AI는 슬라이스드 브레드만큼이나 뜨거운 주제일 수 있습니다. 하지만 이것이 AI의 개발과 운영이 더 쉬워진다는 것을 의미하지는 않습니다.
최근 보스턴컨설팅그룹(Boston Consulting Group)의 설문조사에 따르면, 응답 기업의 74%가 AI 투자로부터 기대했던 가치를 충분히 창출하는 데 어려움을 겪고 있는 것으로 나타났습니다.
인기 있는 오픈 소스 AI 프레임워크인 PyTorch Lightning의 개발자 윌리엄 팔콘(William Falcon)은 기업들이 저지르는 가장 큰 실수 중 하나는 AI 오케스트레이션 과정에 필요한 방대한 작업량(legwork)을 과소평가하는 것이라고 지적합니다.
그는 테크크런치(TechCrunch)와의 인터뷰에서 "오늘날 자체 AI 플랫폼을 구축하는 것은 자체 Slack을 만드는 것과 같습니다. 복잡하고 비용이 많이 들며, 기업의 핵심 비즈니스와는 거리가 멉니다. 기업의 진정한 가치는 AI 인프라를 유지하는 것이 아니라, 데이터, 도메인 지식, 그리고 고유한 모델에 있습니다"라고 말했습니다.
전직 네이비 씰(Navy Seal) 수료생이자 페이스북 AI 리서치 인턴이었던 팔콘은 콜럼비아 대학교(Columbia) 학부생 시절 PyTorch Lightning 개발을 시작했습니다. 이 프레임워크는 AI 라이브러리인 PyTorch에 대한 고수준 인터페이스를 제공하며, AI 시스템을 설정하고 유지 관리하는 복잡한 코드를 추상화합니다.
NYU 박사 과정 중퇴 후, 팔콘은 포브스(Forbes)의 전 데이터 제품 리드였던 루이스 카펠로(Luis Capelo)와 팀을 이루어 PyTorch Lightning을 상용화하기로 결정했습니다. 이들의 벤처인 Lightning AI는 오픈 소스 프레임워크를 기반으로 기업 맞춤형 서비스와 도구를 계층적으로 추가했습니다.
팔콘은 "저희 덕분에 수많은 개발자들이 팀이 필요했을 규모로 모델을 단독으로 훈련하고 배포할 수 있게 되었습니다"라고 언급했습니다.
Lightning AI는 AI 워크로드를 서버 전반에 걸쳐 분산하거나, AI 평가 및 훈련에 필요한 인프라를 프로비저닝하는 등 일반적으로 번거롭다고 여겨지는 복잡한 작업을 처리합니다. 이 회사의 주력 제품인 AI Studios를 사용하면 고객들은 자신이 선호하는 클라우드 환경에서 AI 모델을 미세 조정하고 실행할 수 있습니다.
(Lightning AI 개발 플랫폼 이미지 삽입)
Lightning AI를 활용하면 기업들은 개인 클라우드 인프라 또는 자체 온프레미스 데이터센터에서 구동되는 AI 기반 애플리케이션을 호스팅할 수도 있습니다. 가격 책정 방식은 사용한 만큼 지불하는(pay-as-you-go) 방식이며, 매월 22 "GPU 시간"을 포함하는 무료 티어도 제공됩니다.
팔콘은 Lightning AI의 목표가 AI 개발을 "아이폰을 사용하는 것처럼 직관적으로 만드는 것"이라고 설명합니다. 이 플랫폼 덕분에 그의 모교인 콜럼비아의 연구원들은 단 12시간 만에 수백 개의 실험을 완료할 수 있었습니다.
그는 "대부분의 사람이 모르지만, 전 세계 최고의 AI 제품들 중 상당수는 Lightning을 통해 훈련되거나 구축되었습니다. 예를 들어, 엔비디아(Nvidia)의 모델군 NeMo도 Lightning 도구를 사용해 구축되었으며, Stability AI의 제품 역시 그렇습니다"라고 덧붙였습니다.
실제로 Lightning AI는 강력한 모멘텀을 얻고 있습니다. 현재 23만 명 이상의 AI 개발자와 3,200개 조직이 이 플랫폼을 사용하고 있으며, 이 회사는 최근 5,000만 달러 규모의 펀딩 라운드를 유치했습니다.
물론 경쟁도 존재합니다.
FedML, Weights & Biases, InfuseAI 등도 유료 및 무료 AI 오케스트레이션 서비스 조합을 제공하고 있습니다.
테크 산업 전문가들은 이 분야가 폭발적으로 성장하고 있음을 지적하며, "이러한 기반 서비스의 중요성은 점차 높아지고 있다"고 분석했습니다.
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[출처:] https://techcrunch.com/2024/11/21/lightning-ai-looks-to-make-managing-ai-a-piece-of-cake