AI 모델 개발 및 배포
실행력 격차를 해소하세요
AI 모델이 실제 운영 환경에 도달하고 지속될 수 있도록 지원하는 구조적 과제를 해결하여 기업 AI의 진정한 가치를 실현하십시오.
AI 실행의 구조적 과제.
대부분의 기업은 AI에 대한 야망은 부족하지 않습니다. 문제는 AI 실행력이 부족하다는 것입니다. 데이터 과학자들은 개발 환경에만 머무르는 모델을 만들고, 비즈니스 담당자들은 이해하지 못하는 결과물을 바탕으로 조치를 취할 수 없습니다. 규정 준수팀은 감사 추적 기록 없이는 의사결정을 승인할 수 없습니다. 결과적으로 실행력 부족이라는 구조적 문제가 발생하며, 이는 인력 부족의 문제가 아닙니다.
근본적인 문제점은 변함없이 존재합니다. 즉, 비즈니스에 대한 깊은 지식을 가진 사람들이 모델 개발에서 배제되고, 구축된 모델은 최종 사용자가 활용할 수 있도록 필요한 투명성을 갖추지 못하고 있다는 것입니다. 이러한 격차를 해소하려면 몇 가지 구체적인 문제점을 해결해야 합니다.
실제 운영 환경에서 AI 모델의 지속 가능성 유지
전체 모델 수명 주기 전반에 걸쳐
실제 운영 환경에 적용되지 않는 모델은 연구용 AI일 뿐, 실제 운영에 필요한 AI라고 할 수 없습니다. 실제 운영에 필요한 AI는 데이터 준비, 학습, 배포, 버전 관리, 지속적인 모니터링 등 전체 과정을 포괄합니다.
- REST API 배포: 원활한 통합을 위해 모델이 관리형 REST API 엔드포인트로 배포됩니다.
- 통합 버전 관리 및 드리프트 모니터링: 모델의 관련성과 정확성을 시간에 따라 유지하기 위해 버전 관리 및 드리프트 모니터링 기능이 프로덕션 환경에 직접 내장되어 있습니다.
- 최적화된 인프라: 환경 전반에 걸쳐 중복 작업을 줄여 인프라 비용을 절감합니다.
협력 증진
비즈니스 및 IT
실행 격차를 해소하려면 모델 수명 주기 전반에 걸쳐 비즈니스와 IT 부서가 협력하는 방식을 바꿔야 합니다. 인력 충원은 구조적인 문제를 해결하지 못합니다.
- 가치 중심의 사용 사례 검증: 머신러닝 모델을 통해 진정으로 이점을 얻을 수 있는 문제와 더 간단한 도구로 해결할 수 있는 문제를 구분합니다.
- 다중 페르소나 모델 개발: 데이터 과학자와 도메인 전문가가 데이터 준비부터 배포까지 효과적으로 협업할 수 있는 환경.
- 도메인 전문가용 툴링: 도메인 전문가가 IT 관리 파이프라인 내에서 신뢰할 수 있는 모델을 구축하여 백로그를 줄이고 배포 속도를 높일 수 있도록 지원하는 도구입니다.
거버넌스 통합
거버넌스 나중에 추가할 수 없습니다. 처음부터 설계에 포함되어야 합니다.
- 프로토타입에서 제품 출시까지의 경로: 코드 작성 없이 프로토타입을 제작하고 테스트한 후, 동일 플랫폼에서 바로 제품 출시로 이어지는 경로.
- 포괄적인 예측 추적성: 모든 예측은 주요 영향 요인, 감사 추적 및 모든 단계의 버전 기록을 통해 추적 가능합니다.
- 중앙 집중식 제어: 단일 관리 환경에서 배포 파이프라인, 모델 엔드포인트 및 드리프트 모니터링을 완벽하게 제어할 수 있습니다.
LLM 및 ML 모델:
도구가 다르면 용도도 달라진다.
기업용 AI 분야에서 흔히 발생하는 오해는 대규모 언어 모델(LLM)이 목적에 맞게 설계된 머신러닝(ML) 모델을 완전히 대체할 수 있다는 것입니다. 하지만 이는 사실이 아니며, 에이전트는 종종 두 가지 모두를 필요로 합니다.
예측 유지보수: 진동, 하중, 가동 시간 등의 운영 데이터를 기반으로 학습된 물리 기반 모델이 필요합니다. LLM은 이러한 용도에 적합하지 않습니다.
처방적 최적화: 실제 공정 매개변수에 수렴하는 모델을 요구합니다. LLM은 이러한 기능을 수행할 수 없습니다.
사기 탐지: 특정 거래 패턴에 맞춰 학습된 분류 모델이 필요합니다. 환각 위험 때문에 LLM은 여기에 적합하지 않습니다.
수요 예측: 과거 데이터를 기반으로 학습된 시계열 모델에 의존합니다. LLM은 일반적인 추정치만 제공합니다.
근본 원인 분석: 영역별 변수와 연관된 설명 가능한 영향 요인이 필요합니다. LLM은 이러한 영역별 깊이가 부족합니다.
언어 기반 과제: 유지보수 보고서를 요약하는 것은 LLM 과정에 매우 적합한 언어 과제의 예입니다.
목적에 맞게 설계된 머신러닝 모델은 관리되는 API 엔드포인트로 배포되어 모든 에이전트 워크플로우에서 호출할 수 있으며, API 기반 또는 로컬에 배포된 LLM(로컬 러닝 모델)과 호환됩니다. 엔터프라이즈 지식 그래프를 갖춘 플랫폼에서 구축된 이러한 모델은 의미론적으로 풍부한 학습 데이터를 활용하여 일반적인 머신러닝 파이프라인으로는 달성할 수 없는 도메인 간 지능을 에이전트에 제공합니다.
자주 묻는 질문
AI Studio는 우리가 이미 보유하고 있는 데이터 과학 도구와 어떻게 다른가요?
대부분의 데이터 과학 도구는 데이터 과학자를 위해 설계되었습니다. 하지만 AI Studio는 데이터 과학자, 도메인 전문가, 그리고 구축된 모델을 운영하고 관리해야 하는 IT 및 규정 준수 부서를 포함한 전체 팀을 위해 설계되었습니다. 차이점은 기능의 차이가 아니라, 모델이 실제로 운영 환경에 배포되어 지속적으로 사용될 수 있는지 여부입니다.
기술 전문가가 아닌 사용자도 실제 생산 수준의 모델을 만들 수 있을까요?
네. AI Studio의 코딩 없는 환경은 AutoML, 자동 특징 추출, 자동 예측 기능을 포함하며, 문제를 이해하지만 코드를 작성하지 않는 도메인 전문가를 위해 설계되었습니다. 이렇게 구축된 모델은 데이터 과학자가 파이썬으로 만든 모델과 동일한 관리형 배포 파이프라인을 거칩니다.
설명 가능성은 실제로 어떻게 작동할까요?
모든 예측은 일반적인 모델 요약이 아닌, 예측을 이끌어낸 구체적인 요인들을 보여줍니다. 운영자는 가상 시뮬레이션을 실행하여 다양한 시나리오를 대화형으로 테스트할 수 있습니다. 이를 통해 공장 관리자나 규정 준수 담당자는 모델 결과를 바탕으로 확신을 가지고 조치를 취할 수 있습니다.
AI Studio 모델은 에이전트 및 애플리케이션과 어떻게 연결되나요?
AI Hub 및 AI Cloud를 통해 배포된 모델은 관리되는 API 엔드포인트로 등록됩니다. 에이전트와 애플리케이션 워크플로는 이러한 엔드포인트를 MCP 도구로 호출하여 자동화된 프로세스 또는 사람이 개입하는 프로세스의 어느 단계에서든 실시간 예측을 사용할 수 있습니다.
실제 배포는 어떤 모습이며, 누가 관리하나요?
원클릭 REST API 배포는 학습된 모델에서 프로덕션 엔드포인트까지의 기술적 경로를 처리합니다. AI Hub는 모델 레지스트리, 버전 관리 및 모니터링을 담당합니다. IT 팀은 모든 배포 주기에서 병목 현상이 되지 않으면서도 전체적인 상황을 파악할 수 있습니다.
AI Studio를 자체 인프라에서 실행할 수 있습니까?
예. AI Studio는 클라우드 및 온프레미스 배포를 모두 지원합니다. 데이터 주권이 필요하거나 에어갭 환경이 요구되는 조직의 경우, 관리되는 배포 파이프라인을 손상시키지 않고 자체 인프라 내에 플랫폼을 배포할 수 있습니다.