Offcanvas
AIㆍML / 오픈소스

“AI 프로젝트의 성패를 결정한다” 효율적인 AI 개발 및 운영을 위한 MLOps 전략 - Tech Summary

2024.03.14 | HPE
AI 시장의 분위기가 바뀌었다. 내부 서비스나 가능성 확인 수준을 넘어 상용 서비스를 염두에 둔 AI 프로젝트가 본격화되면서 안정적이고 효율적인 운영이 또 하나의 핵심 과제가 됐다. 데이터 전처리부터 모델 개발, 학습, 배포 운영까지 AI 라이프사이클 전체를 최적화하는 MLOps의 필요성도 그만큼 커졌다. 
하지만 오픈소스가 주도하는 AI/ML 환경은 진입 장벽이 낮지 않다. 대형 클라우드의 AI/ML 플랫폼도 해법이 될 수 있지만, 사용량에 따른 비용과 종속 문제가 걸림돌이 된다. AI/ML 사이클의 각 단계에 도사린 위험과 해결과제를 알아보고, HPE 에즈메랄 유니파이드 애널리틱스가 제안하는 오픈소스 기반의 효율적이고 효과적인 MLOps 전략을 알아본다. 

주요 내용
- “공유와 체계화 부재” AI 개발을 가로막는 장애물
- MLOps를 구현하는 3가지 방법
- 오픈소스의 유연성, 확장성을 살린 엔터프라이즈급 MLOps 플랫폼
- 통합 개발 환경부터 모델 배포까지 표준화
- 대규모 학습의 분산 병렬 처리 자동화
- 상용 AI 서비스를 위한 엔드 투 엔드 솔루션
 

테크라이브러리 광고 및 콘텐츠 제휴 문의

입력하신 이메일로 안내메일을 발송해드립니다.

회사명:한국IDG 제호: ITWorld 주소 : 서울시 중구 세종대로 23, 4층 우)04512
등록번호 : 서울 아00743 등록일자 : 2009년 01월 19일

발행인 : 박형미 편집인 : 박재곤 청소년보호책임자 : 한정규
사업자 등록번호 : 214-87-22467 Tel : 02-558-6950

Copyright © 2024 International Data Group. All rights reserved.