준비, 시작, 훈련: AI를 위한 데이터 및 인프라 준비 3단계

팀 협업부터 인프라 선택까지, 효율적이고 안전한 AI 학습을 위한 기반을 마련하는 방법을 소개합니다.

이 글은 더욱 스마트하고 비즈니스에 바로 적용 가능한 AI를 구축하는 방법에 대한 2부작 시리즈의 두 번째 편입니다.
1부에서, 우리는 그 중요성과 이점에 집중했습니다. 사용자 데이터로 AI 모델 학습시키기. 이 글에서는 모델 학습 전에 취해야 할 실질적인 단계에 초점을 맞출 것입니다.  

인공지능(AI)의 잠재력을 최대한 활용하려면 기업의 데이터 요구사항에 맞춰 모델을 학습시키는 것이 중요합니다. 하지만 맞춤형 AI 학습은 만만치 않은 작업입니다. 다양한 모델 유형, 예산 문제, 그리고 필요한 설정 과정 때문에 많은 기업들이 특정 분야에 특화된 AI 도입을 미루거나, 일반적인 지식 기반의 모델에만 의존하는 경우가 많습니다. 하지만 이는 제품 데이터를 기반으로 학습된 기술 챗봇이나 맞춤형 재무 위험 모델과 같은 AI의 잠재적 이점을 놓치는 결과를 초래합니다.  

또 다른 방법인 교육에 바로 뛰어드는 것은 특히 조직에 최적화 가능한 데이터가 많거나 AI를 통해 간소화할 수 있는 복잡한 규정을 다루는 경우 매력적으로 느껴질 수 있습니다. 그러나 회사 데이터, 인프라 및 목표를 제대로 정립하기 전에 교육을 서두르는 것은 비효율적인 워크플로, 정보 불일치, 귀중한 시간 낭비로 이어지는 치명적인 실수가 될 수 있습니다. 움직이기 전에 계획을 세우는 것이 중요합니다.  

기차를 타기 직전에 준비해야 할 것들을 알려드립니다.

1단계: 팀과 목표를 일치시키세요

조직의 구체적인 AI 목표를 설정하려면 모든 이해관계자가 AI 학습 계획에 동참하는 것이 매우 중요합니다. 애플리케이션 개발, 데이터 과학, IT 인프라 및 운영, 규정 준수 담당자, 그리고 경영진까지 모두 참여시켜야 합니다. 각 부서는 AI 활용 방식에 대한 구체적인 요구사항이나 기대치를 가지고 있을 가능성이 높습니다. 모든 이해관계자가 만나 향후 진행 방향에 대해 합의하면 모든 세부 사항을 빠짐없이 검토할 수 있습니다.   

특히 이해관계자들이 여러 지역과 다양한 이해관계를 가지고 있거나 기술적 배경이 각기 다른 경우, 팀원들과 공통 목표에 합의하는 것은 어려울 수 있습니다. 합의를 도출하기 위해 각자의 필요와 어려움을 파악하는 데 도움이 되는 구체적이고 실행 가능한 질문을 던져보세요. 예를 들어, AI가 부서나 애플리케이션에 어떤 역할을 해주기를 바라십니까? 어떤 프로세스에 AI를 적용하고 싶으십니까? 이 프로젝트에서 어떤 어려움이 예상되십니까?  

프로젝트의 정확한 범위에 대한 질문도 중요합니다. 모델 매개변수를 미세 조정하는 것인지, 아니면 단순히 참조를 추가하는 것인지 명확히 해야 합니다. 기존 기초 모델을 개선하기 위한 관련 외부 데이터가 있을까요? 추론 정확도를 목표로 하시나요, 아니면 운영 자동화를 목표로 하시나요? 모델 성능은 어떻게 검증하실 건가요?  

다음으로, 비즈니스가 발전함에 따라 지속적인 교육과 개선을 위한 프로세스를 구축하십시오. 예를 들어, 모델은 얼마나 자주 업데이트될까요? 누가 업데이트를 주도할 책임이 있을까요? 새로운 워크플로를 만드는 것은 어려운 작업일 수 있지만, 처음부터 책임을 명확히 하면 효율성을 높일 수 있습니다. 또한, 프로세스와 합의된 목표에 대한 철저한 문서를 작성하고 업데이트하면 모든 사람이 참고할 수 있는 정확한 정보를 확보할 수 있습니다.   

보안 및 거버넌스에 대한 모범 사례와 비상 계획을 고려하고, 처음부터 책임감 있는 AI 프레임워크를 구축해야 합니다. 편향을 어떻게 평가하고 완화할 것입니까? 투명성과 설명 가능성을 어떻게 유지할 것입니까? 이러한 모든 점검 사항은 AI 모델이 배포된 후 발생할 수 있는 상황에 매우 중요하므로, 모든 팀 구성원이 계획과 프레임워크를 이해하고 조직이 원하는 결과를 얻을 수 있도록 협력하는 것이 중요합니다.  

2단계: 데이터 저장소를 정리하세요

필요한 모든 데이터를 수집하세요 

이제 팀원들이 목표에 대해 합의했으니, 적절한 데이터 소스를 파악할 차례입니다. 이를 위해서는 조직 전체의 모든 정보 소스를 파악하는 데이터 인벤토리가 필요합니다. 여기에는 고객 로그, 내부 문서, 지원 티켓, 재무 기록 등이 포함될 수 있습니다. 올바른 데이터 소스를 결정하려면 이전 단계에서 설정한 목표를 고려해야 합니다. 팀원들은 AI 모델의 주요 목적이 무엇이라고 합의했습니까? 모델은 어떤 질문에 답할 것입니까? 누구에게 서비스를 제공할 것입니까? 모델이 내부용이라면 학습에 필요한 내부 문서나 지원 티켓을 수집하십시오. 모델이 기술적인 질문에 답하기 위한 것이라면 제품 설명서, 웹사이트 데이터 또는 판매 정보를 수집하십시오. 핵심 목표는 조직의 실제 운영 방식을 정확하게 반영하는 데이터를 사용하는 것입니다.  

데이터 품질을 평가합니다 

하지만 데이터 수집은 단순히 모든 데이터를 데이터 웨어하우스에 저장하는 것만큼 간단하지 않습니다. 독점 데이터 세트는 종종 정리가 안 되어 있거나, 부서별로 분산되어 있거나, 일관성이 없는 경우가 많으며, 모델의 성능은 입력되는 정보의 품질에 따라 좌우됩니다. 따라서 정확성, 완전성, 관련성 측면에서 데이터 품질을 평가해야 합니다. 정확성은 데이터가 올바른지, 즉 값이 참인지, 레이블이 레코드 간에 일관적인지 등을 나타냅니다. 완전성은 누락된 필드가 없고 모델이 잘못된 정보를 얻지 않도록 필요한 모든 변수를 충분히 포함하고 있음을 의미합니다. 관련성은 해결하고자 하는 주요 문제에 데이터가 얼마나 유용한지를 나타냅니다. 데이터가 유용하고 적절한 맥락에 있는지가 중요합니다. 모델이 최고의 효율로 작동하려면 데이터 품질의 세 가지 핵심 요소가 모두 필요합니다. 

깨끗한 데이터 

부정확하거나 불완전하거나 관련성이 떨어지는 데이터로 인한 문제점을 피하려면, 데이터 통합 전에 CSV, SQL 또는 DataFrame과 같은 데이터 형식을 표준화하고, 사용 가능한 데이터와 사용할 수 없는 데이터를 정의하는 거버넌스 정책을 구현하는 데 집중해야 합니다. 제대로만 한다면, 자체 데이터 수집은 양적인 측면보다는 선별, 정제, 그리고 비즈니스 현실을 반영하는 데이터 확보에 달려 있습니다. 이러한 기반이 바로 기성 모델을 차별화된 엔터프라이즈급 인텔리전스를 제공하는 모델로 탈바꿈시키는 핵심입니다. 

데이터 클리닝은 누락된 값을 찾아 채우고, 중복 데이터를 제거하고, 시간 형식과 수치 값을 표준화하고, 불일치 및 오류를 수정하고, 이상치를 감지하고 처리하는 등의 작업을 포함합니다. 데이터 과학자, 엔지니어 및 분석가는 일반적으로 맞춤형 스크립트, 프레임워크를 사용하는 기존 데이터 파이프라인, 데이터 준비 플랫폼 또는 내장된 AI/ML 도구를 사용하여 이러한 작업을 수행합니다.   

데이터 거버넌스를 보장하십시오 

데이터 정리의 일환으로 민감한 데이터를 관리할 때는 데이터 거버넌스와 개인정보 보호 프로토콜을 강화해야 합니다. 특히 규제 대상 산업에 종사하는 경우 더욱 중요합니다. 이를 위해서는 각 데이터 세트의 소유권을 명확히 하고, 접근 제어를 개선하며, 데이터 소스를 추적하는 것은 물론, 명확히 해야 할 데이터 보존 정책을 확인해야 합니다. 업종에 따라 데이터 익명화 및 규정 준수 검증 또한 필수적입니다.  

데이터를 여러 세트로 분할합니다. 

AI 모델을 공정하게 학습시키고 평가하기 위해, 정제된 데이터셋은 세 그룹으로 나뉩니다.  

• • • 훈련 세트 일반적으로 사용 가능한 데이터 중 70% 또는 80%가 모델 학습에 사용됩니다.
    • 검증 세트 – 약 10~15%의 데이터가 학습 과정에서 하이퍼파라미터 조정에 사용됩니다.
    • 테스트 세트 – 나머지 10–15%는 미지의 데이터에 대한 모델 성능을 평가하기 위해 따로 보관됩니다.

이렇게 데이터를 분할하고 활용하면 모델이 일반화하는 법을 배우는 대신 훈련 데이터만 암기하는 현상인 "데이터 누출"을 방지할 수 있습니다.  

3단계: 적합한 인프라를 선택하세요

AI 모델 학습에는 이를 뒷받침할 수 있는 프레임워크와 컴퓨팅 성능이 필요하며, 현재 다양한 선택지가 있습니다. GPU 기반 인프라는 병렬 컴퓨팅 기능 덕분에 수천 개의 작업을 동시에 실행할 수 있어 일반적으로 가장 인기 있는 선택입니다. 하지만 특히 예산이 제한적인 중소기업에게 가장 큰 문제는 GPU가 AI 학습에 필요한 고강도 작업에 이상적이지만, 특히 대규모로 도입할 경우 매우 비싸다는 점입니다.  

고려할 때 AI 학습 인프라, 여러분에게도 여러 선택지가 있으며, 여러분의 결정은 인공지능 목표, 비용, 데이터 개인정보 보호 필요성, 그리고 기존 프레임워크를 기반으로 이루어질 가능성이 높습니다.  

현장 교육  

AI 모델을 현장에서 직접 학습시키면 데이터와 사용자 접근 권한을 완벽하게 제어할 수 있어 잠재적인 개인정보 침해 문제를 예방할 수 있습니다. 점점 더 엄격해지는 정부 및 산업 규제와 진화하는 데이터 주권 정책 속에서 현장 학습은 매우 중요한 이점이 될 수 있습니다.  

하지만 절충점도 존재하며, 가장 큰 절충점은 가격입니다. 이미 일부 인프라를 구축했더라도 필요한 GPU 클러스터 수뿐만 아니라 필요한 모든 냉각 시스템, 백업 시스템, 유지 관리 비용 등을 고려해야 합니다. 고용량 저장.   

클라우드 플랫폼  

클라우드 GPU 인스턴스를 사용하면 온프레미스 학습에 따르는 복잡한 물류 문제를 피할 수 있습니다. 클라우드 GPU를 임대하면 초기 비용이 훨씬 저렴해지고(하드웨어를 모두 구매할 필요가 없기 때문), 클라우드 공급업체가 제공하는 최신 기능과 성능을 활용할 수 있으며, 인프라 관리에 대한 걱정도 덜 수 있습니다. 이 옵션을 통해 관리 또는 IT 문제에 대한 부담 없이 AI 목표 달성에 집중할 수 있습니다. 

하지만 장기적으로 볼 때 클라우드에서 AI를 학습시키는 것이 실제로 더 저렴한 것은 아닙니다. GPU 개수는 동일하며, 설령 GPU가 다른 곳에 위치하더라도 마찬가지입니다. 따라서 월별 워크로드와 임대료가 빠르게 누적될 수 있습니다. 반복적인 학습이 필요한 장기 실행 AI 모델이 필요한 경우, GPU 임대 비용이 예산을 초과하여 결국 자체 인프라에 투자하는 비용을 넘어설 수도 있습니다.  

또한, 퍼블릭 클라우드에서 GPU 인스턴스에 대한 접근성은 수요에 따라 변동될 수 있습니다. 필요한 시점에 원하는 GPU 유형을 사용할 수 없을 수도 있어 선택의 폭이 제한될 수 있습니다. 그리고 기밀 데이터를 클라우드에 저장한다는 것은 보안 침해 위험에 지속적으로 노출된다는 것을 의미합니다. 특히 의료, 금융 또는 정부 분야와 같이 민감한 데이터 세트는 법적으로 온프레미스에 보관해야 하며 클라우드 기반 교육을 위해 외부로 이전할 수 없는 경우가 많습니다.  

하이브리드 솔루션  

훈련 요구 사항에 따라 하이브리드 접근 방식이 최상의 결과를 가져올 수 있습니다. 이 솔루션을 사용하면 민감한 데이터는 온프레미스에 보관하여 훈련하는 동시에 클라우드의 GPU를 활용하여 기밀이 아닌 데이터를 처리할 수 있습니다. 예를 들어, 클라우드에서 기밀이 아닌 데이터로 모델을 훈련한 후 온프레미스에서 민감한 데이터를 사용하여 모델을 미세 조정할 수 있습니다. 연합 학습이나 다중 노드 분산 훈련과 같은 고급 구성도 가능합니다. 이러한 구성에서는 클라우드에서 한 데이터 세트로 훈련하고 온프레미스 시스템에서는 다른 데이터 세트로 훈련한 후 모델 매개변수를 병합합니다.  

하이브리드 솔루션의 단점으로는 대역폭 및 송출료 형태의 데이터 이동 비용, 데이터의 정렬, 정규화 및 파이프라인 공급 방식의 일관성 및 동기화 문제, 그리고 여러 환경에 걸쳐 파이프라인을 조율하기 위해 고도로 전문화된 인력이 필요하기 때문에 발생하는 운영 복잡성 등이 있습니다.  

AI 성공을 위한 올바른 기반을 구축하세요

팀워크 강화, 적절한 데이터 선별, 그리고 적합한 인프라 선택은 모든 AI 학습 전략의 세 가지 필수 요소입니다. 하지만 이 세 가지 중에서도 인프라는 가장 큰 걸림돌이 되는 경우가 많습니다. 목표가 명확하고 데이터가 잘 준비되어 있더라도 컴퓨팅 환경이 따라가지 못하면 학습은 중단될 수밖에 없습니다. 기업은 비용, 개인정보 보호, 그리고 성능 사이에서 균형을 찾아야 하는데, 이를 위해 온프레미스 리소스에 투자하거나, 클라우드에서 GPU를 임대하거나, 혹은 하이브리드 방식을 도입하는 등 다양한 방안을 고려해야 합니다. 

여기가 바로 그곳입니다 피슨의 aiDAPTIV aiDAPTIV+는 강력한 경쟁 우위를 제공합니다. 특수 플래시 메모리 SSD를 사용하여 GPU VRAM을 확장함으로써, 기업은 대규모 GPU 클러스터 없이도, 또는 민감한 데이터를 클라우드에 노출하지 않고도 로컬에서 더 큰 모델을 학습시킬 수 있습니다. AI 학습에 필요한 속도와 확장성을 제공하는 동시에 비용을 절감하고 엄격한 데이터 개인정보 보호를 유지합니다. 

핵심 메시지는 분명합니다. 인프라가 병목 현상을 일으키도록 내버려 두지 마십시오. 신중한 계획과 적절한 도구를 활용하면 조직은 정렬되고 데이터 기반일 뿐만 아니라 대규모 혁신을 지원할 만큼 강력한 AI 기반을 구축할 수 있습니다. 

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자주 묻는 질문(FAQ) :