Beam

Beam은 AI 개발자와 연구원을 위해 세심하게 제작된 혁신적인 클라우드 플랫폼으로, 클라우드 인프라 관리의 복잡성을 제거하는 것을 목표로 합니다. 머신러닝 추론, 배치 작업, 작업 큐와 같은 까다로운 AI 워크로드를 비할 데 없는 단순함으로 실행하고 확장할 수 있는 서버리스 환경을 제공합니다. Beam의 핵심 철학은 개발자가 서버, Dockerfile 또는 보안 그룹 구성이 아닌 혁신적인 AI 제품 구축에 집중할 수 있도록 지원하는 것입니다. 단 몇 줄의 Python 코드로 모델을 강력하고 자동 확장되는 서버리스 API로 배포할 수 있습니다.

Beam 사용 방법

Beam을 시작하는 과정은 개발자에게 매우 원활한 경험을 제공하도록 설계되었습니다. 이 과정은 일반적으로 다음 단계를 포함합니다:

1. 코드 작성: Python으로 애플리케이션 로직을 개발합니다. Beam은 간단한 데코레이터 기반 구문을 사용합니다. 예를 들어, @endpoint 데코레이터로 추론 함수를 감싸 즉시 배포 가능한 API로 변환할 수 있습니다.
2. 의존성 지정: requirements.txt 파일에 필요한 Python 패키지를 정의합니다. Beam은 코드에 대한 컨테이너 환경을 자동으로 구축합니다. 더 복잡한 설정을 위해 원격 Docker 레지스트리에서 사전 빌드된 이미지를 가져올 수도 있습니다.
3. CLI에서 배포: Beam 명령줄 인터페이스(CLI)를 사용하여 애플리케이션을 배포합니다. 종종 beam deploy app.py라는 단일 명령만으로 코드를 클라우드에 푸시하여 실시간 확장 가능한 엔드포인트로 만들 수 있습니다.
4. 통합 및 확장: 배포가 완료되면 API가 준비됩니다. 인증, 로깅 및 작업 추적이 내장되어 있습니다. 제공된 SDK(예: Javascript SDK) 또는 표준 REST 호출을 사용하여 애플리케이션에 통합할 수 있습니다. Beam은 수요에 따라 0개에서 수백 개의 GPU까지 자동으로 확장을 처리합니다.
5. 로컬 디버깅 및 CI/CD: Beam은 프로덕션에서 실행될 정확한 구성으로 손쉬운 로컬 디버깅을 용이하게 합니다. 자동화된 워크플로우를 위해 Beam 배포를 GitHub Actions와 같은 기존 CI/CD 파이프라인에 통합하여 원활한 업데이트를 할 수 있습니다.

Beam의 핵심 기능

• 서버리스 GPU 및 CPU: 서버를 프로비저닝하거나 관리할 필요 없이 다양한 GPU(T4에서 H100까지) 및 CPU에서 코드를 실행합니다. 코드 한 줄을 변경하여 하드웨어 유형을 전환할 수 있습니다.
• 즉각적인 자동 확장: 플랫폼은 트래픽이 많을 때 컨테이너를 자동으로 확장하고 유휴 상태일 때 0으로 축소하여 사용하지 않는 리소스에 대해 과도한 비용을 지불하지 않도록 보장합니다.
• 초 단위 과금: 코드가 실행되는 실제 컴퓨팅 시간에 대해서만 초 단위로 요금이 부과됩니다. 콜드 스타트 시간과 스토리지는 청구되지 않아 비용 효율성이 매우 높습니다.
• 다용도 배포 프리미티브: 서버리스 API뿐만 아니라 영구 웹 서비스 실행, 비동기 배치 처리를 위한 작업 큐 관리, Streamlit 또는 Gradio로 구축된 대화형 UI 호스팅도 가능합니다.
• 개발자 중심 도구: 손쉬운 로컬 디버깅, 시크릿 관리, 배포 로그, 원격 Dockerfile 가져오기 기능 등은 최고의 개발자 경험을 제공합니다.
• 보안 실행: 워크로드는 격리된 비루트 컨테이너에서 실행됩니다. 최대 보안을 위해 자체 VPC 내에서 Beam을 완전히 실행할 수 있는 자체 호스팅 옵션도 제공됩니다.
• CI/CD 통합: Beam을 GitHub Actions와 같은 도구와 통합하여 배포 파이프라인을 자동화합니다.

Beam의 사용 사례

Beam은 현대 AI 애플리케이션의 전체 스택을 지원할 만큼 다재다능합니다:

• 사용자 지정 모델 추론: Llama 3과 같은 대규모 언어 모델(LLM)부터 이미지 생성을 위한 확산 모델에 이르기까지 모든 사용자 지정 모델을 고성능 GPU에서 호스팅합니다.
• 훈련 및 미세 조정: 전용 훈련 환경을 설정하는 번거로움 없이 모델의 훈련 및 미세 조정 작업을 실행합니다.
• 오디오 및 데이터 처리 파이프라인: 대량의 오디오 파일(예: WhisperX를 사용한 전사) 또는 기타 데이터 집약적인 작업을 처리하기 위해 확장 가능한 작업 큐를 배포합니다.
• 대화형 AI 애플리케이션: Streamlit, Gradio 또는 Jupyter Notebook으로 구축된 프런트엔드 애플리케이션 및 데모를 쉽게 호스팅합니다.
• 대규모 웹 스크래핑: 헤드리스 Chromium 인스턴스를 대규모로 실행하여 웹에서 효율적으로 데이터를 수집합니다.
• 보안 코드 실행: LLM이 생성한 코드를 안전하게 실행할 수 있는 샌드박스 환경을 제공합니다.

Beam의 장점

Beam은 기존 클라우드 제공업체 및 기타 MLOps 플랫폼에 비해 상당한 이점을 제공합니다:

• 탁월한 개발자 경험: 이 플랫폼은 단순성과 직관적인 디자인으로 지속적으로 칭찬을 받으며, 개발자가 몇 주가 아닌 몇 시간 만에 제품을 출시할 수 있도록 합니다.
• 비용 효율성: 사용량 기반 요금 모델은 사용한 만큼만 비용을 지불하도록 보장하며, 이는 상시 가동되는 VM을 유지하는 것보다 훨씬 저렴합니다. 무료 스토리지 및 콜드 스타트 미청구는 비용을 더욱 절감합니다.
• 속도와 민첩성: AI 애플리케이션을 신속하게 배포하고 반복합니다. GPU를 전환하거나 로컬에서 디버깅하는 기능은 개발 주기를 가속화합니다.
• 손쉬운 확장성: 간단한 스크립트에서 수백만 건의 요청을 처리할 수 있는 프로덕션급 서비스로 확장하는 데 수동 개입이 필요 없습니다.
• 신뢰성 및 오버헤드 감소: 인프라를 추상화함으로써 Beam은 모니터링, 유지보수 및 버그 수정에 드는 수많은 시간을 절약하여 사용자에게 더 안정적인 서비스를 제공합니다.

가격 및 플랜

Beam의 가격은 투명하며 필요에 따라 확장할 수 있도록 설계되었습니다. 프리미엄(Freemium) 모델로 운영됩니다.

• 개발자 플랜: 월 $0. 이 플랜은 개인 및 소규모 프로젝트에 적합합니다. 매월 $30의 무료 사용 크레딧, 무제한 앱 및 커뮤니티 지원이 포함됩니다.
• 팀 플랜: 월 $89. 소규모 팀을 대상으로 하는 이 플랜은 개발자 플랜의 모든 것을 포함하며, 더 높은 GPU 및 CPU 동시성 제한, 3개의 포함된 시트 및 실시간 채팅 지원을 제공합니다.
• 성장 플랜: 맞춤형 가격. 특정 요구 사항이 있는 대규모 조직을 위해 이 플랜은 맞춤형 동시성, 무제한 시트, 전용 지원을 위한 비공개 Slack 채널 및 1년 로그 보존을 제공합니다.
• 사용량 기반 과금: 무료 크레딧을 초과하면 컴퓨팅 리소스에 대해 초 단위로 비용을 지불합니다. 가격은 하드웨어에 따라 다르며, 예를 들어 T4 GPU는 약 $0.000150/초, A100-80 GPU는 약 $0.000781/초, CPU는 약 $0.0000528/코어/초입니다. 애플리케이션 파일 및 데이터 볼륨용 스토리지는 무료로 포함됩니다.