AI 연구 개발을 위한 플랫폼이 필요해...?!

AI 및 머신러닝 모델 개발 및 배포를 위한 플랫폼을 제공하는 스타트업, VESSL에 대해 소개해보고자 한다.

Vessl의 지향점

Vessl은 기존 AI 및 머신러닝 모델 개발의 복잡성과 모델 배포 과정에서의 비효율성을 타개하려고 출시된 서비스이다. 이를 통해 중소기업부터 대기업까지 AI의 잠재력을 최대한 활용할 수 있도록 지원하고자 하며, 현대자동차의 자율주행 기술 개발부서, Cognex 등의 기업들이 Vessl을 이용하고 있다.

AI 연구 개발 과정에서 편리성을 도모하기 위해 Vessl은 자동화된 MLOps, 저렴하고 다양한 클라우팅 환경, 강력한 배포와 협업 기능 등을 제공하고 있다. 이 과정에서 Vessl은 구독 요금제와 클라우팅 자원 사용료, 기업 대상 솔루션 제공을 통해 수익을 창출하고 있다.

그래서 타 컴퓨팅 서비스들과 차별점이...?

몇 개월 전 이미지 분류 모델 학습을 위해 Vessl을 사용해본 경험이 있다. 처음에는 단지 클라우팅 자원이 필요하여 Vessl을 처음 사용하기 시작했지만, 과정이 점차 진행되며 Vessl만의 장점을 활용하려 해보았다. Vessl에서 내세우는 특장점으로는 자동화된 MLOps와 저렴하고 다양한 클라우팅 환경 제공을 통해 머신러닝 모델 개발 과정에서의 불편함을 줄이고 편의성을 도모, 빠른 배포를 통해 배포 과정에서 낭비되는 시간을 줄이도록 돕고, 온프로미스 환경도 지원한다는 것이었지만 몇몇 장점은 잘 느껴지지 않았다.

특히, MLOps 중 클라우드 리소스 관리와 CI/CD 파이프라인을 자동화하여 편리성을 도모하고, 저렴한 클라우팅 환경을 제공한다고 하였지만 이 기능은 타 유사 서비스에서도 기본적으로 제공해주는 기능이며, 가격 또한 다른 서비스의 몇몇 리소스가 더 저렴한 경우도 있었기 때문이다. 또한 기업 대상 솔루션 제공 또한 수익을 창출해주기 때문인지, 서비스 타겟이 기업 대상이기 때문인지 모르겠지만 전문적이지 않은 사용자에게 큰 진입장벽이 존재한다는 것 또한 단점이라고 느껴졌다.

어쩌면 후자로 인해 Vessl의 모든 기능을 잘 이용해보지 못한 것이 전자의 원인일 수도 있다. 하지만 요즘 여러 기업들이 대학생에게 자사 서비스를 무료로 제공함으로써 대학생을 잠재적 고객으로 만들어 향후 수익을 기대하는 것처럼 첫 사용자에게도 친절한 환경, 차별화되는 환경을 제공함으로써 잠재적 고객으로 만드는 것 또한 아주 중요하다는 생각이 든다.

너희도 AI를 접목해 보는 것은 어때?!

요즘 GPT-4, o1, Claude-3.5와 같은 생성형 인공지능이 각광 받고 있다. 이러한 대화형 인공지능을 학습에 이용하는 사례도 많은 만큼 기존 Vessl document를 기반으로 대화형 인공지능을 접목하여 입문 장벽을 낮추면 좋을 것 같다. 또한 인공지능 개발에 있어서 모델 학습 못지 않게 오래 걸리는 과정이 데이터 전처리 과정이다. 이 과정에서 생성형 인공지능을 활용하여 데이터 전처리 과정에서 유의미한 생산성 향상을 도울 수 있다면 Vessl만의 장점이 더욱 빛날 것이라 생각한다.