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[IT뉴스]"허깅페이스 오토트레인, 누구나 쉽게 AI 모델 실험·개발 가능"
온카뱅크관리자
조회:
34
2024-05-02 16:03:30
<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">[하이퍼오토메이션 컨퍼런스] 김성혁 GS네오텍 SA 매니저 "비전공자도 노코드로 작업"</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="qA2z5hj403"> <p dmcf-pid="B3rAd2FOFF" dmcf-ptype="general">(지디넷코리아=안희정 기자)"허깅페이스 오토트레인은 머신러닝 모델의 설정과 학습 시간을 대폭 줄여줍니다. 비전공자인 사용자도 집중적으로 모델의 성능 개선과 실험에 시간을 할애할 수 있게 합니다. 복잡한 머신러닝 파이프라인을 간소화해 누구나 쉽게 인공지능(AI) 모델을 실험하고 개발할 수 있게 하는 것입니다."</p> <p dmcf-pid="bIR8zXOJ0t" dmcf-ptype="general">GS네오텍 SA(솔루션 아키텍트)인 김성혁 매니저는 2일 서울 양재 엘타워 그레이스홀에서 열린 노코드·로우코드 하이퍼오토메이션 컨퍼런스에서 이같이 말하며 허깅페이스에서 제공하는 노코드·로우코드 솔루션 오토트레인의 장점에 대해 설명했다. </p> <p dmcf-pid="KhdPB5Cn01" dmcf-ptype="general">허깅페이스는 오픈소스 AI 모델 플랫폼으로, 김성혁 매니저는 현재 이곳에서 오픈소스 컨트리뷰터로 활동하고 있기도 하다. </p> <figure class="figure_frm origin_fig" dmcf-pid="9JU1vEdz05" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="GS네오텍 김성혁 솔루션 아키텍트" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202405/02/ZDNetKorea/20240502160332722srvb.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="7fYNRK1m7p" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202405/02/ZDNetKorea/20240502160332722srvb.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> GS네오텍 김성혁 솔루션 아키텍트 </figcaption> </figure> <p dmcf-pid="2fGSDiVZUZ" dmcf-ptype="general">김 매니저는 허깅페이스가 제공하는 '오토트레인'이라는 도구에 집중했다. 오토트레인은 자연어처리(NLP), 컴퓨터비전(CV), 오디오와 같은 작업에 최첨단 모델을 손쉽게 파인튜닝 할 수 있는 노코드·로우코드 머신러닝 도구다. </p> <p dmcf-pid="VR3XhAMUpX" dmcf-ptype="general">오토트레인은 ▲최첨단 모델을 학습하고자 해도 세부 사항에 심층적으로 관여할 시간이나 전문성이 부족한 일반 엔지니어나 ▲데이터는 잘 알고 있으나 머신러닝 모델을 학습시키는 데 필요한 전문 지식이나 자원이 부족한 사람 ▲비전공자나 비기술자들도 적은 코드나 전혀 코드 없이도 손쉽게 머신러닝 모델을 학습할 수 있는 기능을 제공한다. </p> <p dmcf-pid="fQ1YOaP33H" dmcf-ptype="general">김 매니저는 "오토트레인은 사용자 친화적인 인터페이스를 제공해 누구나 쉽게 접근하고 사용할 수 있도록 한다"며 "복잡한 머신러닝 파이프라인을 간소화해 모델 개발 과정을 대폭 줄여주고, 이를 통해 더 많은 사람들이 AI 기술 혜택을 누릴 수 있게 한다"고 강조했다. </p> <p dmcf-pid="4mQVUYrR0G" dmcf-ptype="general">허깅페이스 오토트레인을 사용하는 방법은 여러가지가 있지만, 명령줄 인터페이스(CLI)와 유저 인터페이스(UI)를 통해 접근할 수 있다. </p> <p dmcf-pid="8R3XhAMUpY" dmcf-ptype="general">김 매니저는 "특히 UI 부분에서는 허깅페이스가 제공하는 '스페이스(Spaces)'라는 기능을 활용할 수 있다"며 "스페이스는 가상의 인프라 상에서 직접 UI를 구축해 사용자가 쉽게 자신의 머신러닝 모델을 호스팅하고 시연할 수 있게 해준다"고 설명했다. 이를 통해 개발자나 연구자들이 별도의 복잡한 서버 설정 없이도 모델을 웹에서 학습시키고 결과를 테스트해 볼 수도 있다는 얘기다. </p> <p dmcf-pid="6tDNRK1m7W" dmcf-ptype="general">이어 "CLI와 UI 모두를 제공함으로써 허깅페이스는 다양한 기술 수준을 가진 사용자들이 각자의 필요와 환경에 맞게 플랫폼을 사용할 수 있도록 지원한다"고 덧붙였다. </p> <figure class="figure_frm origin_fig" dmcf-pid="PE4bFvkPUy" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="GS네오텍 김성혁 솔루션 아키텍트" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202405/02/ZDNetKorea/20240502160334183fgrp.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="zDHvwnf5u0" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202405/02/ZDNetKorea/20240502160334183fgrp.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> GS네오텍 김성혁 솔루션 아키텍트 </figcaption> </figure> <p dmcf-pid="Qpskif0C3T" dmcf-ptype="general">또 오토트레인을 사용하면 미리 학습된 여러 모델을 쉽게 가져와서 자신의 데이터셋에 적용해 볼 수 있다. </p> <p dmcf-pid="xD8K3TEQzv" dmcf-ptype="general">김 매니저는 "여러 모델을 손쉽게 비교해 최적의 모델을 선택할 수 있다"며 "특히 다양한 아키텍처를 실험하고 싶은 연구자나 개발자에게 큰 이점을 제공한다"고 말했다. </p> <p dmcf-pid="yQ1YOaP3FS" dmcf-ptype="general">이 밖에 오토트레인은 텍스트, 이미지, 오디오 등 다양한 유형의 데이터에 대한 학습을 지원한다. 이를 통해 사용자는 자신의 특정한 필요에 맞는 모델을 선택하고 학습시킬 수 있다. 또 사용자가 다양한 머신러닝 문제에 유연하게 대응할 수 있게 해준다. </p> <p dmcf-pid="WNU1vEdzpl" dmcf-ptype="general">김 매니저는 "오토트레인 장점은 사용하기 쉽다는 것"이라며 "이런 솔루션은 앞으로 충분히 발전 가능성 있고, 개발자들에게도 꼭 필요한 도구가 될 것으로 본다"고 강조했다. </p> <p dmcf-pid="YNU1vEdz3h" dmcf-ptype="general">안희정 기자(hjan@zdnet.co.kr)</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 지디넷코리아. 무단전재 및 재배포 금지.</p>
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