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[클라우드 임팩트 2021] 베스핀글로벌, “AI에 클라우드를 사용해야 하는 이유”

백지영
[디지털데일리 백지영기자] 인공지능(AI)은 국내 IT 미래 성패를 좌우할 기술 패러다임으로 부각되며 전 산업영역에 적용이 가속화되고 있다. 특히 전문가 뿐 아니라 현업 사용자 등 누구나 쉽게 사용할 수 있는 AI 대중화가 이뤄지면서 클라우드 기반의 ‘서비스형 AI(AIaaS)’도 속속 등장하고 있다.

17일 디지털데일리 DD튜브에서 개최된 ‘클라우드 임팩트 2021’ 버추얼 컨퍼런스에서 베스핀글로벌 강희정 매니저는 ‘누구나 할 수 있는 머신러닝(ML) : 구글의 AIaaS 오토ML’의 주제발표를 통해 구글 클라우드 기반의 AI 서비스에 대해 소개하며 주목을 받았다.

강 매니저는 현재 클라우드 관리 서비스 기업(MSP)인 베스핀글로벌에서 구글 클라우드 아키텍트로 활동 중이다. 베스핀글로벌은 전세계 28개에 불과한 구글 클라우드 MSP 중 하나로 현재 교육과 서비스, 마이그레이션 부문의 스페셜라이제이션 파트너다.

그는 AI에 클라우드를 사용하는 이유에 대해 확장성과 속도, 클라우드 버스팅 등을 꼽았다. 머신러닝 학습을 위해선 많은 컴퓨팅 자원이 필요한데, 클라우드는 필요에 따라 수백개의 컴퓨팅 인스턴스에 접근이 가능하고, 불필요시에는 스케일 다운으로 유연한 구성이 가능하다. 속도 측면에서도 AI 개발 가속화를 위한 GPU나 TPU 등 특수 장치를 쉽게 사용해 머신러닝을 빠르게 수행할 수 있다.

또, 클라우드 버스팅을 통해 로컬 데이터센터에서 소규모로 시작하고 추후 필요에 따라 클라우드를 활용해 AI 컴퓨팅을 확장할 수도 있다. 또 클라우드 AI API나 오토ML을 통해 복잡한 활동을 빠르게 시작할 수 있다고 강조했다.

그는 “클라우드 기반의 AI 서비스를 통해 데이터 과학자나 비즈니스 사용자들은 비즈니스 요구사항에 맞는 고품질 모델을 AI 인프라 엔지니어나 머신러닝 엔지니어 없이도 학습하고 서비스를 제공할 수 있다”고 말했다.

특히 클라우드 API나 클라우드 오토ML을 통해 데이터 수집 및 정제, 머신러닝 시스템 개발, 시스텝 통합 인프라 구성 등 복잡한 단계 없이 나만의 데이터에 맞는 AI 서비스 구성이 가능하다는 설명이다.

현재 구글 클라우드 AI 제품은 데이터 없이도 AI를 활용할 수 있는 다양한 API 서비스부터 기업이 보유한 데이터세트에 맞춘 클라우드 오토ML 등을 제공하고 있다.

사전 학습된 모델인 API의 경우, 이미지 분류 및 객체탐지가 가능한 ‘비전API’를 비롯해 비디오 인텔리전스 API, 트랜슬레이션(번역) API, 자연어 API, TTS(음성전환)·문서전환(STT) API, 인퍼런스(추론) API 등이 있다.

강 매니저는 “목적에 따라 AI API를 사용해도 되지만, 자신만의 서비스를 사용하기 위해 내가 갖고 있는 데이터세트에 맞춘 클라우드 오토ML을 통해 학습 알고리즘이나 요소를 고민할 필요 없이 최적화된 머신러닝 모델이 학습하고 배포해 제공할 수 있다”며 “이를 통해 머신러닝 프로세스나 워크플로우가 아닌 데이터 문제와 솔루션에 집중할 수 있는 시간과 기회를 제공한다”고 말했다.

그는 이어 “또 오토ML은 데이터 수집과 머신러닝 특성 엔지니어링·훈련, 초매개변수 조정, 머신러닝(ML) 모델 제공, 튜닝 및 이해, 엣지 서비스 제공, ML 모델 관리와 사용 모니터링 등 모든 과정을 하나의 서비스로 구성해 제공하기 때문에 ML옵스의 완성이 가능하다”고 강조했다.

<백지영 기자>jyp@ddaily.co.kr
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