AI 소프트웨어란 무엇입니까?

AI 소프트웨어는 기계가 학습, 적응, 의사 결정과 관련된 작업을 수행할 수 있도록 데이터 세트를 준비하고 AI 모델을 개발, 배포, 최적화하는 데 사용되는 다양한 유형의 프로그램과 도구를 포괄하는 광범위한 주제입니다.

개발자는 AI 파이프라인 또는 워크플로우의 3단계(데이터 준비, 모델 선택 및 교육, 배포)를 진행할 때 AI 소프트웨어를 활용하여 생산성의 속도를 높이고, 프로세스를 효율적이고 확장 가능하며 관리하기 쉽게 만들고, 구현하는 기능의 배포 유연성을 높이며, AI 성능을 최적화합니다.

AI에서 소프트웨어의 역할

그 자체로 소프트웨어의 한 유형인 AI는 그 기능을 제공하기 위해 다양한 소프트웨어 응용 프로그램과 도구를 사용해야 합니다. AI 개발 프로세스의 각 단계마다 다른 유형의 AI 소프트웨어가 필요하며, 수행해야 하는 작업의 유형에 따라 달라집니다.

데이터 준비

AI 워크플로우의 첫 번째 단계인 데이터 준비는 가장 시간이 많이 소요되고 중요한 단계입니다. 이 단계에서는 AI 모델을 교육할 수 있도록 데이터를 수집할 준비를 합니다. 데이터 과학자는 원시 데이터를 수집하고 정제하여 단일화된 데이터 세트로 분석 및 통합할 수 있는 데이터베이스에 저장합니다. 이 데이터 세트에는 AI 모델의 의도된 응용 분야에 고유한 숫자 데이터, 비디오, 오디오 및 기타 여러 유형의 정보가 포함될 수 있습니다.

이 단계에서 사용되는 소프트웨어 도구는 데이터 수집, 저장 및 관리, 데이터 추출, 조작 및 검증, 데이터 탐색, 시각화 및 변환을 지원합니다.

모델 개발 및 교육

이 단계에서는 데이터를 분석하고, 패턴을 식별하며, 예측을 생성하는 소프트웨어 알고리즘인 AI 모델을 선택하고 사용 사례와 해결에 도움이 되는 문제에 맞게 조정합니다.

모델은 방대한 양의 데이터를 기반으로 하고 초고속 테스트를 반복하여 특정 패턴을 감지하고 구체적인 작업을 수행할 수 있는 기능을 갖추도록 학습됩니다. 이 모델은 AI 개발자가 설계된 작업을 정확하게 완료할 수 있을 때까지 반복적으로 개선하면서 학습합니다.

특수 목적을 위해 구축된 프라임워크와 라이브러리, 사전 구축된 솔루션 요소는 모델 선택, 개발, 교육, 평가를 지원하고 가속화하는 데 도움이 됩니다.

사용되는 소프트웨어의 선택은 주로 AI 모델 유형과 머신 러닝(ML) 또는 딥 러닝(DL)에 사용되는지 여부에 따라 달라집니다.

AI 모델을 처음부터 구축할 수도 있지만, 기본 모델이라고도 하는 오픈 소스 모델은 AI 기능의 시작점을 제공합니다. 이러한 모델은 AI 솔루션의 특정 요구 사항에 맞게 보다 쉽고 빠르게 맞춤 설정하고 미세 조정할 수 있어 경쟁에 맞서는 기업의 귀중한 시간을 절약할 수 있습니다.

배포

AI 모델이 완전히 학습 및 검증되면 배포 단계 중에 실제 환경에 통합됩니다. 여기서 학습된 AI 모델은 컴퓨터 비전 응용 프로그램의 실시간 영상 같은 보이지 않는 새로운 데이터를 사용하여 결정을 내리고 예측을 해야 하는 추론 프로세스에서 작동됩니다.

AI 추론 워크로드는 모든 AI 응용 프로그램의 엔진입니다. AI 응용 프로그램이 올바르게 작동하려면 최적의 상태로 실행되어야 하며 엄청나게 높은 컴퓨팅 리소스가 요구됩니다. 따라서 하드웨어 인프라는 확장성과 예측 가능성을 보장하기 위해 배포 중에 중요한 선택이 됩니다. 이 단계의 AI 소프트웨어 도구는 모델 제공 방식과 수행 방식을 최적화하고 지속적으로 개선하는 데 사용됩니다.

최적화

최적화는 지속적인 프로세스입니다. 모니터링 소프트웨어는 AI 응용 프로그램의 성능을 지속적으로 분석하는 데 사용됩니다. 워크로드 최적화 및 밸런싱 소프트웨어는 AI 응용 프로그램이 이를 지원하는 데 이상적인 인프라를 갖추도록 보장합니다. 또한 모델이 확장되고 실제 상황에 대응할 때 정기적으로 업데이트하고 재교육해야 합니다.

하드웨어가 성능에 미치는 영향

AI 솔루션을 사용하려면 AI 소프트웨어와 AI 하드웨어의 조합이 필요합니다. 모델이 단독으로 잘 작동하는지 여부에 관계없이 실제 시나리오의 압박에서 대규모로 어떻게 작동하는지가 AI의 활용과 그것이 전달하는 가치에 매우 중요합니다. 성공적인 AI 구현은 최적화된 소프트웨어를 통해 확장 가능하고 적절한 크기의 안전한 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 매우 중요하며, 각 도구는 특정 역할을 수행하면서 다음과 같은 전반적인 이점을 비즈니스에 제공합니다.

• 생산성 및 효율성 향상: 라이브러리, 프레임워크 및 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 극복: 데이터 과학자가 아닌 사람도 모델을 쉽게 학습시킬 수 있도록 지원하는 도구를 통해 엔드투엔드 AI 소프트웨어 플랫폼을 점점 더 많이 사용할 수 있게 되면서, 전문가를 찾고 고용해야 할 필요성이 줄어들고 개발 및 출시 시간이 단축됩니다.
• 확장성 및 유연성: 배포 및 최적화 도구는 코드 한 번으로 어디든 배포할 수 있는 접근 방식을 지원하며, 다양한 하드웨어 및 소프트웨어 플랫폼에서 모델을 효율적으로 실행하는 데 도움이 될 수 있습니다.
• AI 성능 가속화: 하드웨어 기능을 활용하고, 리소스 관리 및 코드 효율성을 최적화하여 전반적인 소프트웨어 응용 프로그램 성능을 개선하는 데 많은 도구가 사용됩니다.
• 작업 자동화: 자동화된 코드 분석, 디버깅 및 테스트 프레임워크는 개발 프로세스 초기에 오류를 식별하고, 소프트웨어의 안정성과 보안을 강화하며, 이러한 작업에 소요되는 개발자의 시간을 단축할 수 있습니다.

AI 소프트웨어 솔루션

AI는 방대한 데이터 스트림을 분석하여 신규 소매점을 위한 최적의 위치를 찾아내고, 주요 기계 오작동을 예측하거나 잠재적 위험과 증가하는 위협을 파악할 수 있습니다. AI가 조직의 복원력, 수익성, 혁신을 강화하는 특정 작업을 수행하도록 하려면 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 리소스 집약적입니다. AI 추론을 실행하려면 많은 컴퓨팅 성능이 필요하며, 하드웨어 인프라와 에너지 사용 측면 모두에서 비용이 많이 들 수 있습니다. 성능 라이브러리, 컴파일러, 커널은 리소스 관리 및 코드 효율성을 최적화하여 하드웨어 기능을 활용하고 소프트웨어 응용 프로그램 성능을 개선하는 데 사용됩니다.
• AI 워크플로 프로세스 간소화: AI 라이브러리, 도구, 프레임워크를 사용하여 AI 워크플로 프로세스의 속도를 높이고 간소화합니다. 라이브러리는 모델 구축과 교육을 위해 사전 구축된 함수, 클래스, 모듈 컬렉션을 제공합니다. 프레임워크는 데이터 수집부터 배포 후 AI 모델 관리에 이르기까지 엔드투엔드 프로세스를 용이하게 하는 구성 요소와 도구의 에코시스템을 제공합니다.
• AI 사용 도입: ROI를 제공하는 효율적인 AI 응용 프로그램은 대규모 조직과 에지에서 클라우드에 이르는 다양한 위치에서 지속적인 최적화와 관리가 필요합니다. AI 플랫폼과 머신 러닝 운영(MLOps) 도구 및 원칙은 AI 관리를 처음부터 끝까지 통합하고 다양한 역할의 부서로 구성된 팀의 생산성을 높이는 데 도움이 됩니다.

AI 파이프라인을 위한 AI 라이브러리, 도구 및 프레임워크

모든 AI 이니셔티브에서 가장 중요한 요소는 교육 및 개발에 적합한 데이터를 갖추는 것입니다. 실제로 AI 소프트웨어 개발에 소요되는 대부분의 시간은 데이터를 탐색, 정리, 준비하는 데 사용됩니다. 공통 라이브러리와 라이브러리 가속기는 데이터 구조를 제공하고 데이터 조작, 분석, 컴퓨팅을 지원하는 데 사용됩니다.

모델 개발 및 교육도 상당히 시간과 리소스 집약적이기 때문에, 개발자는 프로세스를 간소화하고 속도를 높이기 위해 추가 라이브러리와 도구에 의존합니다. 선택한 도구는 AI 모델의 유형과 의도된 목적에 따라 달라집니다.

AI 모델과 추론을 배포할 위치와 방법을 선택하는 것은 모든 AI 이니셔티브의 장기적인 성공에 큰 영향을 미칩니다. 비용을 제어하고, 데이터를 보호하며, 응답 시간 요건을 충족하려면 AI 워크로드 위치를 최적화해야 합니다. 배포 및 최적화 단계에서는 ML 모델을 최적화하고 가속화하며, 각기 다른 하드웨어 및 소프트웨어 플랫폼에서 효율적으로 실행할 수 있도록 다양한 추론 엔진, 컴파일러 프레임워크, 툴킷이 필요합니다.

AI 소프트웨어 개발 추진

사전 구축된 모델 및 참조 키트로 더 신속하게 개발

기본 모델이라고 하는 기존 AI 모델은 AI 기능을 개발하기 위한 시작점을 제공합니다. 기본 모델을 미세 조정하는 것은 처음부터 구축하는 것보다 더 간단하고 빠르기 때문에 경쟁에 맞서는 기업의 귀중한 시간을 절약합니다.
특정 사용 사례에 맞게 설계되고, 널리 사용되는 프레임워크 및 라이브러리에 사전 최적화된 무료 오픈 소스 리소스인 AI 참조 키트 또한 제공되므로 개발자와 데이터 과학자가 모델을 신속하게 프로토타입하여 개념에서 데모로 빠르게 전환할 수 있습니다.

생성형 AI를 개발하는 새로운 방법

검색 증강 생성(RAG)은 추가 모델 교육 없이 생성형 AI에서 가치 창출 속도를 높일 수 있는 방법을 제공합니다. RAG 방법론에서는 기본적인 대규모 언어 모델이 특정 지식 기반에 연결되어 있고 관련 컨텍스트와 정보가 통합됩니다.

처음부터 끝까지 필요한 모든 것

AI 개발, 교육, 배포를 간소화하기 위해 도구, 선별된 데이터 세트, 사전 학습된 모델, API 및 라이브러리로 구성된 완전한 에코시스템을 제공하는 수많은 AI 소프트웨어 플랫폼이 있습니다.