인공지능 인프라

 기업들은 인위적인 실수를 줄이고 반복적인 작업을 줄이고 수요를 예측하는 데 도움이 되기 때문에 인공지능을 점점 더 많이 채택하고 있습니다. 그리고 그들 대부분에게, 그것은 그들의 운영에 필수적인 부분이 되었습니다. 하지만 AI 기술을 통합하는 과정은 어떻게 보일까요?

 

 AI와 머신러닝 도구를 구현하기 위해서는 기업들이 견고하고 실용적인 인공지능 인프라를 개발해야 합니다. 강력한 인공지능 인프라를 구축해야 인공지능과 머신러닝 모델의 이점을 누릴 수 있습니다. 오늘은 인공지능 인프라에 관련된 내용을 살펴보도록 하겠습니다.

 

인공지능 인프라는 무엇인가?

 인공지능 인프라는 인공지능과 머신러닝 솔루션을 결합해 신뢰할 수 있고 확장 가능한 데이터 솔루션을 개발하고 배치합니다. 그것은 AI와 ML 모델이 제 역할을 할 수 있는 기반을 제공합니다. 예를 들면 국가가 국민들이 자동차를 사용할 수 있도록 도로 인프라를 어떻게 구축하는지 생각해 볼 수 있습니다.

 

 AI 인프라는 데이터 준비에서 모델 배포에 이르기까지 기계 학습 워크플로우의 각 단계에 관여합니다. 작동하는 AI 인프라를 통해 소프트웨어 엔지니어와 DevOps 팀은 다음 단계에 대한 데이터를 분석하고 승인 할 수 있습니다. 그런 다음 워크플로우가 끝나면 조직은 모델을 배포하고 결과에 따라 전략적인 결정을 내릴 수 있습니다.

 

인공지능 인프라가 중요한 이유

 인프라가 생각보다 훨씬 중요한 이유는 여러 가지가 있습니다. 적절한 AI 인프라를 통해 데이터 과학자들은 많은 양의 데이터에 접근하고, 대량의 데이터를 정렬, 삭제 및 세분화하며, 기계 학습 알고리즘을 테스트하고 훈련할 수 있습니다. 또한 인공지능 및 기계 학습 알고리즘을 배포하며, 하드웨어의 컴퓨팅 리소스를 관리할 수 있게 됩니다.

 

 이와 같이 전체 머신러닝 사이클의 모든 중요한 단계는 실행 가능한 인공지능 인프라에 크게 의존합니다. 따라서 AI 인프라를 구축할지 여부가 아니라 언제, 어떻게 구축할지가 더 중요합니다.

 

인공지능 인프라 구성요소

 조직 유형에 관계없이 AI 인프라의 핵심 요소는 동일합니다. 아래에는 모든 인공지능 인프라가 통합해야 하는 기본 구성요소들은 Big Data Storage, Data Scrubbing, Management, and Governance, Networking, Artificial Intelligence Workloads, Artificial Intelligence of Things, AI Training and Skills Development으로 동일합니다. 구성요소에 대한 자세한 내용은 다음 글에서 다루어보도록 하겠습니다.

 

 

인공지능 인프라 (구성 요소&미래)