위한 데이터 수집을 간소화하는 강력한 스크레이퍼 API와 데이터 마켓플레이스를 제공하여 공용 웹 데이터에 대한 안정적이고 확장 가능한 액세스를 보장합니다.

데이터 수집
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About AI 인프라

AI 인프라는 인공지능 모델을 대규모로 구축, 훈련, 배포 및 관리하는 데 필요한 기본적인 하드웨어, 소프트웨어 및 플랫폼을 제공합니다. 이는 GPU와 같은 특수 컴퓨팅 리소스, 확장 가능한 데이터 스토리지, 그리고 전체 머신러닝 라이프사이클을 간소화하는 MLOps 프레임워크를 포함합니다. 이 인프라는 현대 AI의 막대한 계산 및 데이터 요구 사항을 처리하는 데 중요하며, 개발자와 조직이 실험적인 모델에서 프로덕션 수준의 애플리케이션으로 효율적으로 전환할 수 있도록 지원합니다. 모든 본격적인 AI 개발 노력에 필수적인 전력망과 배관 역할을 합니다.

핵심 기능

  • GPU/TPU 컴퓨팅 제공: 딥러닝의 병렬 계산에 최적화된 특수 프로세서에 대한 온디맨드 액세스를 제공합니다.
  • MLOps 플랫폼: 모델 훈련, 버전 관리, 배포 및 모니터링을 자동화하기 위한 통합 툴체인(AI용 CI/CD)을 제공합니다.
  • 확장 가능한 데이터 스토리지: 페타바이트 규모의 모델 훈련 데이터 세트를 처리하도록 설계된 고처리량 스토리지 솔루션을 제공합니다.
  • 모델 서빙 프레임워크: 훈련된 모델을 실시간 추론을 위한 확장 가능하고 지연 시간이 짧은 API로 효율적으로 배포할 수 있습니다.
  • 데이터 처리 및 레이블링 도구: 모델 품질을 보장하기 위해 대규모 데이터 세트를 준비, 정리 및 주석 처리하는 서비스와 프레임워크를 포함합니다.

적용 시나리오

AI 인프라는 주로 기술 회사, 연구 기관 및 대기업의 머신러닝 엔지니어, 데이터 과학자 및 AI 연구원이 사용합니다. 대규모 언어 모델(LLM) 훈련, 자율 주행 차량을 위한 컴퓨터 비전 시스템 개발, 금융 부문의 실시간 사기 탐지 알고리즘 배포와 같은 프로젝트에 필수적입니다. 기성 AI 도구를 사용하는 것을 넘어 맞춤형 AI 솔루션을 구축하는 모든 조직은 이 인프라에 의존합니다.

선택 요점

AI 인프라를 선택할 때는 네 가지 주요 요소를 고려해야 합니다. 첫째, 사용 가능한 컴퓨팅 성능, 특히 제공되는 GPU 또는 TPU 유형과 그 성능을 평가합니다. 둘째, 자동화 및 라이프사이클 관리를 위한 MLOps 기능을 평가합니다. 셋째, 종량제 모델과 장기 프로젝트를 위한 예약 인스턴스를 비교하여 비용 구조를 분석합니다. 마지막으로, 선호하는 머신러닝 프레임워크(예: PyTorch 또는 TensorFlow)와의 호환성 및 기존 클라우드 생태계와의 통합을 확인합니다.

Featured tool rankings

AI 인프라 use cases

1

대규모 언어 모델(LLM) 훈련

한 AI 연구소에서 새로운 파운데이션 모델을 처음부터 훈련해야 합니다. 그들은 AI 인프라 제공업체를 활용하여 수백 개의 고성능 GPU 클러스터를 프로비저닝합니다. 이 플랫폼을 통해 수 테라바이트의 텍스트 데이터 세트를 관리하고, 분산 훈련 프레임워크를 사용하여 프로세스를 가속화하며, MLOps 대시보드를 활용하여 실험 지표를 추적하고, 체크포인트를 관리하며, 모델 성능을 비교할 수 있습니다. 이 설정은 훈련 시간을 몇 달에서 몇 주일로 단축시키고, 방대한 모델 파라미터를 처리하는 데 필요한 확장성을 제공합니다.

2

실시간 추천 엔진 배포

한 전자상거래 회사가 수백만 명의 사용자에게 개인화된 제품 추천을 제공하고자 합니다. 이 회사의 ML 엔지니어들은 AI 인프라 내의 모델 서빙 플랫폼을 사용하여 훈련된 추천 모델을 확장 가능한 API로 배포합니다. 이 플랫폼은 판매 이벤트 중 트래픽 급증을 관리하기 위한 자동 확장을 처리하고, 원활한 사용자 경험을 보장하기 위해 낮은 지연 시간의 추론을 제공하며, 모델 드리프트나 성능 저하를 감지하기 위한 모니터링 도구를 제공합니다. 이를 통해 기본 서버의 복잡성을 관리하지 않고도 고품질의 반응성 좋은 추천 서비스를 유지할 수 있습니다.

3

컴퓨터 비전 데이터 파이프라인 구축

한 자율 주행 자동차 회사는 매일 페타바이트 규모의 센서 데이터를 수집합니다. 데이터 과학자들은 AI 인프라를 사용하여 자동화된 데이터 파이프라인을 구축합니다. 여기에는 원시 데이터를 저장하기 위한 확장 가능한 객체 스토리지 사용, 이를 전처리하고 변환하기 위한 분산 컴퓨팅 프레임워크 사용, 훈련용 이미지에 주석을 달기 위한 통합 데이터 레이블링 서비스 활용이 포함됩니다. 대규모 데이터 세트를 병렬로 처리하는 인프라의 능력은 인식 모델을 신속하게 반복하고 차량의 안전성과 신뢰성을 향상시키는 데 중요합니다.

4

기업용 모델 미세 조정(Fine-tuning)

한 금융 서비스 회사가 내부 지식 관리를 위해 생성형 AI 모델을 사용하고자 하지만, 자체 독점 데이터로 훈련해야 합니다. 그들은 미세 조정을 위한 안전한 환경을 제공하는 관리형 AI 플랫폼을 사용합니다. 이 인프라는 데이터 프라이버시와 규정 준수를 보장합니다. MLOps 도구를 통해 미세 조정된 모델의 버전을 제어하고, 유해한 출력을 방지하기 위한 평가를 실행하며, 직원용 보안 내부 API로 특화된 모델을 배포하는 모든 작업을 통제되고 감사 가능한 환경 내에서 수행할 수 있습니다.

5

여러 ML 모델의 수명 주기 관리

한 마케팅 기술 회사는 광고 입찰 및 고객 세분화를 위해 수십 개의 모델을 운영합니다. 이 회사의 DevOps 팀은 MLOps 플랫폼을 사용하여 전체 수명 주기를 관리합니다. 이 플랫폼은 새로운 데이터에 대한 모델 재훈련을 자동화하고, 현재 프로덕션 모델과 새 버전을 비교하기 위한 A/B 테스트를 실행하며, 배포된 모든 모델을 추적하기 위한 중앙 레지스트리를 제공합니다. 이러한 체계적인 접근 방식은 모델의 정확성을 유지하고 팀이 복잡한 AI 서비스 포트폴리오를 효율적으로 관리할 수 있도록 합니다.

6

API를 통한 서비스형 AI(AI-as-a-Service) 제공

한 AI 스타트업이 오디오 전사를 위한 독점 알고리즘을 개발합니다. 이를 수익화하기 위해 그들은 AI 인프라를 사용하여 모델을 안전하고 신뢰할 수 있으며 확장 가능한 API로 패키징합니다. 인프라 제공업체는 사용자 인증, 속도 제한, 결제 통합을 처리하고 문서가 포함된 개발자 포털을 제공합니다. 이를 통해 스타트업은 핵심 AI 모델 개선에 집중할 수 있으며, 인프라는 이를 상용 서비스로 수천 명의 개발자와 기업에 제공하는 복잡한 작업을 처리합니다.

AI 인프라 FAQ

AI 인프라란 무엇인가요?

AI 인프라는 AI 모델을 구축, 훈련 및 실행하는 데 사용되는 기본적인 기술의 완전한 집합입니다. AI 애플리케이션 자체가 아니라, 그것을 가능하게 하는 기반 '공장'입니다. 여기에는 계산을 위한 GPU 및 TPU와 같은 특수 하드웨어, 대규모 데이터 세트를 위한 확장 가능한 스토리지, 고속 네트워킹, 그리고 개발에서 프로덕션까지 전체 AI 수명 주기를 관리하기 위한 MLOps와 같은 소프트웨어 플랫폼이 포함됩니다.

올바른 AI 인프라 제공업체를 어떻게 선택하나요?

올바른 제공업체를 선택하는 것은 특정 요구 사항에 따라 다릅니다. 다음 요소를 고려하십시오:

  • 컴퓨팅 요구 사항: 대규모 모델 훈련을 위해 최신의 가장 강력한 GPU(예: NVIDIA H100)에 액세스해야 합니까, 아니면 추론에 더 비용 효율적인 옵션으로 충분합니까?
  • 확장성: 플랫폼이 수요에 따라 리소스를 쉽게 확장하거나 축소할 수 있습니까?
  • MLOps 도구: 제공업체가 실험 추적, 모델 버전 관리 및 자동 배포를 위한 포괄적인 도구 모음을 제공합니까?
  • 비용: 가격 모델을 비교하십시오. 종량제는 실험에 유연하지만, 예약 인스턴스는 장기적이고 예측 가능한 워크로드에 더 저렴할 수 있습니다.
  • 생태계: 기존 데이터 소스, 클라우드 서비스 및 선호하는 ML 프레임워크(예: PyTorch, TensorFlow)와 얼마나 잘 통합됩니까?
AI 인프라와 사전 훈련된 AI 모델의 차이점은 무엇인가요?

그 차이는 자동차 공장과 자동차의 차이와 같습니다. AI 인프라는 '공장'입니다. 즉, AI를 구축, 훈련, 운영하는 데 필요한 하드웨어(GPU), 소프트웨어(MLOps), 서비스의 전체 집합입니다. 사전 훈련된 AI 모델(예: GPT-4)은 '자동차'입니다. 즉, 해당 인프라를 사용하여 만들어진 완제품입니다. 인프라를 사용하여 새 모델을 만들거나, 기존 모델을 미세 조정하거나, 애플리케이션을 위해 실행합니다. 사전 훈련된 모델은 텍스트 생성이나 이미지 분석과 같은 특정 작업을 수행하는 데 사용합니다.

AI 인프라의 주요 구성 요소는 무엇인가요?

AI 인프라는 일반적으로 몇 가지 주요 계층으로 구성됩니다:

  • 컴퓨팅: 이것은 엔진으로, 주로 AI에서 흔히 볼 수 있는 병렬 처리 작업에 매우 효율적인 그래픽 처리 장치(GPU) 또는 텐서 처리 장치(TPU)로 구성됩니다.
  • 스토리지: 훈련에 필요한 대규모 데이터 세트를 보관하고 신속하게 액세스하려면 고성능의 확장 가능한 스토리지 시스템(예: 객체 스토리지)이 필요합니다.
  • 네트워킹: 특히 여러 기계에 걸친 분산 훈련의 경우, 컴퓨팅 노드와 스토리지를 연결하기 위해 고속, 저지연 네트워킹이 중요합니다.
  • MLOps/소프트웨어 플랫폼: 이 계층에는 데이터 관리, 실험 추적, 모델 버전 관리, 자동 배포(CI/CD) 및 성능 모니터링을 위한 도구가 포함됩니다.
누가 AI 인프라 도구를 사용해야 하나요?

AI 인프라는 단순히 AI 기반 애플리케이션을 사용하는 것이 아니라 AI 모델을 적극적으로 구축, 훈련 또는 관리하는 전문가에게 필수적입니다. 주요 사용자는 다음과 같습니다:

  • 머신러닝 엔지니어: AI 모델을 실행하는 프로덕션 시스템을 구축하고 유지 관리합니다.
  • 데이터 과학자: 인프라를 사용하여 데이터를 실험하고 모델을 구축 및 훈련합니다.
  • AI 연구원: 새롭고 최첨단 아키텍처를 훈련하고 테스트하기 위해 막대한 계산 능력이 필요합니다.
  • DevOps/MLOps 엔지니어: 프로덕션 환경에서 모델의 배포, 확장 및 모니터링 자동화에 중점을 둡니다.

일반적으로 완성된 애플리케이션을 통해 AI 서비스를 소비하는 비즈니스 최종 사용자, 마케터 또는 콘텐츠 제작자를 위한 것은 아닙니다.