추론을 위한 AI 프레임워크 가이드

AI 프레임워크는 AI 알고리즘을 효율적으로 구현할 수 있는 간소화된 방법을 제공합니다. 이러한 프레임워크는 대규모 데이터 세트를 처리하고 분석하는 데 필요한 많은 복잡한 작업을 자동화하여 실시간 의사 결정을 가능하게 하는 신속한 추론 프로세스를 촉진합니다. 이 기능을 통해 기업은 전례 없는 속도와 정확성으로 시장 변화에 대응할 수 있습니다. 이 도움말에서는 AI 프레임워크의 정의, 작동 방식, 필요에 맞는 AI 프레임워크를 선택하는 방법에 대해 자세히 설명합니다.

AI 프레임워크란 무엇인가요?

AI 프레임워크는 인공지능 알고리즘의 생성, 배포 및 관리를 지원하는 포괄적인 라이브러리 및 유틸리티 제품군으로 구성된 필수 도구입니다. 이러한 프레임워크는 미리 구성된 기능과 모듈을 제공하므로 개발자는 처음부터 새로 구축하는 대신 특정 작업에 맞게 AI 모델을 사용자 지정하는 데 더 집중할 수 있습니다.

AI 프레임워크의 작동 방식

추론 프로세스에서 AI 프레임워크는 모델, 입력 데이터, 하드웨어, 추론 엔진 등 몇 가지 주요 구성 요소를 서로 연결합니다:

• 이 프레임워크는 추론을 위해 학습된 모델을 준비하여 CPU(중앙 처리 장치), GPU(그래픽 처리 장치), TPU(텐서 처리 장치), Graphcore의 IPU 등 특정 유형의 하드웨어에 최적화되도록 합니다. 이 최적화에는 하드웨어의 기능에 맞게 모델의 계산 요구 사항을 조정하여 추론 작업 중 효율적인 처리와 지연 시간 단축을 보장하는 작업이 포함됩니다.
• 데이터를 분석하기 전에 프레임워크는 모델과의 호환성을 보장하기 위해 데이터의 형식을 지정합니다. 여기에는 일관성을 보장하기 위해 데이터 값의 범위를 표준 척도로 조정하는 척도 정규화, 텍스트 데이터를 모델이 처리할 수 있는 숫자 형식으로 변환하는 범주형 데이터 인코딩, 모델의 예상 입력 형식에 맞게 데이터 모양을 조정하는 입력 배열 재구성 등이 포함될 수 있습니다. 이렇게 하면 모델 예측의 정확성과 효율성을 유지하는 데 도움이 됩니다.
• 프레임워크는 추론 엔진을 사용하여 사전 처리된 입력을 모델을 통해 전달합니다. 자세한 내용은 Gcore의 AI 추론 및 작동 방식에 대한 종합 가이드를 참조하세요.
• 마지막으로 프레임워크는 원시 출력을 해석하여 이해하기 쉽고 실행 가능한 형식으로 변환합니다. 여기에는 이미지 인식이나 텍스트 분석과 같은 작업에서 다양한 결과의 가능성을 정량화하는 로짓(모델의 원시 출력 점수)을 확률로 변환하는 작업이 포함될 수 있습니다. 또한 예측을 기반으로 특정 작업이 트리거되는 조건을 결정하기 위해 특정 한도를 설정하는 임계값을 적용할 수도 있습니다.

추론 요구 사항에 적합한 AI 프레임워크를 선택하는 방법

조직에서 추론에 사용하는 AI 프레임워크는 AI 이니셔티브의 효율성과 효과에 직접적인 영향을 미칩니다. 궁극적으로 선택하는 프레임워크가 조직의 기술적 요구사항과 비즈니스 목표에 부합하는지 확인하려면 특정 산업 및 조직의 요구사항에 따라 성능, 유연성, 도입 용이성, 통합 기능, 비용 및 지원 등 여러 요소를 고려하세요.

성능

AI 프레임워크에서 성능은 주로 프레임워크가 데이터를 얼마나 효과적으로 관리하고 작업을 실행할 수 있는지를 의미하며, 이는 학습 및 추론 속도에 직접적인 영향을 미칩니다. 고성능 AI 프레임워크는 지연 시간을 최소화하며, 이는 변화하는 도로 상황에 대한 신속한 대응이 생사를 가를 수 있는 자동차 AI와 같이 시간에 민감한 애플리케이션에 필수적인 요소입니다.

하지만 조직마다 성능 요구 사항이 다르고 고성능 기능으로 인해 다른 기능이 저하되는 경우도 있습니다. 예를 들어 속도와 효율성을 우선시하는 프레임워크는 유연성이 떨어지거나 사용하기 어려울 수 있습니다. 또한 고성능 프레임워크에는 고급 GPU와 광범위한 메모리 할당이 필요할 수 있으므로 운영 비용이 증가할 수 있습니다. 따라서 성능과 리소스 소비 사이의 상충 관계를 고려해야 합니다. TensorFlow와 같은 고성능 프레임워크는 속도와 효율성이 뛰어나지만 리소스 요구량이 모든 예산이나 인프라 기능에 적합하지 않을 수 있습니다. 반대로 파이토치처럼 가벼운 프레임워크는 원시 속도는 느리지만 유연성이 뛰어나고 리소스 요구량이 적을 수 있습니다.

유연성

AI 프레임워크의 유연성이란 다양한 유형의 알고리즘을 테스트하고 텍스트, 이미지, 오디오 등 다양한 데이터 유형에 적응하며 다른 기술과 원활하게 통합할 수 있는 기능을 의미합니다. 따라서 프레임워크가 조직에서 구현하고자 하는 다양한 AI 방법론을 지원하는지 고려하세요. 어떤 유형의 AI 애플리케이션을 개발할 계획인가요? 고려 중인 프레임워크가 조직의 변화하는 요구 사항에 따라 성장할 수 있나요?

소매업에서 AI 프레임워크는 셀프 체크아웃과 머천다이징을 통합하는 스마트 식료품 시스템과 같은 고급 애플리케이션을 용이하게 합니다. 이러한 시스템은 이미지 인식을 활용하여 다양한 제품과 그 포장을 정확하게 식별하기 때문에 광범위한 재구성 없이 다양한 제품 유형에 빠르게 적응할 수 있는 프레임워크가 필요합니다.

리테일 환경은 대량의 소비자 데이터를 실시간으로 처리, 분석, 추론할 수 있는 AI 프레임워크의 이점도 누릴 수 있습니다. 이 기능은 고객 행동을 분석하여 개인화된 콘텐츠, 예측 및 추천을 생성하고 자연어 처리와 통합된 고객 서비스 봇을 사용하여 고객 경험을 향상하고 운영 효율성을 개선하는 애플리케이션을 지원합니다.

채택의 용이성

AI 프레임워크 도입의 용이성은 AI 모델 구축을 위한 프레임워크의 구현과 사용이 얼마나 간단한지를 나타냅니다. 채택하기 쉬운 프레임워크는 귀중한 개발 시간과 리소스를 절약할 수 있어 AI 전문 지식이 부족한 스타트업이나 팀에게 매력적입니다. 특정 AI 프레임워크의 채택 용이성을 평가하려면 해당 프레임워크에 포괄적인 문서와 개발자 도구가 있는지 확인하세요. 추론에 AI 프레임워크를 사용하는 방법을 얼마나 쉽게 배울 수 있나요?

방대한 리소스로 유명한 TensorFlow 및 PyTorch와 같은 프레임워크는 AI가 새로운 학습 예제를 생성하는 데 사용되는 제너레이티브 AI, 챗봇, 가상 비서, 데이터 증강 등의 AI 애플리케이션을 구현하는 데 이상적입니다. 채택하기 쉬운 프레임워크 내에서 AI 도구를 사용하는 소프트웨어 엔지니어는 많은 시간을 절약하고 강력하고 효율적인 코드를 구축하는 데 집중할 수 있습니다. 반대로 Caffe와 같은 프레임워크는 강력하지만 덜 광범위한 문서와 가파른 학습 곡선으로 인해 도입에 어려움을 겪을 수 있습니다.

통합 기능

통합 기능은 회사의 기존 데이터베이스, 소프트웨어 시스템 및 클라우드 서비스와 원활하게 연결할 수 있는 AI 프레임워크의 기능을 의미합니다. 이를 통해 AI 애플리케이션이 중단 없이 기존 시스템의 기능을 향상하고 확장하여 선택한 제공업체의 기술 에코시스템에 맞게 조정할 수 있습니다.

게임에서는 콘텐츠 및 맵 생성, AI 봇 커스터마이징 및 대화, 실시간 플레이어 분석에 AI 추론이 사용됩니다. 이러한 각 영역에서 AI 프레임워크는 기존 게임 소프트웨어 및 데이터베이스와 원활하게 통합되어야 합니다. 콘텐츠와 맵 생성을 위해 AI는 게임의 디자인 소프트웨어와 함께 작동해야 합니다. AI 봇을 사용자 지정하려면 봇의 프로그래밍과 연결해야 합니다. 그리고 플레이어 분석을 위해서는 게임 데이터베이스의 데이터에 액세스하여 분석해야 합니다. 게임에 적합한 프레임워크의 대표적인 예로는 Unity 머신러닝 에이전트(ML-Agents), 텐서플로, Apache MXNet이 있습니다. 잘 통합된 AI 프레임워크는 이러한 프로세스를 간소화하여 모든 것이 원활하게 실행되도록 합니다.

비용

비용은 선택 과정에서 성패를 가르는 요소가 될 수 있습니다. 프레임워크가 예산 및 재무 목표에 부합하는 비용 구조를 제공하는지 평가합니다. 추가 하드웨어의 필요성을 최소화하거나 자동화를 통해 데이터 과학자의 업무량을 줄이는 등 프레임워크가 다른 영역에서 비용을 절감할 수 있는지 여부도 고려할 필요가 있습니다. 여기에서는 이미 AWS에 투자한 조직에게 Amazon SageMaker Neo는 탁월한 선택입니다. 그렇지 않은 경우에는 오픈 소스인 KServe와 TensorFlow가 좋은 옵션입니다.

제조 기업은 생산 파이프라인에서 실시간 결함 감지를 위해 AI를 사용하는 경우가 많습니다. 이를 위해서는 데이터를 실시간으로 처리하고 분석하여 생산 병목 현상을 방지하기 위한 신속한 대응 피드백을 제공할 수 있는 강력한 AI 인프라가 필요합니다.

그러나 이러한 시스템을 구현하는 데는 많은 비용이 소요될 수 있습니다. 필요한 하드웨어와 소프트웨어를 구입하고, 시스템을 설정하고, 직원에게 사용법을 교육하는 데 드는 비용이 있습니다. 시간이 지남에 따라 회사가 성장함에 따라 시스템을 확장하고, 시스템이 계속 효율적으로 운영되도록 유지 관리하며, 새로운 AI 개발을 활용하기 위해 시스템을 업그레이드하는 것과 관련된 추가 비용이 발생할 수 있습니다. 제조 기업은 효율성 향상과 생산 중단 시간 감소를 통한 장기적인 비용 절감 효과가 AI 인프라의 초기 및 지속적인 비용보다 더 큰지 신중하게 고려해야 합니다. 목표는 회사의 예산과 재무 목표에 맞는 균형을 찾는 것입니다.

지원

프레임워크 공급업체가 제공하는 지원 수준은 사용자의 경험과 성공에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 좋은 지원에는 선택한 공급업체의 적시 기술 지원, 정기 업데이트 및 보안 패치가 포함됩니다. 시스템을 최신 상태로 유지하고 잠재적인 위협으로부터 보호하고 싶을 것입니다. 또한 문제가 발생하면 신속한 지원팀이 문제 해결에 도움을 줄 수 있다는 사실을 알고 싶을 것입니다.

숙박 업계에서 AI 프레임워크는 개인화된 목적지 및 숙소 추천, 스마트 재고 관리, 효율성 개선과 같은 서비스를 구현하는 데 핵심적인 역할을 하며, 이는 고품질 서비스를 제공하고 원활한 운영을 보장하는 데 중요한 역할을 합니다. AI 프레임워크 내에서 문제가 발생하면 추천 엔진이나 재고 관리 시스템의 기능이 중단되어 고객 불만이나 운영 비효율로 이어질 수 있습니다. 그렇기 때문에 숙박업 비즈니스는 AI 프레임워크 공급업체가 제공하는 지원을 고려해야 합니다. 안정적이고 신속한 대응이 가능한 지원팀이 문제를 신속하게 해결하여 다운타임을 최소화하고 고객이 기대하는 우수한 서비스 품질을 유지할 수 있습니다.

엣지에서의 Gcore 추론이 AI 프레임워크를 지원하는 방법

엣지에서의 Gcore Inference는 TensorFlow, Keras, PyTorch, 패들패들, ONNX, 허깅 페이스와 같은 AI 프레임워크를 지원하도록 특별히 설계되어 다양한 산업 분야에 배포가 용이하고 효율적인 추론 프로세스를 보장합니다:

• 성능: 엣지에서의 Gcore Inference는 최신 A100 및 H100 SXM GPU를 비롯한 고성능 컴퓨팅 리소스를 활용합니다. 이 설정은 CDN과 엣지 추론 기술의 조합을 통해 평균 지연 시간이 30ms에 불과하여 160개 이상의 위치에 있는 Gcore의 글로벌 네트워크에서 빠르고 효율적으로 추론할 수 있습니다.
• 유연성: Gcore는 다양한 AI 프레임워크를 지원하여 다양한 AI 애플리케이션을 실행하는 데 필요한 인프라를 제공합니다. 여기에는 Graphcore IPU 및 NVIDIA GPU에 대한 전문 지원이 포함되어 있어 조직이 컴퓨팅 요구 사항에 따라 가장 적합한 프레임워크와 하드웨어를 선택할 수 있습니다.
• 채택의 용이성: 테라폼 프로바이더 및 REST API와 같은 도구를 통해 Gcore는 AI 프레임워크를 기존 시스템에 통합 및 관리할 수 있도록 간소화합니다. 이러한 기능을 통해 기업은 대규모 시스템 점검 없이도 AI 솔루션을 쉽게 도입하고 확장할 수 있습니다.
• 통합 기능: Gcore의 인프라는 광범위한 AI 모델 및 프레임워크와 원활하게 통합되도록 설계되어 조직이 Gcore 솔루션을 기존 기술 스택에 쉽게 포함할 수 있도록 지원합니다.
• 비용: Gcore의 유연한 가격 구조는 조직이 예산과 확장 요구 사항에 맞는 모델을 선택할 수 있도록 도와줍니다.
• 지원: Gcore의 지원 노력에는 기술 지원은 물론 사용자가 AI 프레임워크의 유용성을 극대화할 수 있도록 광범위한 리소스 및 문서가 포함됩니다. 이를 통해 사용자는 AI 구현의 문제를 해결하고 최적화하며 발전시키는 데 필요한 도움을 받을 수 있습니다.

텐서플로우와 Keras, 파이토치, 패들패들, ONNX, 허깅 페이스에 대한 Gcore 지원

엣지에서의 추론 서비스 제공업체인 Gcore는 추론을 위해 선도적인 AI 프레임워크와 통합됩니다. 프로젝트의 요구 사항에 가장 적합한 AI 추론 프레임워크를 선택하는 데 도움이 되도록, Gcore Inference at the Edge 지원과 함께 사용할 수 있는 텐서플로우, Keras, 파이토치, 패들패들, ONNX, 허깅 페이스가 제공하는 기능을 자세히 비교해 보았습니다.

결론

2020년 이후 기업들은 410만 건( )이 넘는 AI 관련 특허를 확보하며 AI 애플리케이션 최적화의 중요성을 강조하고 있습니다. 성능 향상과 지연 시간 단축의 필요성에 따라 기업들은 추론 효율성을 극대화하고 조직의 특정 요구 사항을 충족하기 위해 가장 적합한 AI 프레임워크를 적극적으로 모색하고 있습니다. 비즈니스의 특정 요구 사항과 향후 성장 계획을 고려하면서 다양한 AI 프레임워크의 기능과 이점을 이해하면 AI 기능을 최적화하고 장기적인 목표를 지원하는 현명한 결정을 내릴 수 있습니다.

지연 시간을 최소화하고 성능을 극대화하여 AI 추론 프레임워크를 지원하고자 한다면 엣지에서의 Gcore Inference를 고려해 보세요. 이 솔루션은 우수한 모델 성능을 위한 최신 NVIDIA L40S GPU, 응답 시간을 최소화하는 저지연 글로벌 네트워크, 필요에 따라 조정 가능한 확장 가능한 클라우드 스토리지를 제공합니다. 또한 Gcore는 ML 엔드포인트에 대한 DDoS 보호와 함께 GDPR, PCI DSS, ISO/IEC 27001 준수를 통해 데이터 개인 정보 보호 및 보안을 보장합니다.

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