슈퍼브에이아이, MLOps 생태계 구축에 손 보태

인공지능 기술이 주목받으며 MLOps(Machine Learning Operations)에 대한 관심도 더불어 높아지고 있다.

MLOps란 데이터 관리 및 머신러닝 시스템 개발과 서비스 운영을 통합, 서비스 안정성과 개발의 신속성을 추구하는 문화와 방식을 뜻하는 용어다.

인공지능 개발에 필요한 데이터 구축·모델 개발 및 훈련·모델 배포 등의 과정이 매끄럽지 못하거나 파이프라인이 제대로 구축되지 않으면 프로젝트가 지연될 확률이 높다. 비용 증가도 수반된다. 인공지능 개발의 효율성과 생산성을 개선하는 MLOps에 대한 시장 수요가 커지고 있으며, 데이터 과학자·머신러닝 엔지니어·앱 개발자 및 IT 운영자가 함께 이용가능한 플랫폼들도 다양하게 개발되고 있다.

MLOps 저변 확장을 위해 글로벌 인공지능 기업들이 모인 ‘AI 인프라스트럭쳐 얼라이언스’가 그 예다. 국내 인공지능 데이터 플랫폼 기업 슈퍼브에이아이도 얼라이언스에 합류, MLOps 생태계 구축에 손을 보탰다.

슈퍼브에이아이는 인공지능 머신러닝 개발에 필요한 데이터 처리 과정을 한번에 관리할 수 있는 올인원 플랫폼 ‘스위트’를 운영하고 있다. 스위트의 대표 기능 중 하나인 ‘오토라벨링’은 인공지능이 1차로 데이터 라벨링을 진행하고, 2차로 인공지능이 검수를 요청한 부분만 수정해 기존 작업 대비 속도를 10배까지 향상시켰다.

‘AI 인프라스트럭쳐 얼라이언스’에는 미국 실리콘밸리·유럽·이스라엘 등의 8개 인공지능 기업들이 가입돼있다. 마이크로소프트(MS)는 클라우드 기반의 ‘애저 머신러닝’을 통해 MLOps 서비스를 지원한다. 별도의 코딩 없이 드래그 앤 드롭 조작만으로 모델 제작 및 배포를 가능하게 해 쉽게 고품질 모델을 개발할 수 있다.

구글 클라우드의 AI 플랫폼에는 데이터 라벨링·노트북·대시보드·AI 허브 등 머신러닝 관리를 지원하는 다양한 기능들이 포함돼있다. AI 허브에는 구글이 알파고를 개발하는 데 사용한 머신러닝 프로그램 ‘텐서플로우’ 오픈 리소스도 포함됐다.

김현수 슈퍼브에이아이 대표는 “DevOps(데브옵스)라는 단어가 처음 공개된 지 10년이 조금 넘은 지금, 깃허브, 데이터독 등 주요 관련 기업들의 가치는 수십억 달러에 달하고 있다”며 “지난 10년 소프트웨어의 시대로 DevOps가 각광을 받아왔다면, 향후 10년은 인공지능의 시대로 MLOps가 주목받을 것”이라고 말했다.