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◼ 게스트 : 유진수 매니저 / 씨이랩
◼ 진행자 : 고우성 PD / 토크아이티 (wsko@talkit.tv, https://talkit.tv/)
영상 목차
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✔ 엔터프라이즈 AI의 도전과제
✔ NVIDIA AI Foundry 파이프라인 소개
✔ AI Foundry의 가치 제안
✔ NVIDIA NIM 심화 설명
✔ NIM vs 오픈소스 비교 분석
<잇(IT)터뷰 – 핵심 내용 파악하기>
‘잇(IT)터뷰 – 핵심 내용 파악하기’는 영상의 핵심 내용을 정리한 글입니다.
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이번 잇(IT)터뷰는 NVIDIA AI Foundry 플랫폼을 통한 엔터프라이즈급 생성형 AI 개발 솔루션을 다룹니다. 기업들이 자체 대규모 언어모델(LLM)을 구축할 때 직면하는 복잡성을 해결하는 NVIDIA의 엔드투엔드 플랫폼 접근법을 소개합니다.
데이터 준비부터 모델 커스터마이징, 평가, 안전성 확보, 그리고 실제 배포까지 전체 생성형 AI 라이프사이클을 하나의 통합된 플랫폼에서 처리할 수 있는 혁신적인 솔루션을 확인할 수 있습니다. 특히 NVIDIA NeMo와 NVIDIA NIM의 역할과 기업이 얻을 수 있는 실질적 가치를 실무 관점에서 살펴봅니다.
1. 엔터프라이즈 AI의 도전과제
기업들이 자체 생성형 AI 모델을 구축하려 할 때 직면하는 가장 큰 문제는 복잡하고 다단계적인 개발 프로세스다. 기존 방식에서는 각 단계별로 서로 다른 도구와 플랫폼을 조합해야 하며, 이는 막대한 시간과 비용을 요구한다.
데이터 수집과 정제, 파운데이션 모델 선택, 파인튜닝, 모델 평가, 안전성 검증, 그리고 실제 운영 환경 배포까지 각 단계마다 전문 지식과 별도의 인프라가 필요하다. 많은 기업들이 PoC(Proof of Concept) 단계에서 실제 상용화까지 진행하지 못하는 이유가 바로 이러한 복잡성 때문이다.
특히 모델을 실제 운영 환경에 배포하는 단계에서 성능 최적화, 확장성 확보, API 표준화 등의 기술적 장벽이 높아 개발팀들이 가장 어려워하는 부분이다.
2. NVIDIA AI Foundry 파이프라인 소개
NVIDIA AI Foundry는 “생성형 AI 파이프라인이 모델 학습뿐만 아니라 데이터 준비, 커스터마이징, 평가, 안전성 통합, 배포(NIM)까지 전체 프로세스를 다루는 엔드투엔드 AI 시스템”을 제공한다.
핵심 구성요소들은 다음과 같다:
① NeMo Curator: 엔터프라이즈 데이터의 큐레이션과 정제를 담당한다. 원시 데이터를 AI 학습에 적합한 형태로 가공하는 첫 번째 단계다.
② NeMo Customizer: 사전 훈련된 파운데이션 모델을 기업의 특정 데이터와 요구사항에 맞게 파인튜닝하는 핵심 도구다. LLM, Vision, Speech, Biology 등 다양한 도메인의 모델을 지원한다.
③ NeMo Evaluator: 커스터마이징된 모델의 성능, 정확성, 일관성을 평가하는 도구로, 모델의 품질을 객관적으로 검증할 수 있다.
④ NeMo Guardrails: 모델 출력의 안전성을 보장하고, 주제에서 벗어난 답변이나 유해한 콘텐츠를 방지하는 안전장치 역할을 한다.
3. AI Foundry의 가치 제안
“이것이 AI Foundry의 가치입니다. NIM이 혁신을 가져다줍니다”라는 핵심 메시지처럼, AI Foundry의 진정한 가치는 통합된 접근법에 있다.
기존 방식에서는 기업이 각각의 도구를 개별적으로 구매하고 통합해야 했다. 데이터 처리 도구, 모델 학습 플랫폼, 평가 시스템, 배포 인프라를 각각 구축하고 연결하는 작업은 몇 달에서 몇 년이 걸리는 복잡한 프로젝트였다.
하지만 AI Foundry를 통해서는 모든 구성요소가 사전에 통합되고 최적화된 상태로 제공된다. 이는 개발 시간을 대폭 단축시킬 뿐만 아니라, 각 단계 간의 호환성 문제를 원천적으로 해결한다.
특히 AI 개발 생명주기에서 가장 어려운 부분인 운영 배포 단계를 NIM을 통해 극적으로 간소화했다는 점이 가장 큰 차별화 요소다.
4. NVIDIA NIM 심화 설명
NVIDIA NIM(NVIDIA Inference Microservices)은 “AI 모델을 최적화된 고성능 API 플랫폼으로 서빙하는” 핵심 구성요소다. “개발자는 복잡한 코드를 작성할 필요 없이, NIM을 통해 사전 훈련된 AI 모델을 간단히 호출해서 사용할 수 있다”는 점이 핵심이다.
NIM의 주요 특징들:
① 컨테이너화된 마이크로서비스: AI 모델들이 TensorRT-LLM 같은 최적화된 추론 엔진과 함께 컨테이너로 패키징되어 있어 배포가 간단하다.
② 표준화된 API: 다양한 모델들이 일관된 API 인터페이스를 제공하여 개발자들이 쉽게 통합할 수 있다.
③ 사전 최적화: 성능 튜닝과 최적화 작업이 이미 완료된 상태로 제공되어 즉시 운영 환경에 투입할 수 있다.
④ 엔터프라이즈급 지원: 운영 안정성과 기술 지원이 보장되어 기업 환경에서 안심하고 사용할 수 있다.
“NVIDIA가 마이크로서비스라는 이름을 넣은 것이 영리했다… 정말 핫한 트렌드”라는 언급처럼, NIM은 현대적인 클라우드 네이티브 아키텍처 트렌드에 완벽히 부합한다.
5. NIM vs 오픈소스 비교 분석
NVIDIA NIM과 기존 오픈소스 방식(Triton + TRT-LLM)의 비교를 통해 NIM의 실질적 장점을 확인할 수 있다:
① 배포 시간:
– NIM: 5분
– 오픈소스: ~1주
② API 표준화:
– NIM: 자동 제공
– 오픈소스: 사용자가 직접 구현
③ Triton 배포:
– NIM: 자동화
– 오픈소스: 사용자가 수동 설정
④ 컨테이너 검증:
– NIM: QA 테스트 완료된 사전 검증
– 오픈소스: 사전 검증 없음
이러한 비교 결과는 NIM이 단순히 편의성만 제공하는 것이 아니라, 실제 기업 환경에서 요구되는 안정성과 신뢰성을 함께 보장한다는 것을 보여준다.
6. 결론: 생성형 AI 시장의 게임 체인저
NVIDIA AI Foundry는 엔터프라이즈 생성형 AI 개발 패러다임을 근본적으로 변화시키는 솔루션이다. 복잡하고 파편화된 기존 개발 프로세스를 통합된 플랫폼으로 단순화함으로써, 기업들이 AI 혁신에 집중할 수 있는 환경을 제공한다.
특히 NIM을 통한 배포 혁신은 AI 개발의 가장 큰 병목구간을 해결하여, 아이디어에서 실제 서비스까지의 시간을 획기적으로 단축시킨다. 이는 AI 기술의 민주화와 기업의 디지털 트랜스포메이션 가속화에 결정적 역할을 할 것으로 기대된다.
“NeMo는 커스터마이징을 위한 것이고, NIM은 운영을 위한 것”이라는 명확한 역할 분담을 통해 기업들은 각 단계에서 최적화된 도구를 활용할 수 있게 되었다.
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