Generative AI를 위한 최신 MLOps 플랫폼은 기계 학습 작업의 관행을 Generative 모델의 고유한 측면과 원활하게 통합합니다.
제너레이티브 AI를 위한 최신 MLOps 플랫폼은 머신 러닝 운영 관행을 제너레이티브 모델의 고유한 측면과 원활하게 통합합니다. 이러한 플랫폼은 제너레이티브 AI 모델의 엔드투엔드 라이프사이클을 자동화하고 간소화하여 견고성, 확장성 및 재현성을 보장하기 위해 노력합니다. 모델 개발 및 배포의 기술적 측면과 제너레이티브 모델 고유의 윤리적, 안전 및 거버넌스 고려 사항을 모두 다루는 총체적 접근 방식이 중요합니다.
플랫폼의 아키텍처
1. 데이터 수집 및 저장
데이터 수집: 다양한 소스의 데이터를 활용합니다.
데이터 스토리지: 증가하는 모델 크기와 계산 요구에 최적화된 확장 가능한 분산 시스템을 사용합니다.
데이터 버전 지정: 버전이 지정된 데이터 세트로 재현성을 보장합니다.
문서 공유: 대용량 문서 또는 데이터셋을 효율적으로 관리합니다.
2. 데이터 처리, 변환 및 임베딩
ETL processes: 데이터를 정리하고 전처리합니다.
특징공학: 필수 특징을 추출합니다.
임베딩 생성: 데이터를 의미 있는 임베딩으로 변환합니다.
벡터 저장소: 임베딩을 효율적으로 저장하고 검색합니다.
3. 모델 개발, 신속한 엔지니어링, 사전 훈련된 모델 및 미세 조정
대화형 개발: 신속한 프로토타입 제작과 실험을 용이하게 합니다.
모델 저장소: 사전 훈련된 대규모 모델에 액세스하고 관리합니다.
미세 조정: 사전 학습된 모델을 특정 작업에 맞게 조정합니다.
프롬프트 엔지니어링: 프롬프트를 설계, 테스트 및 최적화하여 생성 모델을 안내합니다.
실험 추적: 다양한 모델 실험을 모니터링하고 비교합니다.
4. 모델 교육, 검증 및 생성 결과
분산 교육: 대규모 생성 모델의 증가하는 인프라 수요에 최적화된 플랫폼을 사용합니다.
하이퍼파라미터 튜닝: 최적의 모델 파라미터 검색을 자동화합니다.
검증 및 품질 보증: 생성된 콘텐츠의 품질과 관련성을 보장합니다.
5. 전이학습, 지식증류 및 지속학습
전이 학습: 사전 교육된 모델 지식을 재사용합니다.
지식 증류: 성능 저하 없이 모델을 단순화하고 최적화합니다.
능동적 학습: 가장 가치 있는 데이터를 기반으로 모델을 반복적으로 향상시킵니다.
6. 모델 구축, 확장 및 서비스
모델 포장 및 서빙: 생산을 위한 모델을 준비합니다.
대형 모델을 위한 배치 전략: 유전자 AI의 집약적인 인프라 요구 사항을 관리하기 위한 모델 공유와 같은 기술.
생성 워크로드 확장: 생성 작업의 계산 요구 사항을 충족하는 인프라 솔루션입니다.
7. 생성 출력에 대한 모니터링, 경고 및 피드백
모델 모니터링: 생성된 출력에 집중하여 모델 성능을 추적합니다.
인프라 모니터링: 특히 유전자 AI의 요구 사항이 높아짐에 따라 기본 시스템의 상태와 확장성을 보장합니다.
경고: 이상 징후나 성능 저하에 대한 업데이트를 유지합니다.
사용자 피드백 루프: 사용자의 통찰력과 피드백을 바탕으로 조정합니다.
8. 거버넌스, 안전 및 윤리적 고려사항
모델 감사 및 버전 관리: 모델 변경에 대한 명확하고 투명한 기록을 유지합니다.
콘텐츠 필터: 콘텐츠 생성을 위한 표준을 구현합니다.
윤리적 검토 및 준수: 유전자 AI의 윤리적 지형을 기반으로 정기적으로 탐색하고 업데이트합니다.
9. 협업, 공유 및 문서화
모델 공유: 팀 간 또는 외부와의 협업을 촉진합니다.
문서화: 철저한 문서화를 통해 이해관계자에게 정보를 제공합니다.
10. 인프라, 오케스트레이션 및 AI 인프라 문제
코드로서의 인프라: 변화하는 인공지능의 요구에 적응할 수 있는 인프라를 프로그래밍 방식으로 정의합니다.
오케스트레이션: ML 라이프사이클 단계를 조정하여 효율적인 리소스 할당 및 확장성을 보장합니다.
AI 인프라 관리: 증가하는 규모와 복잡성에 대응할 수 있도록 자원을 전략적으로 계획하고 관리합니다.
이러한 포괄적인 접근 방식을 수용함으로써, 제너레이티브 AI를 위한 최신 MLOps 플랫폼은 개발자, 데이터 과학자 및 조직이 제너레이티브 모델의 혁신적인 잠재력을 활용하여 그들이 제시하는 도전과 복잡성을 효과적으로 탐색할 수 있도록 지원합니다. 또한 AI 시대로 더 깊이 들어가면서 MLOps 플랫폼은 환경 문제를 해결하고 최소화하는 것이 필수적입니다. 여기에는 탄소 발자국을 줄이고 에너지 효율을 우선시하며 지속 가능한 기술 솔루션을 촉진하는 관행이 포함됩니다. 향후 기사에서 지속 가능성을 MLOps에 통합하는 의미와 방법에 대해 더 자세히 설명하겠습니다.
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