안녕하세요. 20년 차 오픈소스&클라우드 전문기업 '락플레이스'입니다.
격주 수요일 알찬 IT 소식으로 여러분을 찾아뵙겠습니다. |
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기업의 AX 전환, 이제 OpenShift AI로 단숨에!
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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. |
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모델 훈련과 최적화에서 반복 작업과 실험이 중요한 이유 |
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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.
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📍 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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