IBM WatsonX를 사용하여 엔터프라이즈 및 하이브리드 클라우드를 위한 더 나은 AI 구축

IBM은 연례 IBM Think 컨퍼런스의 중심에 AI 및 하이브리드 클라우드 전략을 내세웠습니다. 지난 몇 년 동안 다른 벤더들이 새로운 AI 애플리케이션의 소비자 지향적 측면에 초점을 맞춰온 반면, IBM은 기업 고객에게 더 나은 서비스를 제공하기 위해 차세대 모델을 개발해 왔습니다.

IBM은 최근 하이브리드 클라우드 애플리케이션용 AI 개발 플랫폼인 watsonx.ai의 출시를 발표했습니다. IBM Watsonx AI 개발 서비스는 현재 기술 미리보기 단계에 있으며 2023년 3분기에 일반 출시될 예정입니다.

AI는 핵심 비즈니스 도구가 되어 생산성, 창의성, 가치 창출의 새로운 시대를 열어갈 것입니다. 기업의 경우 클라우드를 통해 대규모 언어 모델(LLM)에 액세스하는 것은 단지 새로운 AI 구성이 아닙니다. 대규모 언어 모델은 ChatGPT와 같은 생성 AI 제품의 기초를 형성하지만 기업에는 데이터 주권, 개인 정보 보호, 보안, 신뢰성(드리프트 없음), 정확성, 편견 등 고려해야 할 많은 문제가 있습니다.

IBM이 기업을 대상으로 실시한 설문조사에 따르면 기업의 30~40%가 AI의 비즈니스 가치를 발견했으며 이 수치는 2017년 이후 두 배로 늘어났습니다. IBM이 인용한 한 예측에 따르면 AI는 2030년까지 세계 경제에 16조 달러를 기여할 것입니다. 이번 조사에서는 초기에는 누구도 예측할 수 없었던 인터넷의 미래에 대한 고유한 가치와 마찬가지로 AI를 활용하여 생산성을 향상하고 더욱 고유한 가치를 창출할 수 있음을 강조합니다. AI는 생산성을 높여 기업과 인재 사이에 존재하는 많은 기술 수요 격차를 메울 것입니다.

요즘 AI는 소프트웨어 프로그래밍을 개선하기 위해 더 빠르고 오류가 없어졌습니다. Red Hat에서 IBM의 Watson Code Assistant는 watsonx를 사용하여 입력할 다음 코드 조각을 예측하고 제안함으로써 코드 작성을 더 쉽게 만듭니다. 이러한 AI 애플리케이션은 Red Hat Ansible 자동화 플랫폼 내의 특정 프로그래밍 모델을 대상으로 하기 때문에 매우 효과적입니다. Ansible Code Assistant는 더 최적화되어 있기 때문에 다른 일반적인 코드 도우미보다 35배 더 작습니다.

또 다른 예는 SAP입니다. SAP는 Watson 서비스 처리를 통합하여 SAP Start에서 디지털 보조자를 지원합니다. SAP Start의 새로운 AI 기능은 IBM Watson AI 솔루션을 사용하여 자연어 기능과 예측 통찰력을 통해 사용자 생산성을 향상시키는 데 도움이 됩니다. SAP는 AI가 쿼리 요청의 최대 94%에 응답할 수 있다는 사실을 발견했습니다.

Watsonx에 생명을 불어넣기

IBM AI 개발 스택은 watsonx.ai, watsonx.data 및 watsonx.governance의 세 부분으로 나뉩니다. 이러한 WatsonX 구성 요소는 함께 작동하도록 설계되었으며 HuggingFace의 오픈 소스 AI 모델과 같은 타사 통합과 함께 사용할 수도 있습니다. 또한 WatsonX는 여러 클라우드 서비스(IBM Cloud, AWS 및 Azure 포함) 및 온프레미스 서버에서 실행될 수 있습니다.

watson.ai, watsonx.data 및 watsonx.governance를 갖춘 IBM watsonx 플랫폼

Watsonx 플랫폼은 서비스로 제공되며 하이브리드 클라우드 배포를 지원합니다. 데이터 과학자는 이러한 도구를 사용하여 맞춤형 AI 모델을 신속하게 엔지니어링하고 조정할 수 있으며, 이는 엔터프라이즈 비즈니스 프로세스의 핵심 엔진이 됩니다.

watsonx.data 서비스는 Open Table Storage를 사용하여 여러 소스의 데이터를 나머지 watsonx에 연결하고 watsonx 모델을 교육하는 데 사용되는 데이터의 수명 주기를 관리합니다.

watsonx.governance 서비스는 모델 수명 주기를 관리하고 새로운 데이터가 모델 훈련 및 개선에 사용될 때 모델 애플리케이션을 사전에 관리하는 데 사용됩니다.

제품의 핵심은 개발 작업이 이루어지는 watsonx.ai입니다. 현재 IBM은 다양한 아키텍처, 모드 및 규모를 갖춘 20가지 기본 모델(FM)을 개발했습니다. 이 외에도 Watsonx 플랫폼에는 HuggingFace 오픈 소스 모델도 있습니다. IBM은 일부 고객이 자체 애플리케이션을 개발할 것으로 기대하며, IBM은 올바른 모델 선택, 고객 데이터 재교육, 필요한 경우 개발 가속화를 지원하는 컨설팅 서비스를 제공합니다.

Red Hat OpenShift에서 실행되는 IBM watsonx.ai 소프트웨어 스택

IBM은 watsonx 플랫폼을 연구하고 개발하는 데 3년 이상을 보냈습니다. IBM은 기본 모델 구축을 위한 효과적인 시스템 아키텍처를 연구하기 위해 코드명 'Vela'라는 AI 슈퍼컴퓨터도 구축했고, Watsonx를 출시하기 전에 자체 모델 라이브러리도 구축했습니다. IBM은 AI 플랫폼 자체의 '고객 0' 역할을 한다.

Vela 아키텍처는 (더 비싼 Nvidia/Mellanox 스위치를 사용하는 대신) 표준 이더넷 네트워크 스위치를 사용하는 기존 AI 슈퍼컴퓨터보다 구축하기가 더 쉽고 저렴하며, 고객이 자신의 환경에서 WatsonX를 실행하려는 경우 복사하기가 더 쉬울 수 있습니다. 또한 PyTorch는 IBM Vela AI 슈퍼컴퓨터 아키텍처에 최적화되어 있습니다. IBM은 Vela에서 가상화를 실행하면 성능 오버헤드가 5%에 불과하다는 사실을 발견했습니다.

IBM watsonx는 Red Hat OpenShift를 기반으로 하는 하이브리드 클라우드에 대한 IBM의 전략적 노력을 지원합니다. watsonx AI 개발 플랫폼은 IBM 클라우드나 기타 퍼블릭 클라우드(예: AWS) 또는 고객 구내에서 실행됩니다. 퍼블릭 AI 도구 사용을 허용하지 않는 비즈니스 제한이 있더라도 기업은 이 최신 AI 기술을 활용할 수 있습니다. IBM은 진정한 선도적인 AI를 제공하며 하이브리드 클라우드는 Watsonx와 결합됩니다.

watsonx는 AI를 대규모로 제공하기 위한 IBM의 AI 개발 및 데이터 플랫폼입니다. Watson 브랜드 제품은 AI 전문성을 갖춘 디지털 인력 제품입니다. 기타 Watson 브랜드 제품으로는 Watson Assistant, Watson Orchestrate, Watson Discovery 및 Watson Code Assistant(이전의 Project Wisdom)가 있습니다. IBM은 Watson 브랜드에 더 많은 관심을 기울일 것이며 이전 Watson Studio 제품을 watsonx.ai에 통합하여 새로운 기본 모델 개발을 지원하고 기존 기계 학습 기능에 액세스할 것입니다.

기본 모델 및 대규모 언어 모델

지난 10년 동안 딥 러닝 모델은 모든 애플리케이션에서 대량의 레이블이 지정된 데이터를 기반으로 훈련되었습니다. 이 접근 방식은 확장 가능하지 않습니다. 기본 모델과 대규모 언어 모델은 수집하기 쉬운 레이블이 없는 대량의 데이터에 대해 훈련되며, 이러한 새로운 기본 모델을 사용하여 여러 작업을 수행할 수 있습니다.

사전 훈련된 모델을 활용하여 여러 작업을 수행하는 이 새로운 유형의 AI에 대해 "대규모 언어 모델"이라는 용어를 사용하는 것은 실제로 다소 부적절합니다. "언어"를 사용한다는 것은 기술이 테스트에만 적합하지만 모델은 코드, 그래픽, 화학 반응 등으로 구성될 수 있음을 의미합니다. IBM은 사전 훈련된 대규모 모델에 대해 보다 설명적인 용어인 "기본 모델"을 사용합니다. 기본 모델을 사용하면 대량의 데이터를 학습하여 특정 모델을 생성한 다음 그대로 사용하거나 특정 목적에 맞게 조정할 수 있습니다. 기본 모델을 애플리케이션에 맞게 조정하면 적절한 제한을 설정하고 모델을 더욱 유용하게 만들 수도 있습니다. 또한 기본 모델을 사용하여 데이터 분류 및 필터링과 같은 비생성 AI 애플리케이션의 반복을 가속화할 수 있습니다.

많은 대규모 언어는 모델이 잠재적인 공개 도메인에서 사용할 수 있도록 모든 종류의 데이터에 대해 훈련을 시도하기 때문에 규모가 점점 커지고 있습니다. 엔터프라이즈 환경에서 이 접근 방식은 종종 과잉이며 확장 문제로 어려움을 겪을 수 있지만, 올바른 데이터 세트를 올바르게 선택하고 이를 올바른 유형의 모델에 적용하면 최종 모델이 더 효율적이 될 수 있으며 이 새로운 모델도 제거될 수 있습니다. 편견, 저작권 자료 등은 IBM watsonx.governance를 통해 확인할 수 있습니다.

요약

IBM Think 컨퍼런스에서 AI는 "Netscape 순간"에 있다고 합니다. 이 비유는 더 많은 청중이 인터넷에 노출되는 분수령 순간을 나타냅니다. ChatGPT는 생성적 AI를 더 많은 청중에게 공개하지만, 기업이 의지하고 제어할 수 있는 책임 있는 AI가 여전히 필요합니다.

Dario Gil이 폐막 기조연설에서 말했듯이 "AI 전략을 API 호출에 아웃소싱하지 마세요." HuggingFace의 CEO도 같은 생각을 밝혔습니다. 자신만의 모델을 갖고 다른 사람의 모델을 임대하지 마세요. IBM은 기업에 책임감 있고 효율적인 AI를 구축하고 자체 모델을 소유할 수 있는 도구를 제공하고 있습니다.

위 내용은 IBM WatsonX를 사용하여 엔터프라이즈 및 하이브리드 클라우드를 위한 더 나은 AI 구축의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!