인공지능 모델과 운영까지 통합 관리 가능한 MLOps 플랫폼으로 AI기술 상용화 도모

대규모 언어모델(LLM)과 생성형 AI를 포함한 각종 인공지능 기술의 비약적인 발전에 따라, AI 기술을 활용 및 운영하는 역량은 현대 비즈니스의 핵심 요소로 자리 잡고 있다. 이러한 추세에 발맞추어, 비전문가도 손쉽게 AI 기술을 활용하고자 하는 니즈가 점차 확대되고 있다.

이러한 상황 속, 인공지능 전문기업 와이즈넛(대표 강용성)은 과학기술정보통신부 주관 SW컴퓨팅산업원천기술개발 사업 중 ‘머신러닝 개발 전주기를 연결하고 쉽게 사용할 수 있는 자동화 MLOps 플랫폼 기술 개발’ 과제의 주관기관으로서 3차년도 개발을 완료했다고 20일 밝혔다.

2025년까지 총 4년에 걸쳐 진행되는 본 연구는 전문가뿐만 아니라 비전문가도 손쉽게 인공지능 모델을 활용할 수 있는 MLOps 플랫폼 구축을 최종 목표로 한다.

MLOps(Machine Learning Operations)는 인공지능 개발과 운영 과정에서 소요되는 데이터 수집 및 분석, 모델 학습, 배포, 운영 모니터링 등 전 과정을 통합 관리하는 기술 플랫폼으로, AI 기술 활용 효과를 극대화하는 핵심 기술로서 주목받고 있다.

특히, 이번 3차년도는 지난 1~2차년도에 개발된 DataOps(데이터옵스) 플랫폼을 기반으로 다양한 범용 데이터와 공공데이터를 수집하고 관리하는 기술을 지자체의 관광 정보 및 의료기관 정보 분석에 실증하는 데에 집중했으며, 이를 통해 사용자가 손쉽게 AI 학습 파이프라인을 제작하고 실행할 수 있도록 사용자 친화적 인터페이스로 설계한 것이 특징이다.

또한, 고성능의 효율적인 컴퓨팅 환경을 위한 검증도 성공적으로 마쳤는데, AutoML 기술과 GPU 클러스터링 기술을 탑재하여 MLOps 플랫폼 고도화를 진행함으로써 사용자가 빠르고 간편하게 고성능 AI모델을 개발하고 다수의 GPU 인프라를 효율적으로 활용할 수 있도록 했다.

이를 통해, 실시간 데이터 반영과 AI모델 성능을 지속적으로 개선하는 개발에 속도를 내고 있으며, 제조/ 의료/ 미디어 등 이후 더욱 다양한 산업에서 AI기술의 빠른 도입과 적용이 가능할 수 있도록 실증을 확대해 나갈 예정이다.

강용성 대표는 “우리가 목표하는 MLOps플랫폼은 AI모델 개발의 진입 장벽을 낮춤으로써, 현재와는 비교할 수 없을 정도로 AI상용화에 큰 변화를 가져올 것으로 기대하고 있다”라며, “와이즈넛은 이러한 변화의 중심에서 기업의 경쟁력 향상과 혁신적 비즈니스 모델 창출을 위해, 최신의 생성형AI와 초대규모 언어모델을 접목한 LLMOps로의 확장을 통한 최적의 AI접근 방식을 제공해 나갈 수 있도록 더욱 연구에 매진할 것”이라고 말했다.