[AI] VESSL AI란?
ㅁ 들어가며
ㅇ AI는 알고리즘의 조합이며, 이러한 알고리즘은 수많은계산이 필요하다. 수많은 알고리즘의 계산을 수행하기 위해 GPU가 필요한데, 확보된 GPU도 효율적으로 사용할 수 있는 방법이 필요하기 마련이다. [VESSL AI X 테디노트] #Agent 시대의 Infra, Ops 그리고 #MCP 🔥을 시청하면서 개발자 친화적인 VESSL AI에 대해서 알게 되어 그 특징과 활용성에 대해서 정리해 보았다.
ㅁ VESSL AI란?
VESSL AI는 머신러닝(ML)과 인공지능(AI) 프로젝트의 개발, 운영, 배포를 통합적으로 지원하는 MLOps(Machine Learning Operations) 플랫폼을 제공하는 기업이다. 복잡한 AI 운영을 간소화하고, 대규모 AI/LLM(대형 언어 모델) 프로젝트의 학습, 튜닝, 운영, 배포를 자동화하며, GPU 인프라 자원 관리까지 지원하는 것이 특징이다.
ㅁ MLOps 통합 플랫폼
ㅇ 데이터 수집, 모델 학습, 배포, 운영, 재학습 등 머신러닝 라이프사이클의 모든 단계를 자동화하고 체계적으로 관리할 수 있도록 설계되었다.
ㅇ YAML기반의 단일 명령어로 복잡한 인프라 설정 없이 모델 훈련, 튜닝, 추론 환경을 빠르게 구성할 수 있다.
ㅁ 주요 서비스 모듈
ㅇ VESSL Run
- 다양한 클라우드(AWS, GCP, 자체 서버 등)와 연동해 GPU 자원을 선택하고, 수백~수천 번의 ML 실험을 자동화할 수 있다.
- 하이퍼파라미터 최적화, AutoML, 분산학습 등도 지원한다.
ㅇ VESSL Pipelines
- 데이터 전처리, 모델 개발, 배포 등 ML 워크플로우를 자동화한다.
ㅇ VESSL Artifacts
- 데이터, 모델, 각종 자산을 대시보드에서 통합 관리할 수 있습니다[3].
ㅇ VESSL Service
- 모델을 서버리스 환경에서 대규모로 배포하고, 실시간 모니터링, 트래픽 관리(A/B 테스트 등), 자동 스케일링을 지원한다.
ㅇ VESSL Hub
- 다양한 오픈소스 AI 모델과 템플릿을 제공하여, 빠르게 실험 및 배포가 가능하다.
ㅁ 인프라 및 운영 자동화
ㅇ GPU 사용량 최적화, 스팟 인스턴스 활용, 자동 장애 복구 등 비용 효율적인 인프라 운영이 가능하다.
ㅇ 실시간 모니터링으로 GPU 사용량, 지연 시간, 처리량 등 주요 지표를 한눈에 확인할 수 있다.
ㅁ 개발자 친화성
ㅇ CLI, 웹 대시보드, Jupyter Notebook 등 다양한 인터페이스를 제공해 개발자가 인프라 관리에 신경 쓰지 않고 모델 개발에 집중할 수 있다.
ㅇ Streamlit 등과 연동하여 웹 기반 AI 서비스도 쉽게 구축할 수 있다.
ㅁ 활용 사례
ㅇ KAIST AI대학원 등 국내외 20여 개 이상의 연구기관, 기업에서 GPU 수백 장 규모의 서버를 VESSL로 관리하고 있다.
ㅇ 오픈소스 LLM(Gemma, Llama, Mistral 등) 실험, 파인튜닝, 배포를 빠르게 반복하는 데 활용되고 있다.
ㅁ 도입 효과
ㅇ 복잡한 ML 인프라/운영 부담을 크게 줄이고, 실험과 배포의 속도를 높일 수 있다.
ㅇ 협업, 실험 추적, 재현성, 모델/데이터 관리 등 엔터프라이즈 환경에서 필요한 기능을 통합적으로 제공.
ㅁ 마무리
VESSL AI는 AI·ML 개발팀이 인프라 걱정 없이, 다양한 클라우드 환경에서 대규모로 모델을 실험·운영·배포할 수 있게 해주는 올인원 MLOps 플랫폼이다. YAML 한 줄, CLI 명령어만으로 복잡한 AI 프로젝트를 빠르게 실행하고, GPU 인프라를 효율적으로 관리할 수 있어, AI 서비스의 생산성과 안정성을 크게 높여 준다. AI와 DevOps를 결합한 새로운 인프라 페러다임이라고 생각한다.
ㅁ 함께 보면 좋은 사이트
ㅇ vessl.ai
ㅇ [VESSL AI] 서비스 전체 온보딩 가이드 세션 (한국어)
ㅇ AI 에이전트 구현을 위한 인프라, LLMops의 중요성
ㅇ [VESSL AI 튜토리얼] Streamlit 과 VESSL Run을 사용하여 Gemma 2b-it 대화형 챗봇 만들기