AI 프레임워크란 무엇인가요?

초기 AI 프레임워크는 학계나 연구 커뮤니티에서 신경망 개발을 지원하는 방법으로 시작되었습니다. 딥 러닝이 발전함에 따라 후속 프레임워크는 대규모 AI 모델과 자연어 처리(NLP)와 같은 보다 구체적인 사용 사례에 적합하게 조정되었습니다. AI 프레임워크는 초보 데이터 과학자, 초보 AI 개발자 및 머신 러닝에 대한 전문 지식이 없는 기업도 널리 사용할 수 있게 되어 AI에 대한 접근성이 더욱 높아졌습니다.

AI 프레임워크에는 머신 러닝 파이프라인을 가속화하고 간소화하는 데 도움이 되는 기능이 내장되어 있습니다. 프레임워크마다 다르지만 일반적인 요소는 다음과 같습니다.

• 데이터 세트 준비, 처리, 로드를 위한 패키지 및 라이브러리

• 일반적인 머신 러닝 알고리즘의 구현

• 미세 조정 또는 배포 준비가 완료된 사전 구성 및 사전 학습된 모델

• 모델 학습 및 모델 평가 방법

• 다양한 프로그래밍 언어로 AI 개발을 용이하게 하는 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)

• 하이퍼파라미터 및 모델 성능 최적화를 위한 확장 기능

일부 프레임워크는 다음과 같은 고급 기능을 제공합니다.

• 병렬 컴퓨팅을 통해 여러 머신 또는 GPU에 걸쳐 모델을 학습시키기 위한 분산형 학습 API 및 라이브러리

• 모델 배포 및 모니터링을 위한 MLOps 도구

• 가중치 및 편향 히스토그램, 학습 곡선 도표 및 모델 예측 도표, 정확도 및 손실과 같은 지표 그래프를 통해 모델을 더 잘 이해할 수 있는 시각화 도구

AI 시스템의 기본 아키텍처를 설계하는 것은 복잡한 작업일 수 있지만 처음부터 구축하면 그 어려움이 더 커집니다. AI 프레임워크는 머신 러닝의 복잡성을 모듈로 캡슐화하여 기반이 되는 수치과 통계를 이해하고 이를 소프트웨어 코드로 변환하는 데 소요되는 시간과 노력을 줄여줍니다.

AI 프레임워크의 몇 가지 주요 이점은 다음과 같습니다.

• 개발 비용 절감

• 워크플로 표준화

• 더 신속한 구현

조직은 AI 프레임워크와 함께 제공되는 사전 정의된 구성 요소를 통해 초기 개발 비용을 절감할 수 있습니다. 기업은 처음부터 AI 앱을 코딩하는 데 비용을 지출하는 대신 비즈니스 및 고객 요구 사항에 맞는 솔루션을 만드는 데 투자할 수 있습니다.

프레임워크는 개발 프로세스를 위한 기본 방법론과 AI 도구를 제공합니다. 따라서 자동화, 컴퓨팅 비전, 생성형 AI(GenAI)부터 Natural Language Understanding과 로보틱에 이르기까지 다양한 AI 프로젝트에 확장가능한 표준 머신 러닝 워크플로를 구축하는 데 도움이 됩니다.

AI 프레임워크의 포괄적인 소프트웨어 개발 환경은 프로세스 속도를 높이고 간소화하는 데 도움이 됩니다. 또한 신속한 프로토타입 제작을 위한 길을 열어주어 AI 기반 애플리케이션의 혁신을 가속화하고 출시 기간을 단축할 수 있습니다.

기업은 다양한 옵션 중에서 선택할 수 있으므로 요구 사항과 사용 사례를 고려해야 합니다. 적합한 프레임워크는 기업의 단기적인 요구 사항을 충족하고 장기적인 목표를 해결하며 기술 역량에 적합합니다.

AI 프레임워크를 선택할 때 고려해야 할 몇 가지 요소는 다음과 같습니다.

• 사용 편의성

• Integration

• 해석 가능성 및 설명 가능성

• 오픈 소스 vs 독점

• 성능 및 확장성

사전 구축된 구성 요소에도 불구하고 AI 프레임워크에는 여전히 학습 곡선이 있습니다. 기업은 다양한 프레임워크를 사용해보고 얼마나 사용자 친화적인지 평가하고 명확하고 자세한 문서, 튜토리얼 및 기타 리소스가 있는지 확인하여 학습 곡선을 원활하게 만들 수 있습니다.

조직의 기술 스택과 AI 프레임워크의 호환성은 필수적입니다. IT 팀은 프레임워크가 데이터 소스, 인프라 및 기타 플랫폼과 얼마나 잘 통합되는지 평가해야 합니다.

머신 러닝 알고리즘의 결과와 아웃풋을 해석하고 AI 모델의 이면에 있는 의사 결정 프로세스를 이해하는 능력은 의료 및 금융과 같은 분야에서 종종 중요한 역할을 합니다. 일부 AI 프레임워크에는 AI 해석 가능성 및 AI 설명 가능성 기술이 통합되어 있습니다.

오픈 소스 AI 프레임워크는 일반적으로 어떤 용도로든 무료로 사용할 수 있는 반면, 독점 프레임워크는 상업적 용도에 라이선스가 부여되는 경우가 많습니다. 오픈 소스 프레임워크는 비용 효율적이며 제어와 투명성이 뛰어납니다. 한편, 독점 프레임워크에는 적시에 제공되는 전용 지원과 고급 기능을 제공합니다.

특히 대량의 데이터를 처리하거나 실시간 응답이 필요한 AI 시스템에는 뛰어난 성능과 확장성이 필수적입니다. 이러한 시스템은 최적화 기능과 분산된 학습 기능을 갖춘 프레임워크의 이점을 누릴 수 있습니다.

프레임워크는 AI의 발전과 함께 계속 개선되고 있습니다. 모든 프레임워크를 일일이 언급할 수는 없지만, 가장 최신의 인기 있는 AI 프레임워크 몇 가지의 목록은 다음과 같습니다.

• Hugging Face

• IBM Watson Studio

• Keras

• LangChain

• Pytorch

• Scikit-learn

• TensorFlow

Hugging Face 는 NLP 중심 트랜스포머 모델 라이브러리와 활발한 오픈 소스 커뮤니티로 유명한 회사입니다. Model Hub는 사전 학습된 수많은 AI 모델을 공유하고 액세스하기 위한 플랫폼 역할을 합니다. Hugging Face에는 데이터 세트를 처리하고 모델을 평가하기 위한 라이브러리와 모델 제공을 위한 도구도 포함되어 있습니다.

IBM Watson Studio는 데이터 과학자, 개발자, 분석가가 AI 모델을 구축, 실행, 관리할 수 있도록 지원합니다. 여기에 포함된 기능은 다음과 같습니다.

• NLP 모델 라이브러리

• 시각화 툴

• 의사 결정에 사용할 수 있는 최적화 모델

• 데이터 준비, 모델 개발, 기능 엔지니어링 및 하이퍼파라미터 최적화를 자동화하기 위한 AutoAI

• 머신 러닝 모델 배포 및 모니터링을 위한 MLOps 도구

• AI 거버넌스 도구

Keras 는 스스로를 '기계가 아닌 인간을 위해 설계된 딥 러닝 API'라고 주장합니다. 초보자와 전문가 모두가 가능한 한 간단하게 모델을 개발할 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다.

높은 수준의 API는 Python으로 작성되었으며 TensorFlow 및 PyTorch와 같은 다른 프레임워크에서 실행할 수 있습니다. 이 핵심 API에는 모델을 생성, 학습, 평가하기 위한 메서드가 내장되어 있습니다. Keras는 또한 전이 학습, 미세 조정, 분산 학습을 지원합니다.

Keras 에코시스템의 다른 구성원으로는 사전 학습된 모델의 KerasHub 라이브러리, KerasTuner 하이퍼파라미터 최적화 프레임워크, 추천 엔진 구축을 위한 Keras Recommenders 라이브러리가 있습니다.

LangChain은 챗봇 및 AI 에이전트를 포함한 대규모 언어 모델(LLM)로 구동되는 애플리케이션을 제작하기 위한 오픈 소스 프레임워크입니다. 모듈식 아키텍처를 채택하고 있으며, 각 모듈은 LLM 작업에 필요한 복잡한 개념과 단계를 캡슐화하는 추상화를 나타냅니다. 그런 다음 이러한 모듈식 구성 요소를 함께 연결하여 AI 애플리케이션을 만들 수 있습니다. LangSmith 플랫폼을 사용하면 디버깅,테스트 및 성능 모니터링이 가능합니다.

PyTorch는 AI 프레임워크 분야의 선구자입니다. 이 오픈 소스 딥 러닝 프레임워크는 Torch의 머신 러닝 라이브러리와 Python 기반 고급 API를 결합한 것입니다. 간단한 선형 회귀 알고리즘부터 복잡한 콘볼루션 신경망까지 광범위한 신경망 아키텍처를 통한 다양한 활용성을 보여줍니다.

이 프레임워크는 딥 러닝 모델을 동적 계산 그래프로 표현하여 AI 개발자가 개발, 디버깅, 학습 중에 전체 모델을 재설정할 필요 없이 모델의 코드를 수정할 수 있는 유연성을 제공하는 것으로 알려져 있습니다. 또한 PyTorch에는 핵심 기능을 보완하는 풍부한 라이브러리와 도구 에코시스템이 있습니다.

Scikit-learn은 데이터 과학 및 머신 러닝을 위한 최초의 오픈 소스 툴킷 중 하나입니다. 수학적 및 수치적 컴퓨팅을 위한 Python 라이브러리 NumPy, 과학 컴퓨팅을 위한 SciPy, 시각화를 위한 Matplotlib를 기반으로 구축되었습니다. Scikit-learn은 지도 학습 및 비지도 학습을 위한 다양한 알고리즘, 모델 선택 및 평가 기능, 데이터 세트 변환 모듈, 데이터 세트 로딩 유틸리티, 예측 데이터 분석을 위한 도구를 보유하고 있습니다.

TensorFlow는 또 다른 오픈 소스 AI 프레임워크의 선구자입니다. 데이터를 텐서라고 하는 다차원 배열로 처리한 다음 신경망의 작업 간 데이터 흐름을 매핑하는 계산 그래프를 구축합니다. 또한 계산 그래프를 생성하지 않고 작업이 즉시 실행되는 즉시 실행(Eager Execution)을 지원합니다.

Google의 아이디어인 TensorFlow는 머신 러닝 모델을 구축하고 배포하기 위한 데이터 세트, 모델, 도구, 라이브러리, 확장 기능으로 구성된 강력한 에코시스템과 추천 엔진 생성을 위한 전용 풀 스택 패키지를 제공합니다. 또한 적극적인 커뮤니티 지원과 머신 러닝에 대한 풍부한 교육 리소스를 제공합니다.

또한, 오픈소스 프레임워크는 머신 러닝 파이프라인의 각 단계에 책임감 있는 AI 관행을 통합하기 위한 일련의 리소스를 공유합니다. 여기에는 잠재적인 편향성에 대해 데이터 세트를 검사하는 도구,연합 학습 및 지표를 평가하는 라이브러리와 같은 개인정보 보호 기술이 포함됩니다.