인공지능 워크플로우를 위한 Amazon EKS와 Union.ai 및 Flyte 활용법

인공지능 워크플로우를 위한 Amazon EKS와 Union.ai 및 Flyte의 활용

AI/ML(인공지능/기계학습) 워크플로우의 규모와 복잡성이 증가함에 따라 모델 조직 및 배포의 어려움이 커지고 있습니다. 많은 AI 프로젝트가 파일럿에서 제품 프로덕션 단계로 넘어가는 데 어려움을 겪고 있습니다. 이런 문제가 발생하는 주요 원인은 모델 자체가 아닌 인프라와 프로세스의 파편화에 있습니다.

AI/ML 워크플로우의 복잡한 점과 해결 방안

Kubernetes에서 AI/ML 워크플로우 운영 시 직면하는 문제점에는 인프라 복잡성, 실험-프로덕션 격차, 재현성, 비용 관리, 신뢰성이 있습니다. 이를 해결하기 위해 Flyte Python SDK와 Union.ai 2.0을 활용하여 AI/ML 워크플로우를 오케스트레이션하고 확장할 수 있습니다. 이는 Amazon Elastic Kubernetes Service(Amazon EKS) 상에서 효율적으로 운영될 수 있으며, AWS 서비스와 원활하게 통합됩니다.

Flyte와 Union.ai 2.0의 필요성

Flyte는 Amazon EKS 상에서 Python 워크플로우를 동적으로 실행하고 재현 가능성을 높이며 컴퓨팅 인지 오케스트레이션을 가능하게 합니다. 이는 기존의 워크플로우 오케스트레이션 시스템보다 효율적이며, AI/ML 워크로드를 보다 쉽게 구축할 수 있도록 도와줍니다. Flyte는 Lyft에서 처음 개발된 오픈 소스 기반의 시스템으로, Union.ai 2.0은 이를 기반으로 하여 확장성, 신뢰성, 에이전트 AI 런타임을 제공하는 엔터프라이즈급 서비스입니다.

Union.ai 2.0의 배포 옵션 및 이점

Union.ai 2.0과 Flyte는 Amazon EKS 상에서 다양한 배포 모델을 제공합니다. 유연한 배포 옵션을 통해 팀의 전문성과 규정 준수 요구 사항을 충족하는 방식을 선택할 수 있습니다. 또한, 이러한 시스템은 AI/ML 워크플로우를 보다 쉽고 효율적으로 운영할 수 있게 합니다.

결론

AI/ML 워크플로우를 Amazon EKS에서 실행하기 위해 Flyte와 Union.ai를 통해 신뢰성 있고 확장 가능한 환경을 구축할 수 있습니다. 이를 통해 자율 시스템을 구축하거나 LLM을 훈련시키거나 복잡한 데이터 파이프라인을 오케스트레이션할 수 있습니다.

[1] 원문 URL: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/build-ai-workflows-on-amazon-eks-with-union-ai-and-flyte/