AI 모델 학습을 위한 안정적이고 확장 가능한 클라우드 컴퓨팅 및 스토리지 아키텍처 구축

핵심 기술

AI 모델 학습 시 발생하는 클라우드 종속성 및 데이터 스케일링 문제를 해결하기 위해, SkyPilot을 활용한 추상화된 컴퓨팅 레이어와 Tigris를 이용한 클라우드 불가지론적 스토리지 레이어를 결합하여 유연하고 확장 가능한 워크플로우를 구축하는 방법을 제시합니다.

기술적 세부사항

• 클라우드 컴퓨팅 추상화 (SkyPilot):
  • 다양한 클라우드 제공업체(AWS, GCP, Azure 등) 및 GPU 인스턴스 유형(T4, L4, A100 등)을 추상화하여 단일 API로 관리합니다.
  • 필요한 컴퓨팅 자원을 사용자가 지정한 요구사항(가속기 종류, 수량 등)에 따라 자동으로 탐색하고 최적의 가격으로 프로비저닝합니다.
  • GPU 가격 비교 기능을 제공하여 비용 효율성을 높입니다.
  • 쿠버네티스, Paperispace, RunPod 등 다양한 컴퓨팅 환경을 지원합니다.
  • requirements.txt와 같은 종속성 설치, 파이썬 스크립트 실행 등 머신 설정을 자동화합니다.
• 클라우드 불가지론적 스토리지 (Tigris):
  • 데이터셋 및 모델을 클라우드 공급자와 분리하여 저장합니다. (예: Hugging Face Hub의 데이터셋 안정성 문제 해결)
  • 데이터셋이 RAM 또는 하드 디스크 용량을 초과하는 경우를 대비하여 샤딩(sharding) 없이 대규모 데이터셋을 효율적으로 관리합니다.
  • left-pad 사건과 같은 외부 데이터 소스 중단 및 모델 제거 위험에 대비합니다.
  • 컴퓨팅과 스토리지 계층을 분리하여 데이터 전송 지연을 최소화하고, 컴퓨팅이 실행되는 지역과 가까운 스토리지에서 데이터를 가져옵니다.
  • 각 단계를 독립적으로 재시도할 수 있는 멱등성(idempotent)을 갖춘 파이프라인을 구축합니다.
  • 전체 프로세스를 상태 비저장(stateless) 및 모나딕(monadic)하게 설계하여 단일 머신 또는 클러스터 환경에서 동일하게 작동하도록 합니다.
• 통합 워크플로우:
  • 데이터 수집 및 전처리, 모델 학습, 결과 저장 등 AI 학습 파이프라인 전반을 간소화하고 안정화합니다.
  • LoRA와 같은 작은 규모의 어댑터 학습부터 대규모 모델 학습까지 확장 가능합니다.

개발 임팩트

• 클라우드 공급자 종속성을 낮추고 유연성을 확보하여 특정 공급자의 가격 인상이나 정책 변경에 능동적으로 대처할 수 있습니다.
• 데이터셋 및 모델의 안정적인 관리를 통해 학습 과정의 신뢰성을 높입니다.
• 대규모 데이터셋 처리를 위한 스케일링 문제를 해결하여 복잡한 AI 모델 학습을 효율적으로 수행할 수 있습니다.
• 클라우드 자원 활용의 비용 효율성을 극대화합니다.
• AI 학습 파이프라인의 단순화 및 자동화를 통해 개발 생산성을 향상시킵니다.

커뮤니티 반응

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