[뉴스레터: 103편] 기업의 AX 전환, 이제 OpenShift AI로 단숨에! : News Letter

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[뉴스레터: 103편] 기업의 AX 전환, 이제 OpenShift AI로 단숨에!

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2024-07-16

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📅 2024년 07월 03일 수요일

안녕하세요. 20년 차 오픈소스&클라우드 전문기업 '락플레이스'입니다.

격주 수요일 알찬 IT 소식으로 여러분을 찾아뵙겠습니다.

Vol. 103

기업의 AX 전환, 이제 OpenShift AI로 단숨에!

2024년, 기업의 디지털 전환(DX) 전략에서 AI는 필수이며, 이를 위해 OpenShift AI 플랫폼이 주목받고 있습니다. OpenShift AI는 온프레미스, 하이브리드 클라우드, 멀티 클라우드, 엣지 등 다양한 환경에서 AI/ML 및 생성형 AI 모델 훈련 및 배포를 효율적으로 지원하며, 기업의 DX 성공을 가속화합니다.

모델 훈련과 최적화에서 반복 작업과 실험이 중요한 이유

AI/ML, 생성형 AI 프로젝트는 빠른 반복을 통해 모델을 최적화하는 것이 중요합니다.

하지만 왜일까요?

핵심은 바로 '끊임없는 성능 향상'입니다! 반복적인 훈련과 최적화를 통해 모델의 정확도, 정밀도, 재현율을 극대화할 수 있습니다. 더 나아가 다양한 데이터와 환경에서의 모델 성능을 검증하고 약점을 보완할 수 있습니다. 실험을 통해 데이터 품질, 양, 하이퍼파라미터 설정, 모델 구조 등의 영향을 파악하여 최적의 조합을 찾아낼 수 있습니다. 결과적으로 반복은 AI 모델의 성공을 위한 필수 조건이라고 할 수 있습니다!

이번 포스팅에서는 OpenShift AI 플랫폼이 어떻게 반복 작업의 효율성을 높여줄 수 있는지 알아보겠습니다.

📖 IT 용어사전

📍 하이퍼파라미터(Hyperparameter)

하이퍼 파라미터는 파라미터와 구분하여 사용자가 딥러닝을 위해 설정하는 값들을 모두 지칭합니다. 따라서 하이퍼 파라미터는 모델의 종류에 따라 다양한 파라미터가 존재합니다. ANN의 구조를 결정하는 계층의 수, 각 계층의 뉴런의 개수 등이 모두 하이퍼 파라미터입니다. (출처: Douglas' Space)

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