H2O.ai

H2O.ai는 기업이 예측 AI와 생성 AI를 모두 사용하여 구축, 운영 및 혁신할 수 있도록 설계된 포괄적이고 개방적인 플랫폼인 H2O AI 클라우드를 제공합니다. 전체 AI 라이프사이클을 포괄하는 통합 솔루션을 제공하여 조직이 복잡한 비즈니스 문제를 해결하고 AI를 핵심 운영에 통합할 수 있도록 합니다. 이 플랫폼은 유연성을 위해 구축되었으며 온프레미스, 프라이빗 또는 퍼블릭 클라우드에 배포하거나 완전 관리형 서비스로 배포할 수 있어 기업이 데이터와 모델을 완벽하게 제어할 수 있도록 보장합니다.

H2O.ai의 핵심은 예측 작업을 위한 세계적 수준의 AutoML의 힘과 생성 AI 엔진인 h2oGPTe의 고급 기능을 융합하는 것입니다. 이를 통해 사용자는 GPT-4o 및 Gemini와 같은 독점적인 대규모 언어 모델(LLM)뿐만 아니라 Llama3 및 H2O.ai 자체의 고효율 소규모 언어 모델(SLM)인 Danube 및 Mississippi와 같은 선도적인 오픈 소스 모델을 활용할 수 있습니다. 이러한 유연성은 조직이 문서 처리에서 고객 지원에 이르기까지 특정 요구에 가장 비용 효율적이고 적합한 모델을 선택할 수 있도록 보장합니다.

H2O.ai 사용 방법

H2O.ai 플랫폼 사용은 데이터 과학자, 엔지니어 및 비즈니스 분석가를 위해 설계된 간소화된 엔드투엔드 워크플로우를 포함합니다:

1. 배포 모델 선택: 빠른 설정을 위한 완전 관리형 H2O AI 클라우드 또는 인프라(온프레미스 또는 프라이빗 클라우드)를 완벽하게 제어할 수 있는 하이브리드 클라우드 배포 중에서 선택합니다.
2. 데이터 수집 및 준비: 다양한 데이터 소스에 연결하고 플랫폼에 데이터를 수집합니다. H2O 피처 스토어를 활용하여 고품질 피처를 생성, 관리, 공유 및 재사용하여 일관성을 보장하고 프로젝트 간의 중복 작업을 줄입니다.
3. 모델 구축: 예측 분석을 위해 H2O의 업계 최고의 AutoML을 활용하여 고성능 모델을 자동으로 구축하고 훈련합니다. 생성 작업을 위해 h2oGPTe를 사용하여 요약, 분류, 콘텐츠 생성 등을 위한 애플리케이션을 구축하고 원하는 LLM을 선택합니다.
4. 애플리케이션 개발: 일반적인 사용 사례에 대한 템플릿을 제공하는 GenAI 앱 스토어를 사용하여 맞춤형 AI 애플리케이션을 구축하거나 모든 기능을 갖춘 Python 클라이언트 API를 사용하여 처음부터 개발합니다.
5. 배포 및 운영: 모델과 애플리케이션을 프로덕션 환경에 원활하게 배포합니다. 플랫폼은 확장성과 안정성을 위해 Kubernetes를 기반으로 구축되었습니다.
6. 모니터링 및 거버넌스: H2O의 모델 리스크 관리(MRM) 도구를 사용하여 모델의 성능, 드리프트 및 편향을 지속적으로 모니터링합니다. 이를 통해 AI가 투명하고 설명 가능하며 규정을 준수하도록 보장합니다.

H2O.ai의 핵심 기능

• H2O AI 클라우드: 예측 AI와 생성 AI를 모두 지원하는 전체 AI 라이프사이클을 위한 엔드투엔드 플랫폼입니다.
• h2oGPTe: 다양한 독점 및 오픈 소스 LLM을 지원하는 강력한 생성 AI 엔진으로, 맞춤형 GenAI 애플리케이션 생성을 가능하게 합니다.
• H2O AutoML: 머신러닝 모델 구축 및 배포 프로세스를 자동화하여 데이터 과학을 더 접근하기 쉽고 효율적으로 만듭니다.
• H2O 피처 스토어: 피처를 관리하고 공유하기 위한 중앙 저장소로, 협업, 거버넌스 및 모델 정확도를 향상시킵니다.
• 문서 AI: 고해상도 OCR 및 구조화/비구조화 문서를 실행 가능한 JSON 데이터로 변환하기 위한 고급 다중 모드 모델(예: H2OVL Mississippi)입니다.
• 모델 리스크 관리(MRM): GenAI 및 ML 모델이 공정하고 설명 가능하며 규정을 준수하는지 확인하기 위해 감사, 평가 및 모니터링 도구를 제공합니다.
• 유연한 배포: 완전 관리형 클라우드, 하이브리드 클라우드, 온프레미스 및 에어갭 환경을 지원하여 최대한의 보안과 제어를 제공합니다.
• GenAI 앱 스토어: 신속하게 맞춤화하고 배포할 수 있는 다양한 비즈니스 사용 사례를 위한 사전 구축된 애플리케이션 모음입니다.

H2O.ai의 사용 사례

H2O.ai는 다양한 산업의 선도적인 글로벌 브랜드에서 다음과 같은 수백 가지 사용 사례를 해결하는 데 사용됩니다:

• 금융 서비스: 사기 및 스캠 탐지, KYC, 대출 신청 리스크 평가 및 개인화된 가격 책정 엔진.
• 고객 서비스: 불만 요약, 콜센터 분류 및 지능형 HR 및 IT 지원 에이전트.
• 소매: 매장 내 판매 보조, 추천 엔진 및 공급망 최적화.
• 비즈니스 운영: RFP 보조, 조달 GPT 및 자동화된 문서 처리(예: 송장, 계약서).

H2O.ai의 장점

H2O.ai의 주요 장점은 포괄적이고 유연하며 기업에 적합한 접근 방식에 있습니다:

• 통합 플랫폼: 예측 AI와 생성 AI를 결합하여 여러 분산된 도구가 필요하지 않습니다.
• 소유권 및 제어: 고객은 엄격한 보안 및 규정 준수 요구 사항을 충족하는 배포 옵션을 통해 자신의 데이터, 프롬프트 및 모델을 소유합니다.
• 비용 효율성: 효율적인 SLM 및 최적화된 하드웨어를 사용하여 토큰 기반 LLM 제공업체에 비해 상당한 비용 절감(쿼리 비용 최대 25배)을 제공합니다.
• 개방성 및 유연성: 방대한 오픈 소스 및 독점 모델 생태계와 통합되어 벤더 종속을 방지합니다.
• 입증 및 신뢰: Gartner Magic Quadrant에서 데이터 과학 및 머신러닝 플랫폼 부문의 비저너리로 인정받았으며 AT&T와 같은 주요 기업의 신뢰를 받고 있습니다.

가격 및 플랜

H2O.ai의 가격은 기업 고객을 위해 맞춤화되었으며 공개적으로 표시되지 않습니다. 가격 정보를 얻으려면 잠재 고객이 영업팀에 문의하거나 라이브 데모를 요청해야 합니다. 모델은 특정 배포 선택(관리형 클라우드 또는 하이브리드 클라우드)과 사용 규모를 기반으로 하며, 가변적인 토큰 기반이 아닌 예측 가능한 비용 구조를 제공합니다.