알리바바 클라우드, 기업의 생성용 AI 활용 돕는 서버리스 솔루션 공개

대규모 언어 모델(LLM) 통해 맞춤형 AI 애플리케이션 개발 지원

알리바바 클라우드가 개인과 기업에 모델 구축 및 인퍼런스를 위한 비용 효율적인 솔루션을 제공하기 위해 설계된 PAI(AI컴퓨팅용 플랫폼)-EAS(탄력적 알고리즘 서비스)의 서버리스(Serverless) 버전을 공개했다.

또한 알리바바 클라우드는 지난 1월 31일 싱가포르에서 개최된 AI & 빅데이터 서밋에서 더 많은 자사 제품에 벡터 엔진 기술을 통합할 계획을 밝혔다. 벡터 엔진 기술이 통합되는 제품에는 데이터 웨어하우스 홀로그레스(Hologres), 검색 서비스 엘라스틱서치(Elasticsearch) 및 오픈서치(OpenSearch) 등이 있으며, 이번 기술 통합은 기업이 다양한 대규모 언어 모델(LLM)에 더욱 쉽게 접근하고 맞춤형 생성형 AI 애플리케이션을 구축하는 것을 가능하게 한다.

이번에 공개된 PAI-EAS 플랫폼은 사용자들이 필요에 따라 컴퓨팅 리소스를 활용하는 것을 가능하게 해 물리적 또는 가상 서버의 관리와 유지를 감독할 필요가 없어진다. 또한 사용한 컴퓨팅 자원에 대한 비용만 청구되므로 기존 요금 정책에 비해 인퍼런스 작업 비용을 50% 절감할 수 있다.

현재 베타 테스팅 중인 이 서버리스 버전은 이미지 생성 모델 구축을 위해 사용될 수 있다. 해당 버전은 2024년 3월 알리바바의 AI 모델 커뮤니티인 ModelScope의 유명 오픈소스 LLM과 모델들을 구축할 수 있도록 그 기능이 확장될 예정이다. 여기에는 이미지 분할(Image segmentation), 요약 생성(Summary generation), 음성 인식과 같은 작업에 맞게 조정된 모델들이 포함된다.

LLM, 교육 서비스 및 벡터 엔진 기술을 보유한 알리바바 클라우드는 검색 증강 생성(RAG) 프로세스를 지원할 수 있으며, 기업들이 더 나은 결과를 얻기 위해 자사 지식 기반을 토대로 LLM을 강화하도록 돕는다. 이는 정확도 향상, 연관성 높은 정보의 검색 속도 가속화와 보다 세밀한 인사이트 제공을 가능하게 해 보다 많은 애플리케이션에 효율과 의사결정 역량을 강화해 준다.

저우 징런(Zhou Jingren) 알리바바 클라우드 CTO는 "알리바바 클라우드는 지속적으로 AI 및 클라우드 기술 혁신의 최전선에 서 있으며, 이번 기술 업데이트는 기업이 인텔리전스 기반의 최신 솔루션을 통해 효율과 성과를 향상하는 데 일조하고자 하는 우리의 노력을 잘 보여준다”며, “이번 기술 향상은 다양한 애플리케이션 상에서 인공지능의 가능성을 재정의하는 혁신적인 솔루션을 제공하려는 알리바바 클라우드의 사명에서 중요한 진전을 이룬 것이다”라고 말했다.

이외에도 알리바바 클라우드는 AI 컴퓨팅 작업에서 데이터 전처리 및 데이터 오프라인/온라인 분석에 대한 수요 증가에 대응하기 위해 자사의 빅데이터 서비스인 분산형 파이썬 데이터 처리 프레임워크인 MaxCompute MaxFrame의 업그레이드를 발표했다. 이를 통해 사용자들은 LLM 트레이닝과 같은 AI 작업을 실행할 때 방대한 양의 데이터를 보다 효율적이고 유연하게 처리할 수 있다.

또 디자이너들의 창의성 향상을 위해 알리바바 클라우드는 모델 트레이닝 및 이미지 생성을 위한 종합 플랫폼인 PAI-Artlab도 공개했다. 이 솔루션은 디자이너들이 전문적인 디자인 작업을 보다 빠르게 진행해 잠재된 창의성을 십분 발휘하도록 돕는다.

디자이너들은 해당 플랫폼을 활용해 인테리어 홈 디자인, 제품 홍보 포스터, 게임 캐릭터 제작, 게임 장면 개발 등의 다양한 작업을 위한 디자인 이미지를 생성할 수 있다. 또한 이 플랫폼은 코딩 배경 지식이 없는 디자이너가 특정 요구 사항에 맞는 이미지를 생성하는 맞춤형 모델을 개발하고 모델 트레이닝을 하도록 지원하는 즉시 사용 가능한 도구들을 다양하게 제공한다. 현재 이 플랫폼은 중국 본토 내에서는 운영될 수 있으며, 향후 싱가포르 지역에도 제공될 예정이다.

알리바바 클라우드는 작년에 클라우드 네이티브 데이터베이스 PolarDB, 클라우드 네이티브 데이터 웨어하우스 AnalyticDB, 클라우드 네이티브 다중 모델 데이터베이스 Lindorm을 포함하는 전체 데이터베이스 솔루션 업그레이드와 독자적인 벡터 엔진 기술을 통합해 그 성능과 기능을 크게 향상시켰다.

벡터 엔진은 텍스트와 데이터를 고차원 공간으로 변환해 대량의 정형 및 비정형 컨텍스트를 복잡하면서도 효율적인 방식으로 임베딩함으로써 AI 성능을 최적화한다. 이는 유사도 비교(Similarity comparison) 및 의미 분석(Semantic analysis)과 같은 작업을 보다 쉽게 간소화해 특히 LLM에 도움이 되고 다양한 고급 AI 기능을 발전시킨다.

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