MLOps Insight 구독자 여러분 안녕하세요! 2023년 첫 번째 호로 인사드리는 Product Advocate, 정현지입니다 😄 조금 늦었지만, 모두 새해 복 많이 받으시기 바랍니다 🙇
신년을 맞이하여 목표나 계획을 세우셨나요? 계획이나 목표를 세우는 것이 필수는 아니겠지만 새해라는 단어가 주는 원동력이, 쏟아지는 아티클과 추천 도서를 읽게 하는 계기가 되지 않을까 생각해 봅니다.📖📚 저의 2023년의 소소한 목표 중 하나는 MLOps Insight 뉴스레터에 읽기 편하시도록 컨텐츠를 잘 편집하는 것인데요. 첫 번째 단계로 MLOps Insight 뉴스레터의 디자인을 바꿔 보았어요! 구독자 여러분의 마음에 드셨으면 좋겠습니다. 🙏 하나, 둘 내용을 채우다 보니 이번 호 뉴스레터가 조금 길어졌어요! 천천히 읽어보시길 바라요🙌
2023년에도 MLOps 시장은 전 세계적으로 성장세를 이어갈 전망이라고 합니다! 마켓앤마켓(MarketsandMarket)이 발표한 '2027년까지 글로벌 MLOps 시장 전망(MLOps Market - Global Forecast to 2027' 보고서에 따르면 MLOps 시장 규모가 2022년 11억 달러에서 2027년 59억 달러로 증가하고, 연간 41%의 성장률을 달성할 것이라고 예측했습니다. 다양한 데이터 형식과 데이터 소스가 지속적으로 증가하는 추세를 보이고, 그에 따라 MLOps 솔루션 및 서비스에 더욱 까다로운 데이터 아키텍처에 대한 요구 사항이 생길 텐데요. 프로덕션 서비스는 중단되지 않도록 하면서 많은 데이터들의 통합과 분석에 대한 중요성 또한 더 높아지겠죠!
이에 따라 기업은 점진적으로 데이터의 통합 절차를 자동화하고 안정적인 실시간 처리를 원하기 때문에, MLOps의 효과적인 자동화와 파이프라인을 만드는 것을 원하게 됩니다. 'MLOps는 데이터 수집, 모델 구성, 테스트, 모델 재교육, 배포 등으로 ML 모델 작업 과정을 자동화하는 것' 이제는 모두 알고 계실 텐데요. 데이터를 재처리하고 더 나은 데이터를 수집하는 과정에서 효율적인 MLOps 파이프라인을 도입한다면 시간&오류&인력 낭비를 줄일 수 있기 때문에, 더욱 많은 관심과 투자가 증가될 것이라고 예측합니다.
이러한 예측을 통해 우리는 어떠한 준비를 할 수 있을까요? 데이터를 기반으로 빠르게 학습하고 새로운 데이터를 추가하여 더 높은 성능을 달성하는 것을 목표로 하는 데이터 중심의 AI 개발 사이클 파이프라인 (Data Centric MLOps Pipeline)을 고려한다면, 그에 맞는 데이터 파이프라인 아키텍처를 선택해야 할 것입니다! Data pipeline design patterns에서는 기업에 알맞은 데이터 파이프라인을 생성하기 위해서는 올바른 아키텍처를 고려하는 것이 중요하고, 그에 대한 예제를 통해 설명하는데요. 저희 Superb AI도 스위트(Suite)를 통하여 데이터 중심의 AI 개발 사이클 파이프라인을 더 효율적이고 빠르게 구축하실 수 있도록, 더욱 새로운 기능들을 열심히 준비하고 있습니다. 2023년에도 Superb AI와 함께해 주실 거죠?!
작년 연말, AI씬에서 정말로 HOT했던 ChatGPT 모두 경험해 보셨나요? 2022년은 AI가 일상에 스며드는 한 해였다고 말하고 싶은데요. text-to-3d, text-to-speech, Whisper, ChatGPT, DALLE + API, Stable Diffusion, Midjourney 등 정말 다양한 모델들이 공개되고, 관련 서비스들도 나오면서 AI를 실생활에서 사용해 보는 경험을 할 수 있었습니다.
Pitchbook 데이터에 따르면 2022년 Generative AI를 연구하는 회사는 전년 대비, 15% 증가한 13억 달러나 모금이 되었다고 합니다. 또, OpenAI의 DALL-E 2 이미지 생성 모델은 공개 출시 5주 만에 300만 명 이상의 사용자가 하루에 400만 개 이상의 이미지를 생성하면서 많은 사람들에게 알려졌죠! Generative AI는 다양한 산업에서 사용되어 왔지만, 이미지 플랫폼들이 AI 생성 콘텐츠에 접근하는 과정에서 윤리적 및 법적 문제도 때때로 일어나기도 하였는데요. 2023년에도 많은 기술과 서비스가 개발되는 만큼, 기업 및 사용자들도 건강하게 서비스를 이용하도록 안내하는 것이 필요할 것 같습니다.
Superb AI 테크 블로그 - 첫 번째 시리즈는 컴퓨터 비전 문제에서 Superb AI 스위트(Suite)를 이용한 Data Centric MLOps Pipeline을 구축하는 방법에 대해서 알아보려고 합니다. 이 글은 총 2편으로 나뉘어 공유해 드릴 예정인데요. 1편에서는 MLOps Pipeline에 대해서 간단히 정의해 보고 어떤 요소들이 있을지 살펴볼 예정입니다. 앞으로도 Superb AI의 테크 블로그에 많은 관심 부탁드립니다! 링크에서 확인해 주세요!
