클라우드(Cloud)

'클라우드'란 '클라우드 컴퓨팅'의 약자이고, 인터넷을 통해 가상화 된 컴퓨터의 IT 리소스를 제공하는 것이다. 정보를 자신의 컴퓨터가 아닌 인터넷에 연결된 다른 컴퓨터로 처리하는 기술을 의미한다.
* IT리소스는 흔히 컴퓨터의 성능을 결정해주는 요소들로 예를 들면 CPU, 메모리지(RAM), 스토리지(SSD), 네트워크 등과 같은 것들이 있다.

장점

1. 자원 활용성 증가
클라우드는 원래 낭비되는 컴퓨팅 자원을 활용하기 위해 등장했다. 즉 사용하지 않는 자원을 필요로 하는 사용자에게 원격으로 컴퓨팅을 제공하는 것이다.

2. 운영 효율성 증가

흩어진 자원을 개별로 힘들게 관리하지 않고 중앙에 모인 자원을 관리하는 이점이 있다.

3. 인공지능(AI) 서비스를 확장

현재 주목 받는 기계학습(Machine Learning)은 AI에게 수많은 데이터를 주고 스스로 공식을 만들게 해 문제를 푸는 방식이다. 때문에 데이터를 모으는 것이 중요한데 클라우드는 기계학습에 필요한 데이터를 쉽게 모을 수 있다.

클라우드 컴퓨팅 분류

서비스 모델

• IaaS(Infrastructure as a Service): 가상머신, 스토리지, 네트워크 등 가장 기본적인 IT 인프라를 제공합니다. 사용자는 이 위에 운영체제와 애플리케이션을 직접 설치하고 관리합니다.
• PaaS(Platform as a Service): IaaS에 더해 미들웨어, 운영체제, 런타임 환경 등을 추가로 제공하여 사용자는 애플리케이션 코드 개발에만 집중할 수 있습니다.
• SaaS(Software as a Service): 완성된 소프트웨어 형태의 서비스를 제공하며, 사용자는 별도의 설치 없이 웹 브라우저 등을 통해 바로 이용합니다. 예시로 네이버 클라우드나 구글 드라이브 등이 있습니다

배포 모델

• 퍼블릭 클라우드: 클라우드 사업자가 소유 및 관리하는 인프라를 여러 고객이 공유하여 사용하는 방식입니다.
• 프라이빗 클라우드: 특정 기업이나 조직이 단독으로 사용하는 클라우드 환경입니다.
• 하이브리드 클라우드: 퍼블릭 클라우드와 프라이빗 클라우드를 함께 사용하는 형태입니다.
• 멀티클라우드: 두 개 이상의 퍼블릭 클라우드를 함께 사용하는 방식입니다.

Llama 의 개념 및 주요 특징, 응용 분야 및 용도

Meta가 개발한 **Llama(라마)**는 개방형(오픈 소스) 대규모 언어 모델(LLM, Large Language Model) 제품군으로, AI 커뮤니티와 개발자들이 광범위한 AI 애플리케이션을 구축할 수 있도록 설계되었습니다. 경쟁사들의 폐쇄적인 모델과 차별화되는 접근 방식으로 큰 주목을 받고 있습니다.

1. 개념 및 주요 특징

• 대규모 언어 모델 (LLM): Llama는 방대한 양의 텍스트 및 코드 데이터셋으로 사전 학습된 인공 신경망 모델입니다. 인간의 언어를 이해하고 생성하는 능력을 갖추고 있습니다.
• 오픈 소스: 핵심적인 특징은 모델의 가중치(weights)와 코드가 공개되어 있다는 점입니다. 이를 통해 연구자와 개발자들이 모델을 자유롭게 연구, 수정, 배포 및 상업적으로 활용할 수 있습니다 (특정 대기업 제외).
• 다양한 규모: Llama는 다양한 매개변수(parameter) 규모(예: 80억 개, 700억 개, 4050억 개 등)로 제공되어, 컴퓨팅 자원이 제한된 환경에서도 적절한 모델을 선택하여 실행할 수 있습니다.
• 트랜스포머 기반: 트랜스포머 아키텍처를 기반으로 하는 자기회귀 언어 모델로, 다음 단어를 예측하는 방식으로 작동합니다.
• 뛰어난 성능: 최신 버전인 Llama 3.1 등은 다양한 벤치마크 테스트에서 다른 선도적인 모델들과 경쟁하거나 능가하는 성능을 보여줍니다.
• 멀티모달 기능: 초기 버전은 텍스트 중심이었으나, 이후 버전에서는 비전(이미지 처리) 기능과 같은 멀티모달 기능이 추가되어 기능이 확장되고 있습니다.

2. 응용 분야 및 용도

Llama는 그 개방성과 유연성 덕분에 다양한 분야에서 활용됩니다.

• 챗봇 및 AI 어시스턴트 개발: Llama 모델은 Meta의 자체 플랫폼(페이스북, 인스타그램, 왓츠앱 등)에 내장된 Meta AI 어시스턴트뿐만 아니라, 다양한 기업 및 개발자들이 맞춤형 챗봇을 구축하는 데 사용됩니다.
• 콘텐츠 생성 및 요약: 블로그 게시물 작성, 기사 요약, 마케팅 콘텐츠 제작 등 텍스트 생성 작업에 활용될 수 있습니다.
• 코드 작성 및 분석: 코드 생성 및 디버깅을 돕는 'Code Llama'와 같은 파생 모델이 있으며, 개발 효율성을 높이는 데 사용됩니다.
• 고객 서비스 자동화: 질문 응답 시스템(Q&A)을 구축하여 고객 문의에 자동으로 대응하는 데 활용됩니다.
  교육 및 연구: 맞춤형 교육 콘텐츠 제작이나 학술 연구 목적으로도 사용되며, 특히 모델 내부 구조를 연구하고 개선하는 데 기여합니다.
• 데이터 분석 및 정보 검색: 방대한 데이터셋에서 정보를 검색하고 분석하는 지식 집약적 작업의 성능을 향상시킵니다.
• 로컬 실행: 개인용 컴퓨터나 엣지 디바이스 등에서 로컬로 모델을 실행할 수 있어, 클라우드 연결 없이 개인 정보 보호를 강화한 애플리케이션 개발에 적합합니다.

트랜스포머(Transformer)의 의미 및 개념, 활용 분야, Vertex AI에서의 활용 분야

트랜스포머(Transformer)는 현재의 AI 혁명을 이끌고 있는 핵심 딥러닝 아키텍처입니다. 2017년 Google 연구팀이 발표한 논문 "Attention Is All You Need"에서 처음 소개되었으며, 기존의 순환 신경망(RNN)이나 컨볼루션 신경망(CNN)의 한계를 뛰어넘는 성능을 보여주었습니다.

1. 트랜스포머의 의미 및 개념

트랜스포머는 자기회귀(Self-Attention) 메커니즘에 전적으로 기반한 신경망 아키텍처입니다. 이전 모델들과 달리 데이터를 순차적으로 처리할 필요 없이, 전체 시퀀스를 한 번에 병렬로 처리할 수 있어 훨씬 빠르고 효율적입니다.

핵심 개념:

• 어텐션(Attention) 메커니즘: 입력 시퀀스의 각 단어가 출력 시퀀스의 다른 단어들과 얼마나 관련이 있는지를 학습합니다. 즉, 문장 내의 모든 단어 쌍 간의 관계를 파악하여 문맥을 이해합니다.
• 셀프 어텐션(Self-Attention): 특히 인코더 내에서 문장 내의 단어들이 서로에게 '얼마나 주의를 기울여야 하는지'를 결정하여, 단어 간의 장거리 의존성(long-range dependencies)을 효과적으로 포착합니다.
• 병렬 처리: 기존 RNN은 단어를 하나씩 순서대로 처리해야 했지만, 트랜스포머는 이 제약을 없애 GPU와 같은 현대적인 하드웨어에서 병렬 연산을 극대화할 수 있습니다.
• 인코더-디코더 구조: 초기 트랜스포머는 기계 번역과 같은 작업에 맞춰 입력 시퀀스를 이해하는 인코더 스택과 출력 시퀀스를 생성하는 디코더 스택으로 구성되었습니다.

2. 활용 분야

트랜스포머는 자연어 처리를 위해 개발되었지만, 거의 모든 AI 분야에서 최고 수준의 성능을 보이며 널리 사용됩니다.

• 자연어 처리(NLP)
  • • 대규모 언어 모델 (LLM): ChatGPT, Google Gemini, Meta Llama 등 대부분의 LLM이 트랜스포머 아키텍처를 기반으로 합니다.
    • 기계 번역: "Attention Is All You Need" 논문의 원래 목표였으며, 현재도 최첨단 성능을 보입니다.
    • 텍스트 요약, 감성 분석, 질의응답 시스템: 다양한 NLP 작업에 활용됩니다.

• 컴퓨터 비전 (CV): 이미지 분류 및 객체 감지 분야에서 CNN 기반 모델을 대체하거나 보완하는 ViT(Vision Transformer) 같은 모델이 등장했습니다.
• 음성 인식 및 처리: 음성 데이터를 텍스트로 변환하거나 음성 명령을 이해하는 데 사용됩니다.
• 기타 시계열 데이터 분석: 금융 데이터, 의료 데이터 등 순차적인 패턴을 가진 다양한 데이터 분석에 적용됩니다.

3. Vertex AI에서의 활용 분야

Google Cloud의 머신러닝 플랫폼인 Vertex AI는 트랜스포머 모델의 학습, 배포 및 운영을 간소화하는 기능을 제공합니다.

• 사전 학습된 모델 활용 (Model Garden): Vertex AI의 Model Garden을 통해 Llama, Gemini 등 다양한 트랜스포머 기반의 최신 기반 모델을 API 형태로 사용할 수 있습니다.
• 모델 미세 조정 (Fine-tuning): 기업이나 개발자가 자체 데이터를 사용하여 특정 작업에 맞게 기존 트랜스포머 모델을 미세 조정할 수 있습니다. 이는 Vertex AI의 생성형 AI 스튜디오에서 쉽게 수행할 수 있습니다.
• 맞춤형 모델 학습 및 배포: 데이터 사이언티스트는 Vertex AI 워크벤치(노트북)를 사용하여 TensorFlow나 PyTorch 같은 프레임워크로 트랜스포머 모델을 직접 구축하고, 커스텀 컨테이너에 담아 학습 및 배포할 수 있습니다.
• AutoML: 코드를 작성하지 않고도 데이터 준비부터 모델 배포까지 자동화된 방식으로 트랜스포머 기반 모델을 구축할 수 있습니다.
• 추론 (Inference) 및 서빙: 학습된 트랜스포머 모델을 온라인 추론(실시간 응답)이나 배치 추론(대량 데이터 처리) 방식으로 효율적으로 서빙할 수 있습니다.
• RAG (Retrieval-Augmented Generation): Vertex AI RAG Engine을 활용하여 트랜스포머 기반 LLM이 특정 지식 기반에서 정확한 정보를 검색하고 사실에 기반한 답변을 생성하도록 돕습니다.