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AstraGo

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AI 프로젝트에 GPU 활용을 극대화시켜줄 AstraGo 주요 기능과 고객 사례 안녕하세요, AI 영상 분석 전문 씨이랩입니다😊 오늘은 공공기관부터 엔터프라이즈사까지AI 비즈니스 파트너로서 많은 관심을 받고 있는GPU 인프라 관리 솔루션 ‘AstraGo’와 관련하여사용자 별 주요 장점과 실제 고객 사례를들려주는 시간을 가지겠습니다 :) ✅ AstraGo, 왜 필요할까요? 현재 빠른 속도로 발전하고 있는 AI 산업에서 GPU 입지와 수요는 나날이 증가하고 있어요. 심지어 수요 만큼 GPU 개수를 구하는 것도 적정 예산에 맞는 GPU를 찾는 것도 어려워지고 있죠.이러한 배경 덕분에 기업이나 조직에서는 최소한의 GPU를 구매하여 최대의 효율을 내기를 원하고 있어요. 그러기 위해서는 먼저, GPU를 실제 업무에 사용하는 ML 엔지니어들의 하루 업무 일과를 파악하는 것이 중요해요. 📌ML..
AI 알고리즘의 기본 개념과 학습 알고리즘의 작동 원리 안녕하세요 씨이랩입니다! 🧠컴퓨터로 두뇌를 만든다는 이야기처럼 시대가 거듭함에 따라 컴퓨터의 발달이 급격하게 이루어졌고, 지금의 인공지능(AI)은 사람의 능력과 비교가 어려울 정도로 탁월한 성능을 선보이고 있는데요. 인공지능의 다양한 학습 능력, 추론 능력, 지각 능력은 컴퓨터 시스템의 ‘알고리즘’을 통해 구현되고 있어요. 이 기계학습의 알고리즘을 이해한다면, AI를 포함하고 있는 딥러닝·머신러닝의 이해도 쉬울 것으로 기대되는데요. 오늘은 인공지능의 기초 원리에 대한 이야기를 하며, 인공지능이 구현되는 원리에 대해 알아보도록 해요! 인공지능 알고리즘이란 무엇인가?인공지능(AI)은 크게 기계나 컴퓨터 시스템이 인간처럼 지능적인 작업을 수행할 수 있도록 하는 기술과 이론을 의미해요. 다른 방식으로 표현하자..
머신러닝 딥러닝 모델의 성능 향상을 위한 파인 튜닝 전략 AI 기술이 발전함에 따라 우리는 더 똑똑하고 효율적인 시스템을 구축하고 있어요. 그러나 이러한 시스템들이 모든 상황에 완벽하게 적응하기 위해서는 기본 모델만으로는 충분하지 않은데요. 🚗자율주행차에 사용되는 AI 모델이 있다고 가정할 때, 기본적으로 인식할 수 있는 🛣️도로의 차선, 표지판 외에도 특정 도시의 복잡한 교통 상황이나 날씨 조건에 맞추려면 추가적인 학습이 필요한데요.  이때 필요한 것이 바로 ‘파인튜닝’이에요! 학습된 모델을 특정 작업이나 데이터셋에 맞게 조정하는 과정인 파인튜닝(Finetuning)을 통해 기본 모델의 성능을 극대화하고, 특정 업무에 맞는 최적화된 AI 솔루션을 만들 수 있어요. 그렇다면, AI 산업에서 등장하는 '파인튜닝(Finetuning)'이란 무엇일까요? 이번 콘..
LLM 개발을 더 간편하게! LangChain 랭체인 개념과 작동원리 ✅ 랭체인의 개념과 이해현재 AI 시장에는 LLM이 최신 소프트웨어 스택의 한 요소로 빠르게 부상했어요. 대표적으로 Open AI의 Chat GPT, 구글의 제미나이, 네이버의 하이퍼클로바 X 등의 LLM을 제외하고도 수많은 언어 모델이 거의 매일 새롭게 나타나고 있고, 각 모델마다 고유한 기능과 전문성을 갖추고 있어요. 하지만 LLM 기반 애플리케이션을 구축하기 위해서 개발자는 매개변수 조정부터 프롬프트 보강, 응답 조정에 이르기까지 고려해야 할 요소가 매우 많은데요. 이럴 때 원활한 AI 프로세스 파이프라인이 세팅되어 있으면 얼마나 좋을까요?😮 이 고민은 랭체인(RangChain)에서 해줄 수 있답니다! 이번 콘텐츠에서는 LLM과 상호 작용하는 탁월한 도구로 부상한 랭체인의 기본 개념과 정의에 대해..
GPU와 경쟁하는 차세대 AI 반도체 모델 NPU-TPU-IPU 정의 차이 " 진화하는 AI 반도체 업계와 경쟁 "인공지능(AI)의 두뇌는 반도체에요. 반도체 기술이 발전하면서 AI 성능도 부쩍 좋아지고 있는데요. 특히 AI 처리에 적합한 AI 반도체가 등장하면서 AI의 성능은 기하급수적으로 높아지고 있어요. 그 대표적인 예로 1999년 핫하게 등장한 엔비디아의 그래픽처리장치 GPU가 떠오르는데요! 아직까지 엔비디아를 대체할 수 있는 AI 반도체 시장은 없다고 평가되고 있는 한편, 다가올 2025년, 약 100조 원 시장이 예상되는 인공지능(AI) 두뇌를 선점하기 위한 반도체 기업의 치열한 경쟁이 펼쳐지고 있어요. 이때 등장한 NPU · TPU · IPU의 프로세서들은 엔비디아 GPU를 따라잡기 위해 고군분투 중이에요. 오늘은 차세대 AI 반도체 모델 소개와 함께 초거대 AI의..
복잡한 잡스케줄을 효율적으로 관리하고 싶다면, 일괄처리작업 Batch Job(배치잡) 🕧우리는 하루 평균 8~10시간 사이의 정해진 시간 속에서 근무를 진행해요. 그리고 이 정해진 시간 속에서 어떻게 업무를 처리하냐에 따라 속도가 천차만별로 달라지죠. 이때 비슷한 업무를 일괄적으로 처리할 수 있는 방법이 있다면 얼마나 좋을까요?🗂️ 하나의 프로젝트를 진행할 때 자동화된 프로세스가 결합 된다면, 여러 일괄 작업이 동시에 실행될 때 많은 양의 데이터를 처리할 수 있게 돼요. 또한, 일괄 프로그램을 사용하여 작업 스케줄링을 지원하면, 반복적인 작업이 쌓여, 더 정확한 업무를 처리할 수 있어요. 이렇게 되면 지속적인 이용자 상호 작용이 필요하지 않게되며, 운영자 오류의 위험도 줄어들게 되는데요! 그런 점에서, 이번 시간에는 많은 작업을 일괄로 처리하는 "Batch Job(배치잡)"을 소개해드..
대규모 데이터도 고속 처리하는 고성능 컴퓨팅 HPC 최근 몇 년간 세상에는 엄청난 양의 데이터가 쌓이고, 많은 실무자는 방대한 데이터를 가공하고 분석하기 위해 드는 시간과 비용을 어떻게 빠르게 처리할 수 있을지 고민하게 되었어요. 이때 데이터를 빠르게 흡수할 수 있는 높은 컴퓨터 성능에 대한 갈증을 느끼게 되는데요. 만약, 평균 개발 기간이 수년 이상 걸리는 신약 개발을 단 수일 만에 단축 시켜주는 기계가 등장한다면, 이 기계를 도입하지 않을 회사는 아마도 없을 거예요. 이처럼 현재 많은 기업에서 사용하는 고성능 컴퓨팅(HPC)은 시뮬레이션, 모델 및 분석을 통해 다양한 과제 해결을 해주는데요. 많은 데이터를 학습-처리 해야하는 AI 분야에서도 이 HPC는 필수적 요소라고 해요! 이번 콘텐츠에서는 단일 컴퓨터부터 세계적 수준의 슈퍼컴퓨터를 아우르는 폭넓은..
유연한 로드밸런싱을 위한 쿠버네티스 멀티 클러스터 환경과 요건 현대 컨테이너 오케스트레이션 분야의 왕좌에 오른 쿠버네티스는 대규모 컨테이너화된 애플리케이션을 빠르고 쉽게 배포하고 확장할 수 있는 장점을 가지고 있어요. 특히, 다양한 인프라 환경에서 툴을 지원하여, 유연하고 효과적으로 애플리케이션을 관리할 수 있게 도와주는데요. 이러한 이유로 기업에서는 쿠버네티스 도입을 매년 증가시키고 있어요. 쿠버네티스를 프로덕션의 규모에 따라 사용하려는 조직은 점점 더 크고 많은 클러스터를 생성하고 있어요. 🧑‍💻이때 개발-테스트-프로덕션 등을 위해 환경 전반에 분산된 멀티 클러스터를 효율적으로 관리하는 것이 관건으로 떠올랐어요! 오늘은 쿠버네티스의 멀티 클러스터는 무엇인지, 또 멀티 클러스터 환경에서 고려해야 할 점을 살펴보는 시간을 가져보겠습니다 :) 😃 | 쿠버네티스 ..

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