와이즈넛, 누구나 쉽게 AI 모델 다루는 ‘ML옵스 플랫폼’ 1차년도 개발 완료

클라우드 환경 대응 가능하도록 구축 예정…글로벌 시장 진출 모색

2022-12-19     이다은 기자

[아이티데일리] 와이즈넛(대표 강용성)은 과학기술정보통신부 주관 SW컴퓨팅산업원천기술개발 사업 중 ‘머신러닝 개발 전주기를 연결하고 쉽게 사용할 수 있는 자동화 ML옵스(MLOps) 플랫폼 기술 개발’ 과제의 주관기관으로서 1차년도 개발을 완료했다고 19일 밝혔다.

ML옵스는 머신러닝 모델 개발(ML Dev)과 머신러닝 운영(Operations, Ops)의 합성어다. 인공지능(AI) 모델 개발 및 운영에 소요되는 학습 데이터 수집 및 분석과 인공지능 모델 인프라, 배포, 서비스 운영까지 전 과정을 통합 관리할 수 있는 플랫폼이다.

이번 ML옵스 플랫폼은 일반적인 플랫폼이 가지는 데이터 수집, 정제, 모델 학습, 배포를 쉽게 할 수 있는 장점과 함께, △각종 데이터 플랫폼과의 연동 및 이종 데이터 융합 및 증식 기술 △자동화한 머신러닝(AutoML) △GPU 인프라 최적화 기술 △사용자 친화적인 UI/UX 등을 복합 적용했다.

오는 2025년까지 총 4개년간 진행되는 해당 연구는 전문가·비전문가 모두 손쉽게 AI 모델을 다룰 수 있는 ML옵스 플랫폼 구축을 목표로 한다. 이와 더불어 클라우드 네이티브(Cloud Native) 환경에 대응 가능하도록 구축해 글로벌 시장으로 넓혀갈 계획이다.

또한 향후 본 과제는 데이터 전처리, 파라미터 탐색, 알고리즘 선택 등 전문 인력이 직접 하던 과정을 자동화하는 오토ML(AutoML), 다수의 최신 ML 알고리즘 등의 최종 결과물을 오픈소스로 공개할 예정이다. 이에 따라 AI 모델을 개발하고 운영하고자 하는 사용자는 누구나 공개된 플랫폼을 활용해 도입 비용을 대폭 절감하고, 필요에 따라 구축(On-premise) 및 클라우드 환경에서 운영할 수 있어 시스템 유연성과 확장성을 확보할 수 있게 될 전망이다.

연구의 주관사인 와이즈넛은 지난해 AAAI 2021(국제인공지능학회) 논문 게재를 통해 입증한 사전학습 언어모델(Pretrained Language Model)과 자체 AI 기술력을 통해 쌓아온 프로젝트 운영 노하우를 기반으로, 데이터 수집, 프로파일링, AI 모델 생성 및 검증, 배포까지 아우르는 AI 플랫폼 관련 기술을 이번 ML옵스 연구에 접목했다. 

와이즈넛 강용성 대표는 “이번 ML옵스 플랫폼 연구를 통해 인공지능 전문가가 아닌, 각종 연구기관, 중소기업, 일반인 누구나 손쉽게 활용할 수 있어 궁극적인 의미의 AI 대중화를 견인할 수 있을 것으로 기대를 모으고 있다”며, “와이즈넛은 차세대 ML옵스 플랫폼을 통해 AI 기술에 대한 접근성을 높이고 글로벌 시장에서의 차별화된 경쟁력 확보를 위해 노력할 것”이라고 말했다.