wb2875 님의 블로그

AutoML 도구(Google Vertex AI, Azure AutoML) 비교

AutoML 도구 비교: Google Vertex AI vs Azure AutoML머신러닝 기술의 보편화가 빠르게 진행되면서, 개발자와 데이터 과학자들은 더 이상 복잡한 모델 튜닝이나 전처리에 수많은 시간을 할애하지 않으려 합니다. 이러한 니즈를 반영하여 등장한 것이 바로 **AutoML(Auto Machine Learning)**입니다. AutoML은 모델 생성, 하이퍼파라미터 튜닝, 성능 평가까지의 전 과정을 자동화하여 비전문가도 고성능 모델을 손쉽게 생성할 수 있도록 도와줍니다.대표적인 클라우드 기반 AutoML 플랫폼으로는 Google Cloud의 Vertex AI와 **Microsoft Azure의 Azure Machine Learning(AutoML 포함)**이 있습니다. 본 글에서는 두 플랫..

자연어 처리(NLP) 최신 트렌드 및 활용 사례

자연어 처리(NLP) 최신 트렌드 및 활용 사례자연어 처리(Natural Language Processing, 이하 NLP)는 인간의 언어를 컴퓨터가 이해하고 해석하며 생성할 수 있도록 하는 인공지능(AI) 기술의 핵심 분야입니다. 최근 수년간 NLP는 딥러닝 기술의 발전과 함께 비약적인 성장을 이루었으며, GPT 계열 모델이나 BERT 계열의 등장 이후 다양한 산업에서 실제 활용도가 급증하였습니다. 본 글에서는 최신 NLP 트렌드, 대표 기술 및 프레임워크, 그리고 산업별 적용 사례를 심도 있게 다루겠습니다.1. 최신 트렌드 요약1.1. 거대 언어 모델(LLM)의 발전최근 자연어 처리 분야의 가장 큰 트렌드는 **거대 언어 모델(Large Language Model, LLM)**의 진화입니다. GPT-..

프롬프트 엔지니어링 기법 및 사례

프롬프트 엔지니어링 기법 및 사례최근 인공지능(AI) 기술의 발전으로 다양한 분야에서 AI 시스템이 활용되고 있습니다. 그 중에서도 자연어처리(NLP) 기반의 대형 언어 모델(LLM, Large Language Models)들이 큰 주목을 받고 있습니다. 이러한 모델들은 사람과 자연스럽게 대화하거나, 텍스트 기반의 문제를 해결하는 데 매우 유용합니다. 그러나 모델이 적절한 답변을 내놓기 위해서는 정확하고 효과적인 프롬프트(prompt)를 입력하는 것이 필수적입니다. 이를 담당하는 기술이 바로 **프롬프트 엔지니어링(prompt engineering)**입니다.프롬프트 엔지니어링은 AI 모델이 최적의 출력을 내기 위한 입력문을 설계하는 기술입니다. 올바른 프롬프트를 작성하는 것은 모델의 성능을 극대화할 수..

AI 윤리와 편향성(Bias) 저감 방안

AI 윤리와 편향성(Bias) 저감 방안인공지능(AI) 기술이 급격히 발전하면서 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 그만큼 AI의 윤리적 문제, 특히 편향성(bias) 문제는 기술 발전과 함께 더욱 중요한 이슈로 떠오르고 있습니다. AI 모델은 인간의 데이터를 기반으로 학습하기 때문에, 학습 데이터에 포함된 편향이 모델의 예측 결과에 영향을 미칠 수 있습니다. 이러한 AI 편향성은 특정 집단에 불리한 결과를 초래할 수 있으며, 사회적, 경제적, 정치적 문제를 일으킬 수 있습니다. 오늘은 AI 윤리와 편향성 문제를 살펴보고, 이를 저감하기 위한 다양한 방법에 대해 알아보겠습니다.1. AI 윤리의 중요성AI 윤리는 AI 시스템이 개발되고 사용되는 과정에서 발생할 수 있는 윤리적 문제를 다루는 분야입니다. 이..

대규모 모델 서빙: TensorFlow Serving vs TorchServe

대규모 모델 서빙: TensorFlow Serving vs TorchServe최근 인공지능(AI) 모델의 크기와 복잡성이 증가하면서, 이를 실제 환경에서 서비스화하는 과정도 점차 중요해지고 있습니다. 특히, 대규모 AI 모델을 서버 환경에서 효율적으로 서빙(Serving) 하는 기술이 매우 중요한 이슈로 떠오르고 있습니다. 오늘은 TensorFlow Serving과 TorchServe라는 두 주요 도구를 비교하여, 이들이 어떻게 대규모 AI 모델을 효율적으로 서빙할 수 있는지에 대해 다뤄보겠습니다.1. 대규모 모델 서빙의 중요성모델 서빙(Model Serving)은 AI 모델을 실시간 서비스로 제공하는 과정으로, 예측 요청을 받아들이고, 이를 처리한 후 결과를 반환하는 기능을 수행합니다. 특히, 대규모 ..

짧은 지연 시간을 위한 온디바이스 AI 배포

짧은 지연 시간을 위한 온디바이스 AI 배포: 실시간 AI 응답을 위한 전략과 도구최근 몇 년 사이, 인공지능(AI)의 경량화와 엣지 컴퓨팅(Edge Computing) 기술이 급속도로 발전하면서 온디바이스(On-device) AI가 주목받고 있습니다. 음성 비서, 스마트폰 카메라의 인물 인식, 스마트 워치의 건강 모니터링 등 많은 애플리케이션이 클라우드가 아닌 디바이스 자체에서 AI 모델을 실행하고 있습니다.이 글에서는 온디바이스 AI의 개념, 필요성, 모델 최적화 전략, 주요 프레임워크, 실제 적용 사례, 그리고 배포 시 고려사항까지 상세히 다루겠습니다.1. 온디바이스 AI란?온디바이스 AI란, AI 모델을 클라우드 서버가 아닌 로컬 디바이스에서 직접 실행하는 기술입니다. 스마트폰, 태블릿, 스마트워..

MLOps 파이프라인 설계와 관리

MLOps 파이프라인 설계와 관리: 머신러닝 모델의 지속적 통합과 배포를 위한 실전 가이드머신러닝(Machine Learning)은 더 이상 실험적인 기술이 아닙니다. 많은 기업들이 추천 시스템, 수요 예측, 이미지 분석 등의 분야에서 ML 모델을 실무에 활용하고 있으며, 이제는 **ML 모델의 개발과 운영을 통합 관리하는 MLOps(Machine Learning Operations)**에 대한 수요가 빠르게 증가하고 있습니다.이번 글에서는 MLOps의 개념, 핵심 구성 요소, 파이프라인 설계 및 도구, 실제 적용 사례까지 깊이 있게 알아보겠습니다.1. MLOps란 무엇인가?MLOps는 머신러닝 개발(ML Development)과 운영(Operations)을 통합한 접근 방식으로, DevOps의 원칙을 ..

데브섹옵스(DevSecOps) 도입 방법론

데브섹옵스(DevSecOps) 도입 방법론: 보안을 통합한 DevOps 문화 구축DevOps는 빠른 소프트웨어 배포와 자동화를 통해 개발과 운영의 효율성을 높여주는 혁신적인 접근 방식입니다. 그러나 빠른 배포만큼 중요한 것이 있습니다. 바로 **보안(Security)**입니다. 이처럼 보안을 DevOps 파이프라인에 통합한 전략이 바로 **DevSecOps(Development + Security + Operations)**입니다. 이 글에서는 데브섹옵스의 개념과 도입 전략, 그리고 실무 적용 방법까지 구체적으로 다뤄보겠습니다.1. DevSecOps란 무엇인가?DevSecOps는 소프트웨어 개발, 보안, 운영을 하나의 프로세스로 통합하여 보안을 개발과정의 후반부가 아닌 처음부터 고려하는 방식입니다.전통적..

셀프 호스팅 CI 서버 구축(Azure DevOps Server, Jenkins)

셀프 호스팅 CI 서버 구축: Azure DevOps Server vs Jenkins온프레미스 환경에서의 지속적 통합(Continuous Integration) 전략 가이드1. 왜 셀프 호스팅 CI 서버를 구축하는가?클라우드 기반 CI/CD 서비스가 대중화되었음에도 불구하고, 많은 기업은 여전히 셀프 호스팅 CI 서버를 선택하고 있습니다. 그 이유는 다음과 같습니다:보안 요구사항: 소스 코드와 빌드 데이터를 외부 클라우드에 저장하는 것이 불가능한 보안 정책 존재커스터마이징 유연성: 트리거 방식, 플러그인, 빌드 프로세스 등을 자유롭게 조작비용 절감: 대규모 프로젝트의 경우 SaaS 요금이 상당히 높아짐내부망 개발 환경: 외부 인터넷 연결이 차단된 개발 인프라에서만 빌드 가능2. 대표적인 셀프 호스팅 CI..

인프라 비용 최적화를 위한 자동화 스크립트 예시

인프라 비용 최적화를 위한 자동화 스크립트 예시클라우드 시대의 불필요한 지출을 줄이는 스마트한 DevOps 전략클라우드 인프라의 확장은 빠르게 이루어지지만, 그에 비례해 비용 관리의 어려움도 커지고 있습니다. 특히, 미사용 리소스, 과도한 스펙 설정, 낮은 리소스 활용률은 조직 전체 예산을 위협하는 주요 요소입니다. 이를 해결하기 위해 많은 기업이 자동화 스크립트를 통한 비용 최적화 전략을 도입하고 있습니다.이번 글에서는 AWS, GCP, Azure 등에서 자동화 기반으로 인프라 비용을 절감하는 스크립트 예시와 함께, 실제 활용 전략을 구체적으로 설명드리겠습니다.1. 인프라 비용 비효율의 주요 원인1) 미사용 리소스 방치사용이 종료된 EC2, GKE 노드 등 인스턴스가 중지되지 않음실험 후 남겨진 테스트..