Red Hat AI로 AI를 운영화하세요
AI를 운영화한다는 것은 AI 솔루션 배포 및 유지 보수를 규모에 맞게 지원하는 시스템과 프로세스를 구축하는 것을 말합니다. 운영화된 AI는 머신 러닝 운영(Machine Learning Operations, MLOps)에서 개념을 차용했으며 협업, 자동화, 지속적 개선을 촉진한다는 공통된 목표를 지향합니다.
조직은 Red Hat® AI를 통해 목표 달성을 지원하고 모델 및 운영 배포의 복잡성을 줄일 수 있는 툴을 팀에 제공하는 AI 워크플로우를 구축할 수 있습니다.
조직이 운영화된 AI를 통해 얻는 이점은 무엇일까요?
기업에서 AI를 운영화하면 AI 기반 애플리케이션의 라이프사이클 관리를 간소화할 수 있습니다.
복잡한 프로세스 자동화
정해진 일정에 따라, 또는 새로 수집되는 데이터에 맞게 모델을 미세 조정하는 것과 같은 작업을 자동화하세요. 이렇게 하면 모델 드리프트를 줄이거나 되돌리고 AI 애플리케이션이 항상 가장 최신 정보를 사용하여 작업하도록 할 수 있습니다.
또한 운영화된 AI를 통해 프로세스를 자동화, 최적화함으로써 조직의 리소스를 절감할 수 있습니다. 예를 들어 AI Accelerator에 셀프 서비스 방식으로 액세스하도록 하면 시간이 오래 걸리는 수작업을 없앨 수 있습니다.
미래의 성장통 경감
AI 운영화는 팀의 미래 성공 가능성을 높이는 방법에 대해 더 혁신적으로 사고하는 것을 의미합니다.
예를 들어 여러 서버에 워크로드를 분산하는 스케일 아웃 배포로 전환하면 여러 팀에서 다양한 모델을 프로덕션 환경에 배포하는 미래에 대비할 수 있습니다. 이러한 분산된 방식으로 모델을 학습시키고 제공하면 수요가 증가하는 경우에도 모델이 요청을 동시에 빠르게 처리할 수 있습니다.
데이터 사이언스 파이프라인 생성
AI 실험을 프로덕션 환경에 롤아웃할 때 운영화된 프레임워크를 통해 모델, 데이터, 구성 파일의 변경 사항을 기록하고 관리할 수 있습니다. 따라서 조직은 학습한 내용을 다른 활용 사례와 기능으로 더 쉽게 확장하고 적용할 수 있습니다.
또한 프로덕션 환경에서 AI 기반 애플리케이션이 작동하는 방식을 운영화하여 팀이 더 용이하게 조직 전반에서 표준을 유지하고 변동성을 줄일 수 있습니다.
거버넌스 및 컴플라이언스 개선
조직은 운영화된 AI를 통해 보안 조치를 시행하고 데이터 프라이버시 규정을 준수할 수 있습니다. 운영화된 프레임워크로 성능과 정확성을 모니터링하여 사용자가 모델과 상호 작용할 때 환각, 신뢰와 같은 일반적인 문제를 추적할 수도 있습니다. 이러한 지속적인 감사를 통해 시간이 지남에 따라 모델의 품질과 정확성을 우수한 수준으로 유지할 수 있습니다.
Red Hat AI를 선택해야 하는 이유
Red Hat AI는 AI 라이프사이클 관리를 위한 투명하고 최적화된 툴을 제공하는 오픈소스 툴과 기술 포트폴리오입니다.
Red Hat OpenShift® AI는 이 포트폴리오에 속한 제품으로, 규모에 맞는 배포를 지원하는 MLOps 툴을 제공합니다.
비용 관리
vLLM과 같은 추론 서버를 사용하면 그래픽 처리 장치(Graphical Processing Unit, GPU) 성능을 최적화하고 대규모 언어 모델(Large Language Model, LLM)을 더 효율적으로 실행할 수 있습니다. LLM 압축 알고리즘을 적용하여 하드웨어 비용을 추가로 절감하고 원하는 하드웨어 가속기에서 이러한 알고리즘을 실행할 수도 있습니다.
또한 마찬가지로 vLLM을 통해 지원되는 분산 서빙을 사용하면 IT 팀이 모델 서빙을 여러 GPU로 나눠서 처리할 수 있습니다. 이러한 방식으로 단일 서버의 부담을 줄이고, 학습과 미세 조정에 걸리는 시간을 줄이고, 컴퓨팅 리소스를 더 효율적으로 사용할 수 있습니다.
협업 중앙화
AI는 다양한 분야에 관련되어 있어 여러 팀의 협업이 필요합니다. Red Hat OpenShift AI는 데이터 사이언티스트, 데이터 엔지니어, 애플리케이션 개발자, DevOps 팀이 하나의 플랫폼에서 하나의 팀처럼 작업할 수 있도록 일관된 사용자 경험을 제공합니다. 따라서 더 효율적으로 협업하고, 오류를 줄이고, 시장 출시 시간을 단축할 수 있습니다.
모델 출력 감독
즉시 사용 가능한 시각화로 배포된 모델의 성능과 정확성을 모니터링하세요. 또는 기존 관측 가능성 서비스와 통합하여 성능, 작업, 품질뿐만 아니라 편견과 공정성 지표도 추적하세요.
AI 가드레일은 비속어, 개인 정보와 같은 민감한 콘텐츠 또는 회사 정책에 정의된 기타 데이터를 식별하고 완화할 수 있는 감지 기능도 제공합니다.
유연성 확보
Red Hat AI는 사용자가 AI 애플리케이션을 학습, 튜닝, 배포하고 실행할 장소를 온프레미스, 퍼블릭 클라우드, 에지 또는 단절된 환경 중에서 유연하게 선택할 수 있도록 합니다. 원하는 환경에서 AI 모델을 관리함으로써 액세스를 효과적으로 관리하고 컴플라이언스 모니터링을 자동화하고 데이터 보안을 강화할 수 있습니다.
Red Hat Consulting 서비스 및 지원
Red Hat 엔지니어링 팀은 고객의 원활한 Red Hat AI 플랫폼 사용을 돕기 위해 최선을 다합니다. 운영 체제에서 개별 툴까지 Red Hat은 조직이 AI 전략을 발전시키는 데 필요한 지원을 제공할 수 있습니다.
Red Hat AI
기업에 맞는 데이터로 소규모 모델을 튜닝하고, 하이브리드 클라우드 환경에서 AI 솔루션을 개발하고 배포하세요.
고객 사례
Clalit
클라릿(Clalit)은 Red Hat AI를 사용하여 20년 동안 축적된 환자 데이터 내에서 동향을 파악해 질병 행동 패턴에 대한 이해를 제고하고 치료를 개선하고 있습니다.
Agesic
아헤식(Agesic)은 Red Hat AI를 사용하여 일관된 하이브리드 AI 플랫폼을 기반으로 우루과이 정부 기관 전반에서 AI 사용을 표준화하고 확장하고 있습니다.
DenizBank
데니즈뱅크(DenizBank)는 Red Hat AI를 사용해 데이터 사이언티스트가 더 안전한 모델을 빌드 및 배포하고 시장 출시 시간을 단축할 수 있는 하이브리드 클라우드 환경을 제공합니다.
고객이 선택한 벤더는 고객의 파트너입니다
Red Hat은 소프트웨어 벤더, 하드웨어 벤더, 오픈소스 커뮤니티와 협력하여 종합 AI 솔루션을 제공합니다.
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