Union.ai

Union.ai는 복잡한 복합 AI 시스템을 구축, 제공 및 확장하기 위한 결정적인 플랫폼입니다. 강력하고 확장 가능하며 효율적인 오케스트레이션 계층을 제공하여 AI 모델이 프로덕션에서 실패하는 일반적인 문제를 해결합니다. 인기 있는 오픈소스 오케스트레이터 Flyte의 제작자들이 만든 Union.ai는 데이터 처리와 머신러닝 간의 격차를 해소하고, 팀 간의 일관성을 보장하며, 개발 라이프사이클을 완전히 제어해야 하는 AI/ML 엔지니어를 위해 설계되었습니다. 이 플랫폼은 데이터를 통합하고, 워크플로우를 자동화하며, 데이터 계보를 추적하여 엔터프라이즈 AI를 위한 견고한 기반을 제공합니다.

Union.ai 사용 방법

Union.ai의 개발자 워크플로우는 속도와 프로덕션 준비성을 위해 설계되었습니다:

1. 워크플로우 정의: Flytekit Python SDK를 사용하여 개발자는 작업과 워크플로우를 순수 Python 코드로 정의합니다. 여기에는 데이터 처리, 모델 훈련, 평가 및 배포 단계가 포함됩니다.
2. 로컬 개발 및 디버깅: 워크플로우를 로컬에서 테스트하고 디버깅합니다. Union.ai는 브라우저에서 직접 VSCode와 유사한 환경에서 실시간 원격 디버깅을 허용하는 대화형 작업을 제공하여 개발 루프를 몇 시간에서 몇 초로 단축합니다.
3. Union.ai에 배포: 준비가 되면 Union.ai 플랫폼에 워크플로우를 등록합니다. 플랫폼의 이미지 빌더는 로컬 머신에 Docker가 없어도 컨테이너 이미지를 자동으로 빌드할 수 있습니다.
4. 실행 및 확장: 워크플로우를 수동으로, 일정에 따라 또는 이벤트에 따라 반응적으로 트리거합니다. Union.ai는 기본 인프라를 처리하며, 필요에 따라 리소스를 확장하거나 축소(0까지도 가능)하여 비용을 효과적으로 관리합니다.
5. 모니터링 및 관찰: Union.ai UI를 사용하여 실행을 실시간으로 모니터링합니다. 상세 로그에 액세스하고, 작업별 리소스 소비(CPU, 메모리, GPU)를 추적하며, 프로젝트, 팀 또는 워크플로우별로 할당된 전체 클라우드 비용을 관찰합니다.

Union.ai의 핵심 기능

• 최적화된 성능 및 확장성: 재사용 가능한 웜 컨테이너로 밀리초 단위의 실행 시간을 달성합니다. 리소스 가용성 및 규정 준수를 위해 여러 클러스터와 클라우드에 걸쳐 확장하며, 대규모 병렬 처리 및 전체 워크플로우 캐싱을 지원합니다.
• 즐거운 개발자 경험: 클라우드 내 이미지 빌더, 셀프 서비스 시크릿 관리, UI 기반 로깅, 대화형 원격 디버깅 및 반응형 워크플로우 자동화 기능을 제공하여 개발을 더 빠르고 즐겁게 만듭니다.
• 비교할 수 없는 효율성: 부분 GPU, 자동 복구 기능이 있는 스팟 인스턴스 및 맞춤형 실리콘을 활용하여 비용을 대폭 절감합니다. 이 플랫폼은 Karpenter를 사용한 효율적인 자동 확장 및 유휴 리소스 비용을 제거하는 '스케일 투 제로' 기능을 갖추고 있습니다.
• 엔터프라이즈급 보안 및 거버넌스: 자체 클라우드에 배포(BYOC 모델)하여 데이터와 코드가 VPC를 벗어나지 않도록 합니다. 세분화된 역할 기반 액세스 제어(RBAC), 고가용성을 포함하며 SOC 2 Type II를 준수합니다.
• 원활한 통합: 주요 클라우드(AWS, GCP, Azure), 모델 및 Ray, Spark, Dask와 같은 프레임워크를 포함하여 개발자가 이미 의존하는 도구와 함께 작동하여 벤더 종속을 방지합니다.

Union.ai의 사용 사례

Union.ai는 가장 까다로운 AI 워크로드를 위해 선도적인 기업들로부터 신뢰를 받고 있습니다:

• 자율 주행: Toyota의 Woven 및 Wayve와 같은 회사는 Union.ai를 사용하여 자율 주행 기술 개발에 필요한 방대한 규모의 데이터 처리, 시뮬레이션 및 모델 훈련을 관리하여 수백만 달러의 인프라 비용을 절감합니다.
• 합성 생물학: Cradle은 단백질 설계 모델의 ML 개발을 가속화하고, 완전한 재현성과 규모로 복잡한 생물정보학 파이프라인을 오케스트레이션합니다.
• LLM 및 생성형 AI 운영(LLMOps): 재현 가능하고 리소스에 최적화된 프로덕션 환경에서 LoRA 및 QLoRA와 같은 기술을 사용하여 대규모 언어 모델(LLM)을 미세 조정하고 제공합니다. 복잡한 RAG(검색 증강 생성) 파이프라인을 구축하고 관리합니다.
• 컴퓨터 비전: 객체 감지 파이프라인 및 기타 컴퓨터 비전 애플리케이션을 구축, 훈련 및 배포하며, 데이터 수집에서 모델 서빙까지 모든 단계를 오케스트레이션합니다.
• 데이터 및 ML 플랫폼 통합: Porch와 같은 회사는 Airflow와 같은 도구에서 마이그레이션하여 데이터 및 ML 운영을 단일 통합 플랫폼으로 통합하여 효율성과 일관성을 높였습니다.

Union.ai의 장점

• 비용 최적화: 실시간 비용 가시성, '스케일 투 제로' 및 스팟 인스턴스의 효율적인 사용으로 폭주하는 컴퓨팅 비용을 대폭 절감합니다.
• 개발자 속도 향상: 스마트 캐싱, 원격 디버깅 및 자동화된 이미지 빌딩과 같은 기능은 개발자를 더 행복하고 생산적으로 만듭니다.
• 프로덕션급 신뢰성: 고가용성과 강력한 오류 처리 기능을 갖춘 미션 크리티컬 워크로드를 위해 구축되었습니다.
• 유연성 및 종속성 없음: 기존 스택과 통합되고 모든 클라우드에서 실행할 수 있어 벤더 종속을 방지합니다.
• 향상된 보안 및 규정 준수: "자체 클라우드 가져오기"(BYOC) 모델은 민감한 데이터와 독점 코드가 자체 인프라 내에서 안전하게 유지되도록 보장합니다.

가격 및 플랜

Union.ai는 다양한 요구에 맞는 유연한 가격 모델을 제공합니다:

• 서버리스 종량제: 개인 및 소규모 팀에 이상적입니다. 인프라 관리 없이 "몇 초 만에 배송"하는 경험을 제공합니다. 신규 사용자는 30달러의 무료 크레딧을 받습니다. 가격은 사용량에 따라 책정됩니다:
  • CPU 코어: $0.12 / 코어-시간
  • GPU T4: $0.71 / GPU-시간
  • GPU A100 (40GB): $4.48 / GPU-시간
  • 메모리: $0.029 / GB-시간
• 자체 클라우드 및 온프레미스: 데이터가 자체 VPC 내에 있어야 하는 기업을 위해 설계되었습니다. 이 플랜은 SaaS와 유사한 플랫폼 요금과 Union.ai가 관리하는 컴퓨팅 사용량의 일정 비율을 포함합니다. 자세한 가격은 영업팀에 문의하십시오.