AI 모델을 성공적으로 사용자 정의하기 위한 4가지 주요 링크

ChatGPT와 생성 AI가 계속 발전함에 따라 AI가 달성할 수 있는 것이 점점 더 명확해지고 있습니다. 새로운 사용 사례와 혁신이 가속화되면서 업계에서는 매우 흥미로운 시기입니다. 그러나 이러한 기술이 주류 시장에 진입하고 전체 기업에 실질적인 가치를 제공하는 사용 편의성 수준에 도달하려면 시간이 걸립니다.

다행히 AI 여정을 시작하고 싶지만 어디서부터 시작해야 할지 모르는 조직의 경우 AI 모델이 한동안 사용되어 왔으며 이제는 상대적으로 사용하기가 더 쉽습니다. 예를 들어, Google, IBM, Microsoft 및 기타 대규모 기술 회사와 같은 대규모 기술 회사는 인공 지능 모델을 만들고 개발했으며, 기업 조직은 이러한 모델을 자신의 상업적 이익을 중심으로 자체 워크플로에 적용하여 인공 지능에 대한 진입 장벽을 높일 수 있습니다. 과거보다 훨씬 낮아졌습니다.

단점은 이러한 모델을 조직의 특정 요구에 맞게 맞춤화해야 한다는 것입니다. 사용자 정의 프로세스가 올바르게 수행되지 않으면 귀중한 리소스와 예산이 소비될 수 있으며 궁극적으로 비즈니스 성공에 영향을 미칠 수 있습니다. 이를 방지하려면 조직은 AI 모델을 워크플로에 적용하기 전에 다음 사항을 주의 깊게 검토해야 합니다.

인프라 고려

AI 구현은 컴퓨터 프로그램 설치보다 어렵습니다. 이를 올바르게 수행하려면 시간과 자원이 필요합니다. 이 프로세스의 실수로 인해 불필요한 비용이 발생할 수 있습니다. 예를 들어 값비싼 클라우드 모델에 얽매이지 않도록 하려면 데이터가 저장되는 위치를 평가하는 것이 중요합니다.

그러나 조직이 AI 모델을 적용하는 방법을 평가하기 전에 먼저 이러한 모델을 활성화하고 구동하는 데 적합한 인프라가 마련되어 있는지 확인해야 합니다. 조직에는 AI 모델을 훈련하고 운영하는 데 필요한 인프라가 부족한 경우가 많습니다. 이러한 상황에 직면한 조직의 경우 최신 인프라를 활용하여 AI 모델을 구동하는 데 필요한 방대한 양의 데이터를 처리, 확장 및 저장하는 것을 고려하는 것이 중요합니다. 동시에, 오늘날의 디지털 세계에서 유용하게 사용하려면 데이터 처리를 신속하게 수행해야 하므로 빠르고 강력한 성능을 제공하는 솔루션을 활용하는 것도 마찬가지로 중요합니다. 예를 들어 AI 데이터 파이프라인의 여러 단계를 처리할 수 있는 고성능 스토리지에 투자하면 속도 저하를 최소화하고 개발을 가속화하며 AI 프로젝트 확장을 지원하는 데 핵심적인 역할을 할 수 있습니다.

사용 사례 검증

현대 인프라의 기반이 마련되면 사용자 정의 프로세스의 다음 단계는 AI 모델의 사용 사례를 식별하는 것입니다. 이 사용 사례는 모델이 쉽게 구현할 수 있는 실질적인 결과를 포함하여 구체적이어야 합니다. 사용 사례를 식별하는 것이 어려운 경우 작게 시작하여 AI 모델의 특정 목적을 위해 노력하십시오. 이러한 사용 사례를 식별할 때 이상적인 결과를 고려하는 것도 중요합니다. 이상적인 결과는 모델이 실제로 올바르게 작동하는지 측정하기 위한 기초를 제공할 수 있기 때문입니다. 모델이 이러한 목표를 달성하기 시작하고 접근 방식이 더욱 효과적이고 효율적이게 되면 조직은 모델을 더욱 발전시키고 보다 복잡한 문제를 해결할 수 있습니다.

데이터 준비

인공지능 모델 운영의 핵심은 데이터이지만, 성공하려면 정확한 결과를 보장할 수 있는 데이터가 먼저 준비되어야 합니다. 데이터 준비는 관리하기 어렵고 정확성을 보장하기 어려울 수 있습니다. 그러나 적절한 준비가 없으면 모델에 "더러운 데이터"가 제공되거나 오류 및 불일치로 가득 차서 편향된 결과가 발생하고 궁극적으로 AI 모델의 성능(예: 효율성 감소 및 수익 손실)에 영향을 미칠 수 있습니다.

더티 데이터를 방지하려면 조직은 데이터를 적절하게 검토하고 준비할 수 있는 조치를 취해야 합니다. 예를 들어, 데이터 거버넌스 전략을 구현하는 것은 매우 유익한 전략이 될 수 있습니다. 정기적으로 데이터를 확인하고 데이터 표준을 생성 및 시행하는 프로세스를 개발함으로써 조직은 비용이 많이 드는 AI 모델 실패를 예방할 수 있습니다.

Data Training

AI 모델을 훈련하는 데 필요한 지속적인 피드백 루프를 배포하고 유지하는 것은 AI 배포의 성공에 매우 중요합니다. 성공적인 팀은 종종 DevOps와 유사한 전술을 적용하여 모델을 동적으로 배포하고 AI 모델을 교육 및 재교육하는 데 필요한 지속적인 피드백 루프를 유지합니다. 그러나 지속적인 피드백 루프를 달성하는 것은 어렵습니다. 예를 들어, 유연하지 않은 스토리지나 네트워크 인프라는 파이프라인 변경으로 인해 변화하는 성능 요구를 따라잡지 못할 수 있습니다. 모델을 통해 흐르는 데이터가 변경됨에 따라 모델 성능도 측정하기 어렵습니다.

빠른 파이프라인 변화를 주도할 수 있는 유연한 고성능 인프라에 투자하는 것은 이러한 장애물을 피하는 데 매우 중요합니다. 또한 AI 팀이 비용이 많이 들고 성가신 모델 드리프트를 방지하기 위해 즉석 점검이나 자동화된 성능 점검을 설정하는 것도 중요합니다.

인공 지능은 데이터의 많은 목적지 중 하나입니다. AI도 중요하지만 AI로 무엇을 할 수 있는지가 정말 중요합니다. 이제 그 어느 때보다 우리는 인공 지능을 통해 데이터에서 가치를 구축하고 추출할 수 있는 더 많은 기회를 갖게 되었으며, 이는 궁극적으로 더 큰 효율성과 새로운 혁신을 통해 실제 가치를 창출합니다.

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