설명
ClearML AI 인프라 플랫폼은 초기 개발부터 프로덕션 배포까지 포괄하는 포괄적인 3계층 솔루션으로, 엔터프라이즈를 위한 원활하고 확장 가능한 AI 워크플로우를 제공하도록 설계되었습니다. 이 플랫폼은 AI 빌더가 엔터프라이즈 규모에서 AI 잠재력을 극대화할 수 있도록 지원합니다.
인프라 제어 평면은 온프레미스, 클라우드 및 하이브리드 환경 전반의 GPU 클러스터를 연결하고 관리할 수 있도록 하는 기반입니다. 고성능 및 비용 최적화에 중점을 두며, 멀티 테넌시 및 역할 기반 액세스 제어와 같은 내장 보안 기능을 제공합니다. IT 팀은 최소한의 구성으로 GPU 리소스를 서비스형 GPU(GPUaaS)로 프로비저닝하여 최종 사용자가 쉽게 액세스할 수 있도록 합니다. 이 플랫폼은 할당량 관리, 동적 분할 GPU 및 우선순위 기반 작업 스케줄링을 통해 여러 AI 프로젝트 및 팀 간의 리소스 공유를 지원하여 컴퓨팅 활용도를 극대화합니다. 안전한 멀티 테넌시는 각 테넌트에 대해 격리된 네트워크 및 스토리지를 보장하여 데이터 유출을 방지하며, 세분화된 청구 기능은 즉각적인 ROI를 위한 사용량 기반 충당금을 제공합니다.
AI 개발 센터는 AI 모델을 개발, 학습 및 테스트하기 위한 강력한 환경을 제공합니다. 원클릭 인프라 액세스와 데이터 통합, 모니터링, 자동화, 대시보드, 파이프라인, 모델 리포지토리 및 CI/CD 통합을 위한 통합 도구를 갖춘 클라우드와 유사한 경험을 제공합니다. 이를 통해 AI 빌더는 유연하고 적응 가능한 인프라와 셀프 서비스 컴퓨팅을 통해 모델 개발 및 배포를 가속화할 수 있습니다.
마지막으로 GenAI 앱 엔진은 대규모 언어 모델(LLM)을 클러스터에 배포하는 것을 단순화합니다. ClearML은 네트워킹, 인증 및 보안을 처리하여 사용자가 단 한 번의 클릭으로 모든 GenAI 워크로드를 실행할 수 있도록 합니다. 이 엔진은 기성 LLM의 사용자 지정 모델 또는 미세 조정을 지원하며, 데이터 수집, 벡터 데이터베이스 생성 및 피드백 수집 도구를 통해 조직 전체의 GenAI 프로젝트를 가속화합니다. 이 통합 접근 방식은 AI 워크플로우를 간소화하여 인프라 관리부터 AI 개발 및 배포까지 빠르고 효율적인 설정을 보장합니다.
ClearML AI 인프라 플랫폼의 핵심 기능
3계층 AI 인프라 솔루션
GPU 클러스터 관리를 위한 인프라 제어 평면
모델 개발 및 학습을 위한 AI 개발 센터
LLM 배포를 위한 GenAI 앱 엔진
온프레미스, 클라우드 및 하이브리드 GPU 환경 지원
멀티 테넌시 및 역할 기반 액세스 제어
비용 최적화 및 사용량 기반 청구
AI 모델 개발을 위한 통합 IDE
데이터 통합, 모니터링 및 자동화 도구
간소화된 GenAI 프로젝트 배포
액세스 제어가 포함된 안전한 LLM API 배포
GPU 활용도 극대화
AI 모델의 시장 출시 시간 단축
ClearML AI 인프라 플랫폼 사용 방법은?
GPU 클러스터 연결: 온프레미스, 클라우드 또는 하이브리드 GPU 리소스를 인프라 제어 평면에 통합합니다.
AI 모델 개발: AI 개발 센터의 IDE 및 통합 도구를 사용하여 코딩, 테스트 및 학습을 진행합니다.
인프라 구성: 리소스 관리를 위해 멀티 테넌시, 액세스 제어 및 할당량을 설정합니다.
GenAI 모델 배포: GenAI 앱 엔진을 사용하여 내장된 보안 및 오케스트레이션으로 LLM을 실행합니다.
성능 모니터링: 인프라 전반의 AI 워크로드 성능 및 리소스 활용도를 추적합니다.
비용 최적화: 세분화된 청구 및 리소스 관리를 활용하여 비용 효율성을 높입니다.
GenAI 프로젝트 반복: 피드백 수집 및 데이터 수집 도구를 사용하여 지속적인 개선을 수행합니다.
ClearML AI 인프라 플랫폼의 사용 사례
- GPU 클러스터 관리
- AI 모델 개발
- GenAI 배포
- 엔터프라이즈 AI 확장
- 비용 최적화
- 하이브리드 클라우드 AI
- MLOps 자동화
- 안전한 LLM API
