AI 소프트웨어란 무엇입니까?

AI 소프트웨어는 기업이 조직 내에서 AI를 채택하거나 개선하는 데 도움이 되도록 특별히 설계된 코드입니다. AI 하드웨어와 함께 대량의 데이터를 처리하여 패턴을 식별하고, 새로운 데이터에 대한 예측을 수행하고, 다양한 작업을 처리하는 데 사용됩니다. 개발자가 AI 소프트웨어를 사용하면 개발을 가속화하고 AI 성능을 강화하고 데이터 준비, 훈련, 추론, 배포, 확장 관련 생산성을 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다. 머신은 AI 모델을 통해 학습, 적응, 의사결정과 관련된 작업을 수행할 수 있습니다.

개발자는 생산성을 가속화하고, 프로세스를 효율적이고 확장 가능하며 관리 가능하게 만들고, 구현하려는 기능의 배포 유연성을 높이고, AI 성능을 최적화하는 데 도움이 되도록, AI 파이프라인 또는 워크플로의 3단계 (데이터 준비, 모델 선택 및 훈련, 배포) 에 걸쳐 작업할 때 AI 소프트웨어를 사용합니다.

AI에서 소프트웨어의 역할

AI는 그 자체로 소프트웨어의 한 유형이지만, 자신의 기능을 구현하려면 다양한 소프트웨어 응용 프로그램과 도구를 사용해야 합니다. AI 개발 프로세스의 다양한 단계에 따라 그리고 수행해야 하는 작업의 유형에 따라 필요한 AI 소프트웨어의 유형이 달라집니다.

데이터 준비

AI 워크플로의 첫 번째 단계인 데이터 준비는 가장 시간 소모적이면서도 중요한 단계입니다. 이 단계에는 훈련을 위해 AI 모델이 수집할 수 있도록 데이터를 준비하는 작업이 포함됩니다. 데이터 과학자는 원시 데이터를 수집하고 정제한 후, 이를 분석하고 단일 데이터 세트로 통합할 수 있도록 데이터베이스에 저장합니다. 이 데이터 세트에는 수치 데이터, 비디오, 오디오 그리고 의도된 AI 모델의 응용 분야에 고유한 기타 여러 유형의 정보가 포함될 수 있습니다.

이 단계에서 사용되는 소프트웨어 도구는 (1) 데이터의 수집, 저장, 관리, (2) 데이터의 추출, 조작, 검증, (3) 데이터의 탐색, 시각화, 변환을 지원합니다.

모델 개발 및 훈련

이 단계에서는 AI 모델 (데이터를 분석하고, 패턴을 식별하고, 예측을 수행할 소프트웨어 알고리즘) 을 선택하고 사용 사례와 해결하려는 문제에 맞춰 튜닝합니다.

모델은 방대한 양의 데이터와 반복적인 초고속 테스트를 통해 훈련됩니다 (특정 패턴을 감지하고 특정 작업을 수행할 수 있는 능력을 갖추는 과정). 의도된 작업을 정확하고 반복적으로 완료할 수 있을 때까지 AI 개발자가 모델을 개선해 가는 동안 모델은 학습을 거듭합니다.

모델 훈련은 AI 개발 도구에 의존합니다. 목적에 맞게 설계된 프레임워크와 라이브러리, 사전 구축된 솔루션 요소는 모델 선택, 개발, 훈련, 평가를 지원하고 가속화할 수 있습니다.

사용될 소프트웨어의 선택은 AI 모델의 유형 그리고 머신 러닝 (ML) 과 딥 러닝 (DL) 중 소프트웨어가 활용될 용도에 따라 크게 달라집니다.

AI 모델을 처음부터 직접 구축할 수도 있지만, 파운데이션 모델이라고도 하는 오픈 소스 모델을 AI 기능의 출발점으로 삼을 수도 있습니다. 이러한 모델을 맞춤화하고 파인 튜닝하면 AI 솔루션의 특정 필요를 더 쉽고 빠르게 충족할 수 있으므로, 치열하게 경쟁 중인 기업들이 귀중한 시간을 절약할 수 있습니다.

배포

배포 단계에서는 소프트웨어 도구를 사용하여 모델을 테스트, 검증, 통합 및 최적화합니다. AI 모델이 완전히 훈련되고 검증되면 배포 단계에서 실제 환경에 통합됩니다. 여기서는 훈련된 AI 모델이 추론 프로세스를 수행하여, 컴퓨터 비전 응용 프로그램의 실시간 영상과 같이 처음 보는 새로운 데이터를 토대로 결정을 내리고 예측을 해야 합니다.

AI 추론 워크로드는 모든 AI 응용 프로그램의 엔진입니다. AI 응용 프로그램이 원활하게 작동하려면 추론 워크로드가 최적으로 실행되어야 하며, 이를 위해 막대한 컴퓨팅 리소스가 필요합니다. 이 때문에 배포 단계에서는 확장성과 예측 가능성을 보장할 수 있는 하드웨어 인프라를 신중하게 선택해야 합니다. 이 단계에서 AI 소프트웨어 도구는 모델이 제공되는 방식과 작동하는 방식을 최적화하고 모델을 지속적으로 개선하는 데 사용됩니다.

최적화

최적화는 지속적인 프로세스입니다. 모니터링 소프트웨어는 AI 응용 프로그램의 성능을 지속적으로 분석하는 데 사용됩니다. 워크로드 최적화 및 부하 분산 소프트웨어는 AI 응용 프로그램이 인프라로부터 최적의 지원을 받을 수 있도록 보장합니다. 또한 모델은 확장되고 실제 환경에 적응하는 과정에서 정기적으로 업데이트되고 재훈련되어야 합니다.

하드웨어가 성능에 미치는 영향

AI 솔루션을 사용하려면 AI 소프트웨어와 AI 하드웨어의 조합이 필요합니다. 모델이 고립 상태에서 얼마나 잘 작동하는지와 관계없이, AI가 실제로 활용되고 가치를 제공하려면 규모가 커지고 실세계 시나리오의 압박이 있을 때 우수한 성능을 발휘할 수 있어야 합니다. 성공적인 AI 구현은 최적화된 소프트웨어를 활용하여 확장 가능하고 안전한 적정 규모의 AI 인프라에서 실행됩니다. 최신 기술 스택과 AI 워크플로를 지원하는 엔드투엔드 AI 인프라의 구성 요소에 대해 자세히 알아보십시오.

AI 소프트웨어의 이점

AI 소프트웨어는 전체 AI 워크플로 프로세스에 필수적인 요소로, 각 도구가 특정 역할을 수행하면서 비즈니스에 다음과 같은 전반적인 이점을 제공합니다:

• 생산성 및 효율성 향상: 라이브러리, 프레임워크, 사전 구축된 솔루션 요소는 데이터 과학자와 개발자에게 시작점을 제공하여 각 워크플로 단계를 가속화합니다. 엔드투엔드 플랫폼은 워크플로를 간소화하고 효율성과 생산성을 높이는 데 도움이 됩니다.
• 기술 격차 축소: 데이터 과학자가 아닌 사람들이 보다 쉽게 모델을 훈련시킬 수 있도록 지원하는 도구를 갖춘 엔드투엔드 AI 소프트웨어 플랫폼이 점점 더 많아짐에 따라, 전문가를 찾고 고용해야 하는 필요성이 줄어들고 개발 및 출시 시간이 단축되고 있습니다.
• 확장성 및 유연성: 배포 및 최적화 도구를 사용하면, 한 번의 코드 작성으로 어디에나 배포하는 접근 방식을 지원하고, 보다 쉽게 다양한 하드웨어 및 소프트웨어 플랫폼에서 모델을 효율적으로 실행할 수 있습니다.
• AI 성능 가속화: 여러 도구를 통해 하드웨어 기능을 활용하고 리소스 관리 및 코드 효율성을 최적화하여, 전반적인 소프트웨어 응용 프로그램 성능을 개선할 수 있습니다.
• 작업 자동화: 자동화된 코드 분석, 디버깅, 테스트 프레임워크는 개발 프로세스 초기에 오류를 식별하여 소프트웨어의 안정성과 보안을 강화하고 이러한 작업에 소요되는 개발자의 시간을 단축하는 데 도움이 될 수 있습니다.

AI 소프트웨어 솔루션

AI는 대량의 축적된 데이터와 데이터 스트림을 분석하여 신규 소매점을 위한 최적의 위치를 찾아내고, 주요 기계 오작동을 예측하고, 잠재적 위험과 증가하는 위협 요소를 파악할 수 있습니다. AI가 조직의 탄력성, 수익성, 혁신성을 강화하는 특정 작업을 수행하려면, 다양한 AI 소프트웨어 도구와 구성 요소가 필요합니다.

일반적으로 데이터 과학자와 소프트웨어 개발자가 사용하는 AI 소프트웨어 도구는 다음 세 가지 주요 기능을 제공합니다.

• 리소스 관리 최적화: AI는 리소스를 많이 소비합니다. AI 추론을 실행하려면 엄청난 컴퓨팅 성능이 필요하며, 이로 인해 하드웨어 인프라와 에너지 사용 측면에서 비용이 많이 들 수 있습니다. 성능 라이브러리, 컴파일러, 커널은 리소스 관리 및 코드 효율성을 최적화하여 하드웨어 기능을 활용하고 소프트웨어 응용 프로그램의 성능을 향상하는 데 사용됩니다.
• AI 워크플로 프로세스 간소화: AI 라이브러리, 도구, 프레임워크는 AI 워크플로 프로세스를 가속화하고 간소화하는 데 사용됩니다. 라이브러리는 모델 구축과 훈련을 위해 사전 제작된 함수, 클래스, 모듈 컬렉션을 제공합니다. 프레임워크는 구성 요소와 도구로 이루어진 에코시스템을 제공하여, 데이터 수집부터 배포 후 AI 모델 관리에 이르는 엔드투엔드 프로세스를 원활하게 지원합니다.
• AI 활용: AI를 효율적으로 활용하여 ROI를 실현하려면 지속적인 최적화와 관리가 필요하며, 이러한 작업은 종종 대규모 조직 전반과 에지부터 클라우드에 이르는 다양한 환경에서 이루어져야 합니다. AI 플랫폼과 머신 러닝 운영 (MLOps) 도구 및 원칙은 AI 관리를 엔드투엔드로 통합하고, 교차 기능 팀의 생산성을 높이는 데 도움이 됩니다.

AI 파이프라인을 위한 AI 라이브러리, 도구, 프레임워크

모든 AI 이니셔티브에서 가장 중요한 요소는 훈련과 개발에 적합한 데이터를 확보하는 것입니다. 실제로, AI 소프트웨어 개발에 들어가는 시간의 대부분은 데이터를 탐색, 정제, 준비하는 데 사용됩니다. 공통 라이브러리와 라이브러리 가속기는 데이터 구조를 제공하고 데이터의 조작, 분석, 연산을 지원하는 데 사용됩니다.

모델 개발과 훈련도 상당히 시간 및 리소스 집약적이기 때문에, 개발자들은 프로세스를 간소화하고 가속화하기 위해 추가적인 라이브러리와 도구를 활용합니다. 선택되는 도구는 AI 모델의 유형과 의도된 목적에 따라 달라집니다.

AI 모델과 추론을 어디에, 어떻게 배포할지에 대한 결정은 모든 AI 이니셔티브의 장기적인 성공에 중대한 영향을 미칩니다. 비용을 통제하고, 데이터를 보호하고, 응답 시간 요건을 충족하려면 AI 워크로드 위치를 최적화해야 합니다. 배포 및 최적화 단계에서 ML 모델을 최적화 및 가속화하고, 다양한 하드웨어와 소프트웨어 플랫폼에서 효율적인 실행을 보장하려면 여러 가지 추론 엔진, 컴파일러 프레임워크, 툴킷이 필요합니다.

AI 소프트웨어 개발 추진하기

사전 구축된 모델과 참조 키트를 사용하여 더 빠르게 개발하기

AI 기능을 개발할 때, 파운데이션 모델이라고 불리는 기존 AI 모델을 시작점으로 활용할 수 있습니다. 파운데이션 모델의 파인 튜닝은 처음부터 새롭게 모델을 구축하는 것보다 더 간단하고 빠르기 때문에 치열하게 경쟁 중인 기업들이 귀중한 시간을 절약할 수 있습니다.
AI 참조 키트 (특정 사용 사례에 맞게 설계되고 인기 있는 프레임워크 및 라이브러리에 맞게 사전 최적화된 무료 오픈 소스 리소스) 또한 개발자와 데이터 과학자가 모델을 신속하게 프로토타이핑하여 개념에서 데모로 빠르게 전환하는 데 도움이 될 수 있습니다.

생성형 AI를 개발하는 새로운 방법

검색 증강 생성 (RAG) 은 추가적인 모델 훈련 없이 생성형 AI로부터 더 빠르게 가치를 창출할 수 있는 경로를 제공합니다. RAG 방법론은 파운데이션 대형 언어 모델을 특정 지식 기반에 연결하고 관련 컨텍스트 및 정보를 통합합니다.

처음부터 끝까지 필요한 모든 것

AI 개발, 훈련, 배포를 간소화할 수 있도록 도구, 선별된 데이터 세트, 사전 훈련된 모델, API, 라이브러리로 구성된 완전한 에코시스템을 제공하는 AI 소프트웨어 플랫폼이 많이 있습니다.