[데이터넷] 알리바바 클라우드는 개인과 기업에 AI 모델 구축 및 추론을 위한 비용 효율적인 솔루션 제공을 위해 설계된 PAI-EAS(Platform for AI - Elastic Algorithm Service)의 서버리스 버전을 공개하고, 많은 자사 제품에 벡터 엔진(vector engine) 기술을 통합할 계획을 밝혔다.
벡터 엔진 기술이 통합되는 제품에는 데이터 웨어하우스 홀로그레스(Hologres), 검색 서비스 엘라스틱서치(Elasticsearch) 및 오픈서치(OpenSearch) 등이다. 기술 통합은 기업이 다양한 대규모언어모델(LLM)에 쉽게 접근하고 맞춤형 생성형 AI 애플리케이션을 구축하는 것을 가능하게 한다.
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 청구돼 기존 요금 정책에 비해 추론 작업 비용을 절감할 수 있다.
현재 베타 테스팅 중인 서버리스 버전은 이미지 생성 모델 구축을 위해 사용될 수 있다. 해당 버전은 2024년 3월 알리바바의 AI 모델 커뮤니티인 모델스코프(ModelScope)의 유명 오픈소스 LLM과 모델을 구축할 수 있도록 기능이 확장될 예정이다. 여기에는 이미지 분할, 요약 생성, 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, 기업이 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 있으며, 이번 기술 업데이트는 기업이 인텔리전스 기반의 최신 솔루션을 통해 효율과 성과를 향상하는 데 일조하고자 하는 노력을 잘 보여준다”며 “기술 향상은 다양한 애플리케이션 상에서 AI의 가능성을 재정의하는 혁신적인 솔루션을 제공하려는 알리바바 클라우드의 사명에서 중요한 진전을 이룬 것”이라고 말했다.
이외에도 알리바바 클라우드는 AI 컴퓨팅 작업에서 데이터 전처리 및 데이터 오프라인/온라인 분석에 대한 수요 증가에 대응하기 위해 빅데이터 서비스인 분산형 파이썬 데이터 처리 프레임워크의 업그레이드도 발표했다. 이를 통해 사용자는 LLM 트레이닝과 같은 AI 작업을 실행할 때 방대한 양의 데이터를 보다 효율적이고 유연하게 처리할 수 있다.
또한 디자이너의 창의성 향상을 위해 모델 트레이닝 및 이미지 생성을 위한 종합 플랫폼(PAI-Artlab)도 공개됐다. 이 솔루션은 디자이너가 전문적인 작업을 보다 빠르게 진행해 잠재된 창의성을 십분 발휘하도록 돕는다.
