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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.

Nexa AI

Nexa AI

Nexa AI는 최첨단 AI 모델을 모든 기기에서 직접 실행할 수 있는 강력한 플랫폼을 제공합니다. 개발자를 위한 Nexa SDK와 소비자를 위한 Hyperlink 앱을 포함한 솔루션은 CPU, GPU, NPU에서 로컬 AI 추론을 가능하게 하여 개인 정보 보호, 오프라인 안정성 및 비용 효율성을 우선시하며 클라우드 처리가 필요 없습니다.

에지 컴퓨팅
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OpenRouter
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OpenRouter

OpenRouter는 개발자를 위한 통합 API 게이트웨이로, OpenAI, Google, Anthropic 등 60개 이상의 제공업체로부터 400개 이상의 AI 모델에 대한 액세스를 제공합니다. 단일 API로 개발을 단순화하고, 경쟁력 있는 종량제 가격, 고가용성을 위한 자동 장애 조치, 비용 및 성능 최적화를 위한 지능형 모델 라우팅을 제공합니다.

모델 배포
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PostgresML
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PostgresML

PostgresML은 머신러닝과 AI를 PostgreSQL 데이터베이스에 직접 통합하는 강력한 오픈 소스 확장 프로그램입니다. 간단한 SQL 명령을 사용하여 GPU 가속 추론, 벡터 검색 및 완전한 RAG 파이프라인을 지원하여 데이터 이동을 제거하고 고성능의 확장 가능한 AI 애플리케이션을 위한 MLOps 스택을 단순화합니다.

MLOps
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getknit
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getknit

Knit은 개발자를 위한 통합 API 플랫폼으로, B2B SaaS 애플리케이션 및 AI 에이전트를 위한 네이티브 제품 통합을 구축, 출시 및 관리하도록 설계되었습니다. 12개 이상의 SaaS 카테고리와의 연결을 단순화하여 신속한 개발, 엔지니어링 오버헤드 감소, 확장 가능한 통합 솔루션을 가능하게 합니다. Knit은 양방향 데이터 동기화 도구, AI 에이전트의 행동 수행 능력 강화, 복잡한 워크플로우 자동화 기능을 제공합니다.

에이전트 도구
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Datacurve
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Datacurve

Datacurve는 고급 AI 파운데이션 모델의 훈련 및 평가를 위한 고품질의 복잡한 코딩 데이터를 제공합니다. SFT, RLHF, 에이전트 워크플로우 추적과 같은 형식에 특화되어 있으며, 14,000명 이상의 엔지니어가 참여하는 게임화된 플랫폼을 활용하여 최첨단 데이터를 생성합니다. 이 서비스는 우수한 데이터 품질, 규모, 속도를 통해 새로운 모델 기능을 잠금 해제하고 성능을 향상시키고자 하는 선도적인 AI 연구소 및 기업을 위해 설계되었습니다.

데이터 생성
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Unbody
Freemium

Unbody

Unbody는 'AI 시대의 Supabase'로 불리는 AI 네이티브 개발 스택입니다. 개발자에게 내장 에이전트, 벡터 스토리지, 통합 API를 갖춘 모듈식 오픈 소스 백엔드를 제공합니다. 이를 통해 모든 데이터를 쿼리 가능한 지식 기반으로 변환하여 단편화된 시스템과 복잡한 AI 파이프라인 없이 지능적이고 적응 가능한 애플리케이션을 빠르고 비용 효율적으로 만들 수 있습니다.

벡터 데이터베이스
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People For AI
Paid

People For AI

People For AI는 머신러닝 프로젝트를 위한 전문가 주도 데이터 라벨링 서비스를 제공합니다. 복잡한 이미지 및 텍스트 데이터셋에 대한 고품질의 안전한 주석 처리를 전문으로 합니다. 크라우드소싱 대신 내부의 장기 계약 라벨러를 사용하여 우수한 정확성, 유연성 및 데이터 보안을 보장합니다. 자율 주행차, 현미경, 소매 및 인프라 등 다양한 산업에 서비스를 제공하며, 신뢰할 수 있는 훈련 데이터를 제공하여 기업의 AI 개발을 가속화합니다.

훈련 데이터
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FinetuneDB
Freemium

FinetuneDB

FinetuneDB는 개발자를 위한 올인원 AI 미세 조정 플랫폼입니다. 고품질 데이터셋 구축, Llama 3 및 GPT-4o mini와 같은 모델 미세 조정부터 단일 보안 플랫폼에서의 배포 및 지속적인 평가에 이르기까지 맞춤형 대규모 언어 모델(LLM) 생성의 전체 워크플로우를 간소화합니다.

Llmops
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Trigger.dev
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Trigger.dev

Trigger.dev는 개발자가 장기 실행 백그라운드 작업 및 AI 워크플로를 구축, 실행, 관리할 수 있도록 지원하는 오픈소스 플랫폼입니다. 타임아웃, 재시도, 스케일링을 처리하는 강력한 인프라를 제공하여 TypeScript 또는 Python 코드베이스에서 직접 복원력 있는 작업을 작성할 수 있습니다. 서버 관리 없이 복잡한 AI 에이전트, 데이터 처리 파이프라인, 실시간 애플리케이션을 오케스트레이션하는 데 이상적입니다.

모델 오케스트레이션
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The Foundry AI
Paid

The Foundry AI

The Foundry AI는 AI 웹 에이전트를 구축하는 개발자를 위한 전문 플랫폼입니다. 결정론적 웹 시뮬레이터와 고급 주석 프레임워크를 제공하여 라이브 웹의 예측 불가능성 없이 재현 가능한 환경에서 에이전트를 테스트, 벤치마킹 및 디버깅할 수 있습니다.

모델 평가
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Anduril
Paid

Anduril

Anduril은 가장 복잡한 국가 안보 문제를 해결하기 위해 첨단 하드웨어와 소프트웨어를 개발하는 국방 기술 회사입니다. 핵심 제품인 Lattice는 AI 기반 운영 체제로, 센서 데이터를 자율적으로 융합하여 단일 실시간 환경 그림을 만들어 운영자가 항공, 육상, 해상을 아우르는 자율 시스템 제품군을 제어할 수 있게 합니다.

운영 체제
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EasyFunctionCall
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EasyFunctionCall

대규모 언어 모델(LLM)을 위한 함수 호출 및 API 연결 통합을 단순화하도록 설계된 개발자 중심 플랫폼입니다. 외부 도구 및 데이터 소스와 상호 작용할 수 있는 AI 에이전트 및 애플리케이션 구축의 복잡성을 추상화하여 더 빠른 개발과 더 강력한 성능을 가능하게 합니다. GPT, Gemini, Claude와 같은 주요 LLM을 지원합니다.

모델 통합
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Milvus
Freemium

Milvus

Milvus는 AI 애플리케이션을 위해 구축된 고성능 오픈 소스 벡터 데이터베이스입니다. 개발자는 최소한의 지연 시간으로 수십억 개의 고차원 벡터를 관리하고 검색할 수 있습니다. 검색 증강 생성(RAG), 추천 엔진, 시맨틱 검색과 같은 확장 가능한 시스템을 구축하는 데 이상적인 Milvus는 로컬 프로토타이핑부터 대규모 분산 클러스터까지 유연한 배포 옵션을 제공합니다.

머신러닝
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supermemory
Freemium

supermemory

supermemory는 AI 시대를 위한 메모리 API 및 인프라로, 개발자가 장기적이고 영구적인 메모리를 갖춘 LLM을 구축할 수 있도록 설계되었습니다. 이는 유한한 컨텍스트 창의 한계를 극복하여 과거의 상호 작용과 정보를 여러 플랫폼에서 기억하는 지능적이고 상황 인식적인 AI 에이전트, 챗봇 및 애플리케이션을 만들 수 있게 합니다.

LLM
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codegate
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codegate

Codegate는 AI 에이전트 시스템을 위한 오픈 소스 보안 게이트웨이 및 멀티플렉싱 프레임워크입니다. Stacklok이 개발했으며, 안전한 작업 공간과 정책 기반 접근 제어를 제공하여 개발자가 복잡한 다중 에이전트 애플리케이션을 안전하고 효율적으로 구축하고 관리할 수 있도록 지원합니다.

주체적 프레임워크
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Blaxel
Freemium

Blaxel

Blaxel은 AI 개발자를 위해 설계된 서버리스 컴퓨팅 플랫폼으로, 에이전틱 AI 애플리케이션을 효율적으로 구축, 배포 및 확장하기 위한 인프라와 도구를 제공합니다. 샌드박스 VM, 통합 LLM 게이트웨이 및 심층적인 관찰 가능성을 제공합니다.

클라우드 컴퓨팅
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Casco
Paid

Casco

Casco는 AI 시스템을 위한 자율 보안 테스트 플랫폼입니다. 지속적이고 상시 작동하는 AI 레드팀 역할을 하여, 악의적인 공격자가 악용하기 전에 AI 에이전트, 애플리케이션, 인프라의 취약점을 사전에 식별하고 수정을 돕습니다. 이를 통해 주기적인 침투 테스트를 연중무휴 자동화된 모니터링으로 대체합니다.

모델 보안
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dmodel.ai
Paid

dmodel.ai

dmodel.ai는 모델 해석 가능성, 모니터링 및 제어를 위한 도구를 제공하는 AI 연구 및 배포 회사입니다. 기업이 AI 모델을 이해하고, 조종하며, 재훈련하여 엔터프라이즈급 배포의 신뢰성, 안전성 및 정렬을 보장하도록 돕습니다.

모니터링
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MyScale
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MyScale

MyScale은 벡터 검색과 강력한 SQL의 힘을 독특하게 결합한 고성능 벡터 데이터베이스입니다. RAG, 시맨틱 검색, 추천 시스템과 같은 고급 AI 애플리케이션 구축을 위해 설계되었으며, 개발자가 단일의 익숙한 인터페이스를 사용하여 벡터와 구조화된 데이터에 대한 하이브리드 쿼리를 실행할 수 있게 하여 기술 스택을 단순화합니다.

벡터 데이터베이스
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Xata
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Xata

Xata는 개발자 속도를 향상시키고 데이터베이스 성능을 최적화하기 위해 설계된 "대규모 Postgres" 플랫폼입니다. PII 익명화 기능이 있는 즉각적인 Copy-on-Write 브랜치, 무중단 스키마 마이그레이션, 자동 성능 튜닝을 위한 AI 기반 에이전트와 같은 독특한 기능을 제공합니다. Xata의 인프라 또는 자체 클라우드에 배포하여 최대의 유연성과 규정 준수를 확보하세요.

데이터베이스 최적화
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Takomo

Takomo

Takomo는 DataCrunch가 개발한 AI 모델 파이프라인 구축 및 실행을 위한 노코드 플랫폼이었습니다. 사용자가 ASR 및 GPT와 같은 다양한 AI 모델을 시각적으로 연결하여 복잡한 자동화 워크플로우를 만들 수 있도록 지원했습니다. 이 서비스는 공식적으로 중단되어 더 이상 사용할 수 없으며, 현재 회사는 Serverless Containers 서비스에 집중하고 있습니다.

모델 배포
Visits 7.4KFavorites 116Likes 105
Crawlbase
Freemium

Crawlbase

Crawlbase는 개발자와 기업을 위해 설계된 AI 기반 웹 스크래핑 및 크롤링 플랫폼입니다. 프록시, CAPTCHA 및 봇 방지 시스템을 처리하여 데이터 추출을 단순화하고, 모든 웹사이트를 익명으로 크롤링하여 대규모로 깨끗하고 구조화된 데이터를 검색할 수 있도록 지원합니다. 크롤링 API, 스마트 프록시, 클라우드 스토리지 등 다양한 도구를 제공합니다.

데이터 수집
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Qdrant
Freemium

Qdrant

Qdrant는 Rust로 구축된 고성능 오픈 소스 벡터 데이터베이스 및 유사성 검색 엔진입니다. 수십억 개의 고차원 벡터를 효율적으로 관리하고 검색하여 차세대 AI 애플리케이션을 지원하도록 설계되었습니다. 풍부한 필터링, 페이로드 저장 및 다양한 양자화 방법과 같은 고급 기능을 통해 개발자는 시맨틱 검색, 추천 시스템 및 검색 증강 생성(RAG)을 위한 확장 가능하고 비용 효율적인 솔루션을 구축할 수 있습니다.

벡터 검색
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ragie
Freemium

ragie

Ragie는 개발자를 위해 설계된 완전 관리형 RAG-as-a-Service 플랫폼입니다. 전체 검색 증강 생성(Retrieval-Augmented Generation) 파이프라인을 처리하여 AI 애플리케이션 구축 및 배포 프로세스를 간소화합니다. 데이터 소스를 연결하고 간단한 API를 사용하여 복잡한 인프라 관리 없이 정확하고 맥락을 이해하는 챗봇, 시맨틱 검색 및 지식 관리 시스템을 강화하세요.

머신러닝
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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.