25 September 2024
베슬에이아이에서 복잡한 머신러닝 워크플로우를 파이프라인으로 쉽게 정의하고 관리할 수 있는 파이프라인을 출시했습니다.
베슬에이아이(VESSL AI)팀이 사용자가 복잡한 머신러닝 워크플로우를 파이프라인으로 쉽게 정의하고 관리할 수 있는 새로운 기능인 VESSL 파이프라인을 출시했습니다. 이 기능은 방향성 비순환 그래프(DAG)를 활용하여 재현 가능하고 일관성 있는 AI 워크플로우를 구현함으로써 복잡한 머신러닝 작업을 처리하는 방식을 간소화합니다. AI/ML 워크플로우 오케스트레이션에 관심이 있으시다면 지금 살펴보세요.
AI 워크플로우를 자동화하는 것은 어려운 일입니다. AI/ML 프로젝트는 본질적으로 데이터 전처리부터 모델 배포까지 여러 단계로 구성되며, 각 단계마다 복잡성이 존재합니다. 이러한 단계를 수동으로 관리하면 시간이 많이 걸리고 오류가 발생하기 쉽습니다.
아래와 같은 문제들을 해결하기 위해 VESSL 파이프라인을 출시했습니다.
ML 워크플로우에는 데이터 전처리, 모델 훈련, 평가 및 배포와 같은 여러 단계가 포함됩니다. 이러한 단계를 수동으로 조정하면 비효율성과 실수가 발생할 수 있습니다.
일관되지 않은 설정이나 환경으로 인해 실험 결과를 공유하거나 실험을 반복하는 데 어려움을 겪는 경우가 많아 AI/ML 프로젝트 결과의 신뢰성이 떨어집니다.
사용자는 종종 ML 워크플로우의 투명성 부족으로 어려움을 겪습니다. 파이프라인이 실패하거나 예상치 못한 결과를 생성하는 경우 적절한 도구가 없으면 정확한 문제를 파악하기가 어려울 수 있습니다.
워크플로우의 각 단계에 대한 가시성을 높여 디버깅과 최적화를 보다 쉽게 수행할 수 있어야 합니다. 이러한 문제를 해결하고 복잡한 워크플로우를 보다 간단하고 협업적으로 관리하기 위해 VESSL 파이프라인을 만들었습니다.
VESSL 파이프라인은 사용자가 복잡한 머신 러닝 워크플로우를 손쉽게 정의하고 관리할 수 있도록 다양한 기능과 이점을 제공합니다:
YAML 파일을 사용하거나 사용자 친화적인 드래그 앤 드롭 UI를 통해 단계를 방향성 비순환 그래프(DAG)로 구성하는 파이프라인을 생성 및 수정할 수 있습니다.
이 기능은 복잡한 워크플로도 쉽게 이해할 수 있는 형식으로 표시하여 광범위한 코딩의 필요성을 줄여줍니다.
재현성 및 협업: 파이프라인 구성 및 실행 이력이 자동으로 저장되어 팀원들과 쉽게 공유하고 협업할 수 있습니다. 이를 통해 실험을 재현할 수 있고 프로젝트의 일관성을 유지할 수 있습니다.
각 단계에 대한 자세한 모니터링 및 로깅을 통해 사용자는 워크플로우에 대한 명확한 인사이트를 얻을 수 있습니다. 이러한 투명성을 통해 문제를 더 빠르게 식별하고 해결할 수 있어 모델 개발의 효율성이 향상됩니다.
다음은 VESSL 파이프라인 사용 방법에 대한 간단한 가이드입니다.
VESSL에 로그인하고 사이드바로 이동합니다.
파이프라인 대시보드의 사이드바에서 파이프라인 메뉴를 클릭합니다.
파이프라인 소개
새 파이프라인 만들기 버튼을 클릭하여 새 파이프라인을 시작합니다.
새 파이프라인 만들기
쉽게 식별할 수 있도록 파이프라인의 이름과 설명을 입력하세요.
파이프라인 만들기
파이프라인에 필요한 단계를 추가하고 각 단계에서 실행할 작업을 지정하세요.
단계 간 종속성을 설정하여 실행 순서를 제어할 수 있습니다.
파이프라인 변수를 정의하여 데이터 경로 및 환경 변수와 같은 값을 관리하세요.
파이프라인 단계 정의
파이프라인 실행 버튼을 클릭하여 파이프라인을 실행합니다.
대시보드에서 파이프라인의 진행 상황과 상태를 실시간으로 모니터링하세요.
파이프라인 실행 및 모니터링
VESSL AI는 사용자 피드백을 바탕으로 파이프라인 기능을 지속적으로 개선하고 확장하기 위해 최선을 다하고 있습니다. 향후 업데이트 예정 항목은 다음과 같습니다.
실시간 모니터링 및 알림 기능을 강화하여 파이프라인 실행 중 발생하는 모든 문제에 신속하게 대응할 수 있도록 합니다.
보다 상세한 로그, 시각화 및 진단 도구를 제공하여 디버깅을 더욱 효율적으로 수행할 수 있습니다.
보다 직관적인 인터페이스를 위해 UI/UX를 개선하고 포괄적인 교육 자료와 튜토리얼을 제공합니다.
Technical Communicator
CTO
Build, train, and deploy models faster at scale with fully managed infrastructure, tools, and workflows.