AI Model-as-a-Service는 새로운 앱에 어떤 혜택을 줄 수 있을까요?

AI 기반 애플리케이션은 현재 시장에서 이용 가능한 도구를 사용하여 개발하기 매우 쉬워졌습니다. MaaS(Model-as-a-Service)는 클라이언트의 AI 애플리케이션을 구동하기 위해 사전 훈련된 AI 파운데이션 모델을 서비스로 제공하는 방식입니다.

대부분의 개발자는 애플리케이션을 구동하기 위해 AI 모델을 훈련, 호스팅 및 관리하는 것을 피하려고 합니다. 배포의 어려움은 애플리케이션 아이디어의 포기로 이어질 수 있기 때문입니다.

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MaaS는 모델 개발에 수반되는 비용 없이 애플리케이션 요구 사항에 이미 훈련된 머신러닝 모델을 쉽게 활용할 수 있게 합니다. 이는 스타트업이 AI 모델을 독립적으로 개발하는 대신 핵심 애플리케이션에 집중할 수 있도록 합니다.

낮은 간접 비용은 사용자에게 유익합니다

Microsoft의 Phi-3, Google의 Gemini, OpenAI의 ChatGPT, Meta의 Llama 3 또는 사용 가능한 기타 모델과 같은 파운데이션 모델 간에 선택하는 것은 AI 모델을 훈련하고 배포하는 것과 완전히 다른 게임입니다. 이는 Amazon과 HuggingFace가 제공하는 IaaS(Infrastructure-as-a-Service)와도 다릅니다.

MaaS를 클라우드 서비스와 비교할 수 있습니다. 차이점은 MaaS가 단순한 클라우드 서비스가 아닌 복잡한 머신러닝 능력을 제품에 제공한다는 점입니다.

이는 모든 기업에게 부담스러운 AI 모델 훈련과 관련된 간접비, 인력 및 자본을 절약해 줍니다. 

Microsoft AI 플랫폼의 수석 프로그램 매니저인 Seth Juarez는 다음과 같이 말합니다.

“모델을 배포해 본 적이 있다면 일련의 주문 조합, Pytorch 버전, CPU 및 GPU 관련 사항이 있습니다.” 

Juarez는 VentureBeat와의 인터뷰에서 다음과 같이 설명했습니다. MaaS 이러한 모든 요소를 제거합니다. 오픈소스 AI 모델이나 OpenAI와 같은 API 기반 모델을 사용하려면 이제 엔드포인트를 통해 접근할 수 있습니다.

MaaS는 비즈니스 기회를 제공합니다 

MaaS는 Microsoft, Alibaba Cloud, Amazon과 같은 대형 기술 기업들에게 기업 비즈니스에 접근할 기회를 제공하므로 그들에게 매력적입니다. 

Microsoft는 2023년에 MaaS 프로그램을 도입했습니다. 초기에는 Meta의 Llama 2와 Mistralv7B만 제공했지만 최근에는 더 많은 모델을 추가했습니다. 이제 Cor42 JAIS와 Nixtila의 TimeGen 1도 추가했으며, Stability AI와 Cohere도 곧 사용 가능해질 것이라고 밝혔습니다. 

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Alibaba Group Holdings의 기술 기반인 Alibaba Cloud도 ModelScope 플랫폼을 통해 여러 오픈소스 모델에 대한 MaaS 서비스를 제공합니다. 1년 전에 출시되었으며 개발자와 연구자를 위해 300개의 즉시 사용 가능한 AI 모델을 제공합니다.

ModelScope의 offerings는 NLP(자연어 처리)부터 컴퓨터 비전까지 AI 모델의 전체 범위를 다룹니다. 

세계 최대 비디오 게임 출판사인 Tencent도 지난해 MaaS 플랫폼을 출시했습니다. 그의 CEO이자 수석 부사장인 Dowson Tong은 지난해 상하이에서 열린 세계 인공지능 컨퍼런스에서 다음과 같이 말했습니다.

“이러한 기능 모델을 활용하여 파트너는 고유한 장면 데이터를 추가하여 자신만의 독점 모델을 쉽게 만들 수 있습니다. 프라이빗 배포, 권한 제어 및 데이터 암호화를 통해 우리는 기업 사용자의 데이터 보호를 최우선으로 하여 안전하고 신뢰할 수 있는 모델 사용을 보장합니다.”

Tencent Cloud MaaS는 미디어, 금융, 의료, 교육 등 다양한 비즈니스 부문에 걸쳐 사전 훈련된 AI 모델을 제공합니다. 

임대하고 회사가 유지보수를 수행하게 하세요

MaaS 카탈로그에 포함된 모델은 회사와의 파트너십 결과이거나 모델이 균일하게 작동하도록 API 구조가 구축된 것입니다. 현재 사용 가능한 모델은 이러한 제한을 따르며, 더 복잡한 모델은 배포에 더 복잡한 방법이 필요하기 때문에 사용할 수 없습니다. Juarez는 다음과 같이 말했습니다.

“그래서 일부는 Models-as-a-Service로 활성화되어 있고, 다른 일부는 자신의 컨테이너로 푸시하여 우리가 관리된 추론(managed inference)이라고 부르는 곳에서 실행할 수 있는 것을 보게 됩니다.”

Tencent는 온라인 여행 회사를 위해 이 모델이, 업계 표준 대형 모델을 활용하고 기업 데이터를 통합하여 로봇 고객 서비스 모델을 생성했다고 밝혔습니다. 이 서비스는 고객의 경험을 향상시키기 위해 포괄적인 휴가 계획 서비스를 제공합니다. 고객의 이름이 공개되지 않았기 때문에 Tencent의 정확성과 고객 만족도 주장을 확인할 수는 없습니다. 그러나 이러한 서비스는 매출을 유도하고 수익을 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다.

Juarez는 미래에 개발자가 집이나 기타 재산에 대해 사람들이 행하는 것처럼 임대 또는 소유 기준으로 AI 모델을 선택할 것이라고 말합니다. 

“기본적으로 컨테이너, 모델 및 Azure ML을 소유하고 있으며, 임대료를 지불하고 유지보수를 수행하는 것입니다.”

그는 회사가 Models as a Service 설정에 대한 유지보수를 수행하고 사용자가 자신의 요구 사항에 따라 모델을 임대할 수 있다고 설명했지만, 일부 사용자는 이러한 모델을 사용하기 위해 자신의 사설 가상 네트워크를 선호할 수 있다고 말했습니다.

GPU 제조사 Nvidia도 Nvidia AI Foundation의 일환으로 클라우드 서비스로서 일부 대형 언어 AI 모델을 출시했습니다. 그 CEO인 Jensen Huang은 AI 언어 모델링 as a Service가 “역사상 가장 큰 소프트웨어 기회 중 하나일 수 있다”고 말했습니다.

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