AI 산업 솔루션(인더스트리 4.0)을 위한 서비스형 추론(IaaS) – NVIDIA는 Hugging Face의 새로운 추론 서비스를 지원합니다

Konrad Wolfenstein

2년 전

AI 산업 솔루션(인더스트리 4.0)을 위한 서비스형 추론(IaaS) – NVIDIA, Hugging Face의 새로운 추론 서비스 지원 – 이미지: Xpert.Digital

💡 AI 산업 솔루션: NVIDIA, Hugging Face의 새로운 추론 서비스 지원

🤖🌐 엔비디아는 허깅 페이스(Hugging Face) 모델 저장소 플랫폼을 통해 새로운 서비스형 추론(Inference-as-a-Service) 솔루션을 출시하고, 산업용 생성형 AI 활용 사례를 위한 새로운 마이크로서비스를 동시에 선보입니다. 이러한 발전은 산업 사용자 및 로봇 제조업체 모두에게 혁명적인 변화를 가져올 것으로 기대됩니다.

세계적인 컴퓨터 그래픽 및 인터랙티브 기술 컨퍼런스인 SIGGRAPH 2024에서 엔비디아는 인공지능 분야의 최신 개발 성과를 발표했습니다. AI 컴퓨팅 업계의 거물인 엔비디아는 Hugging Face에서 개발한 새로운 서비스형 추론(Inference-as-a-Service) 솔루션을 공개하며, 특히 산업용 생성형 AI 활용 사례를 위한 새로운 마이크로서비스 통합을 강조했습니다.

🤖🛠️ AI 산업 솔루션을 위한 서비스형 추론(Inference-as-a-Service)

서비스형 추론(IaaS)은 최종 사용자가 기본 모델이나 인프라에 대한 광범위한 지식 없이도 애플리케이션에서 머신 러닝(ML), 특히 딥 러닝을 사용할 수 있도록 하는 모델입니다. 이는 클라우드 플랫폼을 통해 추론 서비스를 제공하는 것을 의미합니다.

다음은 서비스형 추론(Inference-as-a-Service)의 주요 특징입니다

1. 🔍 모델 제공

IaaS 제공업체는 이미지 인식, 음성 인식, 텍스트 처리 등 다양한 응용 분야에 맞춰 사전 학습된 모델을 제공합니다.

2. 📈 확장성

IaaS는 클라우드 기반이므로 사용자가 자체 하드웨어나 소프트웨어를 관리할 필요 없이 사용자 요구 사항에 맞춰 유연하게 확장할 수 있습니다.

3. 🔧 간편한 통합

IaaS 서비스는 기존 애플리케이션에 쉽게 통합할 수 있는 API 형태로 제공되는 경우가 많습니다. 덕분에 개발자는 데이터 과학이나 머신러닝에 대한 심도 있는 전문 지식 없이도 머신러닝 모델을 쉽게 활용할 수 있습니다.

4. 💰 비용 최적화

사용자는 일반적으로 실제로 사용하는 서비스에 대해서만 비용을 지불합니다. 이는 특히 중소기업의 경우 자체 머신러닝 인프라를 운영하는 것보다 비용 효율적일 수 있습니다.

5. 🔄 유지보수 및 업데이트

서비스 제공업체는 모델과 인프라의 유지 관리, 업데이트 및 최적화를 담당하므로 사용자는 핵심 애플리케이션에 집중할 수 있습니다.

🚀 서비스형 추론(Inference-as-a-Service): 접근성, 비용 효율성, 확장성

전반적으로, 서비스형 추론(Inference-as-a-Service)은 머신 러닝의 강력한 기능을 활용하고 다양한 애플리케이션에 통합할 수 있는 접근성이 좋고 비용 효율적이며 확장 가능한 방법을 제공합니다.

🤝 NVIDIA와 Hugging Face의 협업

엔비디아는 AI 애플리케이션 개발을 더욱 간소화하고 효율화하는 것을 목표로 합니다. 이를 위해 허깅 페이스(Hugging Face) 모델 저장소를 통해 제공되는 새로운 서비스형 추론(Inference-as-a-Service)을 지원합니다. 이번 컨퍼런스에서 발표된 이 서비스는 엔비디아 DGX 클라우드 서비스에서 실행되며, 엔비디아의 추론 마이크로서비스 제품군을 활용합니다. 개발자들이 메타(Meta)의 Llama 3 제품군이나 미스트랄(Mistral)의 AI 모델과 같은 인기 있는 대규모 언어 모델을 애플리케이션에 신속하게 통합할 수 있도록 설계되었습니다.

이 마이크로서비스의 공식 명칭은 엔비디아 NIM입니다. 이 서비스는 개발자가 다양한 애플리케이션에 원활하게 통합할 수 있도록 최적화된 컨테이너에 담긴 다양한 AI 모델로 구성됩니다. 엔비디아는 6월 초에 이 마이크로서비스를 출시했으며, 이후 엔비디아와 다른 개발자들이 제공하는 40개 이상의 모델을 지원해 왔습니다.

📦 엔비디아 AI 엔터프라이즈 소프트웨어 제품군

NIM은 엔비디아 AI 엔터프라이즈 소프트웨어 제품군을 통해 이용할 수 있으며, 이 제품군은 GPU당 연간 4,500달러의 비용이 발생합니다. 하지만 엔비디아 개발자 프로그램 회원은 이 서비스를 무료로 이용할 수 있습니다.

캘리포니아주 산타클라라에 본사를 둔 허깅페이스는 자사의 새로운 추론 서비스가 개발자들에게 "허깅페이스 허브에 호스팅된 오픈 소스 AI 모델을 사용하여 신속하게 프로토타입을 제작하고 이를 실제 운영 환경에 배포할 수 있는 기능"을 제공한다고 설명했습니다.

이 서비스는 Hugging Face가 1년 전 SIGGRAPH 2023에서 Nvidia와 함께 발표한 기존 DGX 클라우드 기반 교육 서비스(Train on DGX Cloud Service)를 보완합니다.

🚀 산업용 GenAI 활용 사례를 위한 새로운 NIM 마이크로서비스 출시

엔비디아는 추론 서비스와 함께 SIGGRAPH 2024에서 새로운 NIM 마이크로서비스 출시를 발표했습니다. 이 서비스는 개발자들이 제조 및 로봇 공학 등의 분야에 생성형 AI 기능을 도입할 수 있도록 지원하기 위해 설계되었습니다. 이러한 새로운 서비스에는 "OpenUSD 개발을 위한 세계 최초의 생성형 AI 모델"이 포함됩니다.

OpenUSD는 픽사가 개발한 오픈 소스 3D 프레임워크로, 엔비디아가 자사의 옴니버스 플랫폼을 다른 3D 애플리케이션과 연결하는 데 사용합니다. 새로운 NIM 마이크로서비스를 통해 개발자는 텍스트 또는 이미지 입력을 사용하여 OpenUSD 라이브러리, 3D 및 이미지 데이터를 검색하고, 3D 객체에 사실적인 재질을 생성하고, 텍스트 입력을 사용하여 OpenUSD 기반 장면을 구성하고, AI 기반 업스케일링을 통해 물리 시뮬레이션의 해상도를 향상시킬 수 있습니다.

🔗 AI와 3D 프레임워크의 통합

엔비디아는 또한 통합 로봇 기술 형식(Unified Robotics Description Format, URD)과 OpenUSD 간의 데이터 연결을 위한 커넥터를 출시했습니다. 이 기술은 개발자가 설계, 시뮬레이션 및 증강 학습 애플리케이션 전반에 걸쳐 로봇 데이터를 전송하고 통합하는 데 도움을 주기 위해 설계되었습니다. 나아가 엔비디아는 개발자가 새로운 OpenUSD Exchange 소프트웨어 개발 키트(SDK)를 사용하여 자체 OpenUSD 데이터 연결을 구축할 수 있도록 지원합니다.

"최근까지 디지털 세계는 주로 창조 산업에서 사용되었지만, 이제 NVIDIA NIM 마이크로서비스 for OpenUSD의 개선 및 접근성 향상 덕분에 모든 산업 분야에서 물리 기반 가상 세계와 디지털 트윈을 구축하여 혁신을 주도하고 차세대 AI 기술인 로봇 공학에 대비할 수 있게 되었습니다."라고 NVIDIA의 옴니버스 및 시뮬레이션 기술 담당 부사장인 레브 레바레디안은 말했습니다.

🤖 산업 및 로봇 공학 분야의 혁신적인 응용 분야

생성형 AI를 산업 공정에 통합하면 효율성과 자동화를 향상시킬 수 있는 완전히 새로운 가능성이 열립니다. 예를 들어 제조 산업에서는 AI 모델을 사용하여 기계 유지 보수 및 고장을 예측하거나 제품 품질을 실시간으로 모니터링함으로써 생산 공정을 최적화할 수 있습니다. 로봇 제조업체는 AI와 새로운 NIM 마이크로서비스를 활용하여 로봇 시스템을 더욱 지능적이고 유연하게 만들어 다양한 작업과 환경에 더 잘 적응할 수 있도록 할 수 있습니다.

3D 객체에 사실적인 재질을 생성하고 텍스트 입력을 통해 장면을 구성하는 기능은 설계 및 시뮬레이션 프로세스를 크게 가속화하고 개선합니다. 이러한 기술을 통해 기업은 개발 주기를 단축하고 시장 수요에 더욱 신속하게 대응할 수 있습니다.

🌟 인공지능 기술의 미래에 미치는 중요성

엔비디아의 생성형 AI 진출과 허깅페이스와의 협력은 AI 기술 발전에 있어 중요한 진전입니다. 추론 마이크로서비스와 OpenUSD와 같은 고급 프레임워크의 활용은 개발자들이 차세대 AI 애플리케이션을 구축하는 데 필요한 도구를 갖추도록 보장합니다.

이러한 발전의 중요성은 정밀하고 효율적인 프로세스에 크게 의존하는 산업에서 특히 두드러집니다. 예를 들어 자동차 산업에서는 AI 모델을 활용하여 자재와 자원 사용을 더욱 효율적으로 계획함으로써 차량 생산을 최적화할 수 있습니다. 물류 분야에서는 생성형 AI로 제어되는 자율 시스템이 공급망을 개선하고 배송 시간 및 경로를 예측할 수 있습니다.

💡 엔비디아와 허깅페이스의 혁신

엔비디아와 허깅페이스가 SIGGRAPH 2024에서 선보인 혁신적인 기술들은 인공지능과 산업 응용 분야의 결합이 가져올 엄청난 잠재력을 시사합니다. 추론 마이크로서비스를 제공하고 OpenUSD 프레임워크를 활용함으로써 개발자들은 제조, 로봇 공학 등 다양한 분야에서 복잡한 문제를 해결할 수 있게 됩니다. 이러한 발전은 엔비디아와 허깅페이스뿐만 아니라 전체 인공지능 산업과 그 사용자들에게도 중요한 진전입니다. 지능적이고 자동화되고 효율적인 프로세스를 가능하게 하는 이러한 기술들은 미래의 인더스트리 4.0을 크게 변화시킬 것입니다.

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🦾⚙️🔧 휴머노이드 로봇 공학: NVIDIA는 확장 현실, 인공지능 및 옴니버스(메타버스)를 통해 휴머노이드 로봇 개발을 가속화합니다

휴머노이드 로봇 공학: NVIDIA, 확장 현실, 인공지능 및 옴니버스(메타버스)를 통해 휴머노이드 로봇 개발 가속화 – 이미지: Xpert.Digital

최근 흥미로운 사례로 NVIDIA가 Apple Vision Pro를 이용해 로봇을 제어하는 방법을 보여주는 영상을 공개했습니다. 이 영상에서는 주방에 있는 사람이 Vision Pro 안경을 통해 로봇의 시점으로 로봇을 조종합니다. 안경으로 포착된 손동작이 로봇으로 전송되어 원격으로 로봇을 제어할 수 있게 됩니다. 이를 통해 꿀을 바른 토스트를 만드는 것과 같은 작업을 사람이 직접 제어할 수 있습니다.

이 기술은 특히 붕괴 위험이 있는 건물이나 기타 위험한 환경과 같이 사람들에게 위험할 수 있는 분야에서 광범위한 영향을 미칠 수 있습니다. 이 기술이 구조 활동이나 폭발물 처리 작업에 어떻게 활용될 수 있을지 쉽게 상상할 수 있습니다.

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AI 산업 솔루션 및 로봇 공학 AI 터보차저 – 속도가 중요한 순간: 허깅 페이스 모델 저장소와 NVIDIA의 마이크로서비스 – 이미지: Xpert.Digital

산업용 인공지능의 미래는 밝아 보입니다. 산업 공정에 인공지능이 통합되는 추세는 계속될 것이며, 이는 더욱 많은 혁신 기회를 제공할 것입니다. 이러한 발전을 이끄는 주요 트렌드로는 사물 인터넷(IoT), 빅데이터의 증가, 알고리즘 및 하드웨어의 발전 등이 있습니다.

흥미로운 발전 분야 중 하나는 자율 공장입니다. 자율 공장에서는 로봇과 기타 지능형 시스템이 서로 상호 작용하고 실시간으로 데이터를 교환하며 인간의 개입 없이 생산 공정을 최적화합니다. 이는 20세기 초 조립 라인 생산 방식의 도입과 유사하게 제조업에 혁명을 일으킬 수 있습니다.

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