UbiOps

UbiOps는 AI 및 머신러닝 모델의 배포, 관리 및 확장을 단순화하고 가속화하도록 설계된 포괄적인 소프트웨어 플랫폼입니다. 이를 통해 조직은 온프레미스, 하이브리드 설정 또는 여러 클라우드 제공업체에 걸쳐 자체 조건에 따라 '프라이빗 AI'를 실행할 수 있습니다. Kubernetes와 같은 기술의 기본 엔지니어링 복잡성을 추상화함으로써 UbiOps는 AI 팀이 모델 구축 및 반복에 집중할 수 있도록 하여 시장 출시 시간을 크게 단축하고 강력한 규정 준수 및 거버넌스를 보장합니다. 의료 및 공공 부문과 같은 중요한 분야에서 검증된 솔루션으로, 프로덕션급 AI를 위한 안정적이고 확장 가능한 백본을 제공합니다.

UbiOps 사용 방법

UbiOps 시작은 신규 및 고급 사용자 모두를 위해 설계된 구조화된 프로세스입니다.

1. 가입: 웹사이트에서 무료 UbiOps 계정을 만들어 플랫폼에 액세스합니다.
2. 인터페이스 선택: 워크플로에 맞는 방식으로 플랫폼과 상호 작용합니다. 시각적 관리를 위한 사용자 친화적인 웹앱, 스크립트에 프로그래밍 방식으로 통합하기 위한 Python 클라이언트 라이브러리, 터미널 기반 작업을 위한 강력한 명령줄 인터페이스(CLI) 또는 사용자 지정 통합을 위한 REST API를 사용할 수 있습니다.
3. 환경 정의: 코드에 필요한 라이브러리, 패키지 및 종속성(예: Python 버전, PyTorch, TensorFlow)을 지정하여 재사용 가능한 '환경'을 만듭니다. UbiOps는 일관성을 보장하기 위해 컨테이너 이미지를 빌드합니다.
4. 모델 배포: AI 모델 또는 데이터 처리 스크립트를 '배포'로 패키징합니다. UbiOps는 코드를 자동으로 컨테이너화하고 자체 API 엔드포인트가 있는 안전하고 확장 가능한 마이크로서비스로 노출합니다. 각 배포의 여러 버전을 관리할 수 있습니다.
5. 파이프라인 구축: 복잡한 워크플로의 경우 '파이프라인' 기능을 사용합니다. 이를 통해 여러 배포를 함께 연결하여 다른 모델 또는 처리 단계 간의 데이터 흐름을 조정하여 완전한 데이터 흐름을 구축할 수 있습니다.
6. 모델 훈련: '훈련' 기능을 활용하여 모델 훈련 작업을 실행하고 관리합니다. 원하는 하드웨어(GPU 포함)로 '실험'을 정의하고 여러 '훈련 실행'을 병렬로 실행하여 다양한 매개변수를 효율적으로 테스트하고 최상의 모델을 찾습니다.
7. 실행 및 확장: 배포 또는 파이프라인 API에 요청을 보내 데이터를 처리합니다. UbiOps는 요청 대기열, 로드 밸런싱 및 수요에 따른 자동 확장을 처리하여 애플리케이션이 항상 응답하도록 보장합니다.

UbiOps의 핵심 기능

• 통합 모델 서빙 및 오케스트레이션: 자동 API 생성을 통해 모델을 버전 관리되고 확장 가능한 마이크로서비스로 배포합니다. 복잡한 다단계 워크플로(파이프라인)를 구축하여 모델과 데이터 처리 작업을 원활하게 연결합니다.
• 유연한 인프라 지원: 온프레미스 서버, 프라이빗 클라우드, 퍼블릭 클라우드(AWS, Azure, GCP) 또는 하이브리드 조합 등 어디에서나 AI 워크로드를 실행합니다. Kubernetes, 가상 머신 및 베어메탈 인프라도 지원합니다.
• 통합 모델 훈련: 모델 훈련 실험을 실행, 관리 및 추적하기 위한 전용 환경입니다. 다양한 GPU 유형을 포함한 강력한 하드웨어에서 훈련 작업을 확장하고 아티팩트를 쉽게 관리합니다.
• 환경 관리: 특정 라이브러리 및 종속성이 있는 컨테이너 환경을 정의하고 재사용하여 개발, 테스트 및 프로덕션 간의 완벽한 일관성을 보장합니다.
• 고급 거버넌스 및 보안: 버전 관리, 작업 스케줄링, 상세 모니터링 및 강력한 보안 프로토콜을 위한 기능으로 AI 자산에 대한 규정 준수 및 완전한 제어를 보장합니다.
• 다중 상호 작용 방법: 웹앱, Python 클라이언트 라이브러리, REST API 및 CLI를 통해 전체 플랫폼 기능에 액세스할 수 있어 다양한 사용자 선호도를 충족하고 강력한 자동화를 가능하게 합니다.

UbiOps의 사용 사례

UbiOps는 다목적이며 광범위한 AI 애플리케이션에 적용할 수 있습니다.

• 생성형 AI 배포: 챗봇, 콘텐츠 생성 및 코드 생성과 같은 애플리케이션을 위해 대규모 언어 모델(LLM) 및 기타 생성형 모델을 배포하고 제공합니다.
• 컴퓨터 비전: 프로덕션 환경에서 객체 감지, 이미지 분류 및 얼굴 인식을 위한 이미지 및 비디오 분석 모델을 실행합니다.
• 예측 분석: 예측, 사기 탐지 및 고객 이탈 예측을 위한 고전적인 머신러닝 모델을 배포합니다.
• 데이터 처리 파이프라인: 모델 추론의 전구체로서 데이터 정리, 변환 및 특징 공학을 위한 자동화된 워크플로를 생성합니다.
• 하이브리드 클라우드 MLOps: 덜 민감한 작업에 대해 퍼블릭 클라우드의 확장성을 활용하면서 온프레미스에서 민감한 데이터를 처리해야 하는 조직에 이상적입니다.

UbiOps의 장점

UbiOps는 AI 팀에 상당한 이점을 제공합니다.

• 시장 출시 시간 단축: AI 모델을 노트북에서 프로덕션급의 확장 가능한 서비스로 이전하는 데 필요한 시간과 엔지니어링 노력을 대폭 줄입니다.
• 인프라 독립성: 모든 하드웨어 또는 클라우드 제공업체에서 AI를 실행할 수 있는 자유를 제공하여 벤더 종속을 피하고 완전한 제어를 제공합니다.
• 단순화된 MLOps: 복잡한 인프라 관리(예: Kubernetes)를 추상화하여 데이터 과학자가 더 자급자족하고 모델 개발에 집중할 수 있도록 합니다.
• 확장성 및 신뢰성: 자동 확장, 요청 처리 및 고가용성으로 프로덕션 워크로드를 처리하도록 구축되어 강력한 성능을 보장합니다.
• 향상된 보안 및 규정 준수: '프라이빗 AI' 이니셔티브에 적합하며, 데이터가 통제하에 있고 엄격한 규제 요구 사항을 충족하도록 보장합니다.

가격 및 플랜

UbiOps는 개인 개발자부터 대기업에 이르기까지 다양한 요구에 맞는 유연한 가격 구조를 제공합니다. 구체적인 가격은 공식 웹사이트에서 확인해야 하지만, 플랜은 일반적으로 다음과 같은 구조를 따릅니다.

• 무료 플랜: 개인 및 소규모 프로젝트를 위한 넉넉한 무료 등급으로, 사용자가 특정 사용 제한 내에서 플랫폼의 핵심 기능을 탐색할 수 있습니다.
• 프로페셔널 플랜: 더 많은 컴퓨팅 리소스, 더 높은 요청량 및 추가 기능이 필요한 전문가 및 소규모 팀을 위한 유료 플랜입니다.
• 비즈니스 플랜: 성장하는 비즈니스를 위해 설계되었으며, 더 많은 용량, 고급 기능 및 전용 지원을 제공합니다.
• 엔터프라이즈 플랜: 온프레미스/프라이빗 클라우드 배포, 고급 보안, 사용자 지정 통합 및 프리미엄 지원에 대한 특정 요구 사항이 있는 대규모 조직을 위한 맞춤형 플랜입니다. 관심 있는 당사자는 맞춤형 견적을 위해 상담을 예약하는 것이 좋습니다.