와이즈넛 회사 전경(사진=와이즈넛 제공) *재판매 및 DB 금지

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[서울=뉴시스]송혜리 기자 = 와이즈넛은 과학기술정보통신부 주관 소프트웨어(SW)컴퓨팅산업원천기술개발 사업 중 '머신러닝 개발 전주기를 연결하고 쉽게 사용할 수 있는 기계 학습 운영(MLOps) 플랫폼 기술 개발' 3차 년도 과제 수행을 완료했다고 20일 밝혔다.

내년까지 총 4년에 걸쳐 진행되는 해당 연구는 전문가 뿐만 아니라 비전문가도 손쉽게 인공지능(AI) 모델을 활용할 수 있는 MLOps 플랫폼 구축을 최종 목표로 한다. MLOps는 AI 개발과 운영 과정에서 소요되는 데이터 수집·분석, 모델 학습, 배포, 운영 모니터링 등 전 과정을 통합 관리하는 기술 플랫폼이다. AI 기술 활용 효과를 극대화하는 핵심 기술로서 주목받고 있다.

회사는 이번 3차년도 연구에서 지난 1~2차년도에 개발된 데이터옵스(DataOps) 플랫폼을 기반으로 다양한 범용 데이터와 공공데이터를 수집하고 관리하는 기술을 지자체의 관광 정보·의료기관 정보 분석에 실증하는 데에 집중했다.

또 고성능의 효율적인 컴퓨팅 환경을 위한 검증도 성공적으로 마쳤는데, 자동화된 머신러닝(AutoML) 기술과 그래픽처리장치(GPU) 클러스터링 기술을 탑재해 MLOps 플랫폼 고도화를 진행함으로써 사용자가 빠르고 간편하게 고성능 AI모델을 개발하고 다수의 GPU 인프라를 효율적으로 활용할 수 있도록 했다.

강용성 대표는 "우리가 목표하는 MLOps플랫폼은 AI모델 개발의 진입 장벽을 낮춤으로써, 현재와는 비교할 수 없을 정도로 AI상용화에 큰 변화를 가져올 것으로 기대하고 있다"며 "와이즈넛은 이러한 변화의 중심에서 기업의 경쟁력 향상과 혁신적 비즈니스 모델 창출을 위해, 최신의 생성형AI와 초대규모 언어모델을 접목한 대규모 언어모델 운영(LLMOps)으로의 확장을 통한 최적의 AI접근 방식을 제공해 나갈 수 있도록 더욱 연구에 매진할 것"이라고 말했다.

☞공감언론 뉴시스 chewoo@newsis.com

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