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모든 회사는 AI 회사가 되고 있으며 엔지니어는 조직이 이러한 전환을 수행하도록 돕는 일선에 있습니다. 제품을 개선하기 위해 엔지니어링 팀은 기계 학습을 제품 로드맵 및 월별 OKR에 통합하라는 요청을 점점 더 많이 받고 있습니다. 이는 개인화된 경험 및 사기 탐지 시스템 구현에서 가장 최근의 대규모 언어 모델로 구동되는 자연어 인터페이스에 이르기까지 무엇이든 될 수 있습니다.
엔지니어링 팀의 AI 딜레마
ML의 가능성과 로드맵 항목 목록의 증가에도 불구하고 대부분의 제품 엔지니어링 팀은 AI 애플리케이션을 구축할 때 몇 가지 주요 과제에 직면합니다.
- 사내에서 사용자 지정 ML 모델을 신속하게 개발하는 데 도움이 되는 적절한 데이터 과학 리소스 부족,
- 기존의 저수준 ML 프레임워크는 너무 복잡해서 빠르게 채택할 수 없습니다. 분류 작업을 위해 수백 줄의 TensorFlow 코드를 작성하는 것은 기계 학습을 처음 접하는 사람에게는 작은 일이 아닙니다.
- 분산 ML 파이프라인을 교육하려면 인프라에 대한 깊은 지식이 필요하며 모델을 교육하고 배포하는 데 몇 달이 걸릴 수 있습니다.
결과적으로 엔지니어링 팀은 AI 이니셔티브에 여전히 장애물이 있습니다. Q1의 목표는 Q2가 되고 궁극적으로 Q3에 배송됩니다.
선언적 ML로 엔지니어 차단 해제
Uber, Apple 및 Meta에서 처음 개척한 차세대 선언적 기계 학습 도구는 엔지니어링 팀(및 ML에 관심이 있는 모든 사람)이 AI에 액세스할 수 있도록 하여 이러한 역학을 변화시키는 것을 목표로 합니다. 선언적 ML 시스템은 Kubernetes가 인프라 관리를 혁신한 방식과 유사하게 엔지니어링 모범 사례에 기반한 구성 중심 접근 방식으로 모델 구축 및 사용자 지정을 단순화합니다.
수백 줄의 저수준 ML 코드를 작성하는 대신 YAML 파일에 모델 입력(기능) 및 출력(예측하려는 값)을 지정하기만 하면 프레임워크가 권장되고 쉽게 사용자 지정할 수 있는 ML 파이프라인을 제공합니다. 이러한 기능을 통해 개발자는 실용적인 애플리케이션을 위한 강력한 프로덕션 등급 AI 시스템을 몇 분 안에 구축할 수 있습니다. 루드비히는 원래 Uber에서 개발되었으며 Git에서 9,000개 이상의 별표를 받은 가장 인기 있는 오픈 소스 선언적 ML 프레임워크입니다.
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- 출처: https://www.kdnuggets.com/2023/05/predibase-go-engineer-ml-engineer-declarative-ml.html?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=go-from-engineer-to-ml-engineer-with-declarative-ml
