Nvidia NeMo 마이크로서비스: AI 에이전트 개발의 새 시대

AI 에이전트의 부상: 현대 업무 환경의 디지털 동료

AI 에이전트는 현대 업무 환경에서 없어서는 안 될 자산으로 빠르게 부상하고 있으며, 지식 및 서비스 작업자가 운영하는 방식을 혁신할 준비가 되어 있습니다. 이러한 디지털 팀원은 기존 워크플로에 원활하게 통합되도록 설계되었으며, 다음을 포함한 광범위한 작업을 수행할 수 있습니다.

• 주문 처리: 고객 주문을 효율적으로 관리하고 처리하여 운영을 간소화하고 수동 개입을 줄입니다.
• 정보 검색: 방대한 데이터 세트에서 관련 정보를 신속하게 식별하고 검색하여 데이터 기반 의사 결정 및 통찰력을 제공합니다.
• 사전 작업 실행: 잠재적인 문제 또는 기회를 예측하고 사전에 해결하여 전반적인 운영 효율성 및 민첩성을 향상시킵니다.

기존 AI 챗봇과 달리 AI 에이전트는 최소한의 인간 감독으로 자율적인 작업을 수행할 수 있는 고유한 기능을 가지고 있습니다. 이러한 수준의 자율성을 위해서는 정확하고 효율적인 의사 결정을 보장하기 위한 강력한 데이터 처리 기능이 필요합니다. 에이전트는 추론에 정보를 제공하기 위해 끊임없는 데이터 스트림에 의존하며, 이는 독점 지식 또는 빠르게 변화하는 실시간 정보를 처리할 때 특히 어려울 수 있습니다.

데이터 문제 해결: 에이전트 정확성 및 안정성 보장

AI 에이전트를 개발하고 배포하는 데 있어 중요한 과제 중 하나는 일관된 고품질 데이터 흐름을 보장하는 것입니다. 다양한 소스의 관련성 있고 최신 정보에 액세스하지 못하면 에이전트의 이해도가 저하되어 신뢰할 수 없는 응답과 생산성 저하로 이어질 수 있습니다. 이는 에이전트가 회사 방화벽 뒤에 저장된 독점 지식에 액세스하거나 빠르게 변화하는 실시간 정보를 활용해야 하는 경우 특히 그렇습니다.

Nvidia의 엔터프라이즈 생성 AI 소프트웨어 담당 선임 이사인 Joey Conway는 데이터 품질의 중요성을 강조하면서 다음과 같이 말했습니다. ‘데이터베이스, 사용자 상호 작용 또는 실제 신호에서 나오는 지속적인 고품질 입력이 없으면 에이전트의 이해도가 약해져 응답이 덜 신뢰할 수 있게 되어 에이전트의 생산성이 떨어집니다.’

NeMo 마이크로서비스: AI 에이전트 개발을 위한 포괄적인 툴킷

이러한 과제를 해결하고 AI 에이전트의 개발 및 배포를 가속화하기 위해 Nvidia는 NeMo 마이크로서비스를 소개합니다. 이 도구 모음에는 다음과 같은 5가지 주요 구성 요소가 포함되어 있습니다.

1. Customizer: 대규모 언어 모델(LLM)의 미세 조정을 용이하게 하여 최대 1.8배 더 높은 훈련 처리량을 제공합니다. 이를 통해 개발자는 특정 데이터 세트에 맞게 모델을 신속하게 조정하여 성능과 정확성을 최적화할 수 있습니다. Customizer는 개발자가 배포하기 전에 모델을 효율적으로 큐레이션할 수 있도록 하는 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)를 제공합니다.

2. Evaluator: 사용자 정의 및 산업 벤치마크를 기반으로 AI 모델 및 워크플로의 평가를 단순화합니다. 개발자는 단 5개의 API 호출만으로 AI 솔루션의 성능을 포괄적으로 평가하여 필요한 표준을 충족하는지 확인할 수 있습니다.

3. Guardrails: 안전하지 않거나 범위를 벗어나는 방식으로 AI 모델 또는 에이전트가 작동하지 않도록 하는 안전망 역할을 합니다. 이를 통해 규정 준수 및 윤리적 행동을 보장하고 0.5초의 대기 시간만 추가하면서 1.4배의 효율성을 제공합니다.

4. Retriever: 개발자가 다양한 시스템에서 데이터를 추출하고 정확하게 처리할 수 있는 에이전트를 구축할 수 있도록 지원합니다. 이를 통해 검색 증강 생성(RAG)과 같은 복잡한 AI 데이터 파이프라인을 생성하여 에이전트의 관련 정보에 액세스하고 활용하는 기능을 향상시킬 수 있습니다.

5. Curator: AI 모델을 훈련하는 데 사용되는 데이터를 필터링하고 개선하여 모델 정확도를 높이고 편향을 줄입니다. 고품질 데이터만 사용되도록 함으로써 Curator는 보다 안정적이고 효과적인 AI 에이전트를 만드는 데 도움이 됩니다.

Conway에 따르면 ‘NeMo 마이크로서비스는 작동하기 쉽고 온프레미스 및 클라우드 모두에서 가속화된 컴퓨팅 인프라에서 실행할 수 있으며 엔터프라이즈급 보안, 안정성 및 지원을 제공합니다.’

AI 에이전트 개발 대중화: 모두를 위한 접근성

Nvidia는 NeMo 도구를 접근성을 염두에 두고 설계하여 일반 AI 지식을 가진 개발자가 간단한 API 호출을 통해 이를 활용할 수 있도록 했습니다. 이러한 AI 에이전트 개발의 대중화는 기업이 수백 개의 전문 에이전트가 인간 팀원과 함께 작업하면서 통합된 목표를 달성하기 위해 협력하는 복잡한 다중 에이전트 시스템을 구축할 수 있도록 지원합니다.

광범위한 모델 지원: 개방형 AI 생태계 수용

NeMo 마이크로서비스는 다음을 포함한 광범위한 인기 개방형 AI 모델을 폭넓게 지원합니다.

• Meta Platforms Inc.의 Llama 모델 제품군
• Microsoft Phi 소규모 언어 모델 제품군
• Google LLC의 Gemma 모델
• Mistral 모델

또한 과학적 추론, 코딩 및 복잡한 수학 벤치마크를 위한 최고의 개방형 모델로 인정받는 Nvidia의 Llama Nemotron Ultra는 마이크로서비스를 통해 액세스할 수도 있습니다.

산업 채택: 성장하는 파트너 생태계

수많은 주요 AI 서비스 제공업체가 이미 NeMo 마이크로서비스를 자사 플랫폼에 통합했습니다.

• Cloudera Inc.
• Datadog Inc.
• Dataiku
• DataRobot Inc.
• DataStax Inc.
• SuperAnnotate AI Inc.
• Weights & Biases Inc.

이러한 광범위한 채택은 AI 생태계에서 NeMo 마이크로서비스의 가치와 다양성을 강조합니다. 개발자는 CrewAI, Deepset의 Haystack, LangChain, LlamaIndex 및 Llamastack과 같은 인기 AI 프레임워크를 통해 이러한 마이크로서비스를 즉시 활용하기 시작할 수 있습니다.

실제 응용 프로그램: 비즈니스 가치 창출

Nvidia의 파트너와 기술 회사는 이미 새로운 NeMo 마이크로서비스를 활용하여 혁신적인 AI 에이전트 플랫폼을 구축하고 디지털 팀원을 온보딩하여 실질적인 비즈니스 가치를 창출하고 있습니다.

• AT&T Inc.: NeMo Customizer 및 Evaluator를 활용하여 Mistral 7B 모델을 개인화된 서비스, 사기 방지 및 네트워크 성능 최적화에 맞게 미세 조정하여 AI 에이전트 정확도를 높였습니다.

• BlackRock Inc.: 공통 데이터 언어를 통해 투자 관리를 통합하여 효율성과 의사 결정 기능을 향상시키기 위해 마이크로서비스를 Aladdin 기술 플랫폼에 통합하고 있습니다.

NeMo 마이크로서비스 구성 요소에 대한 심층 분석

NeMo 마이크로서비스의 혁신적인 잠재력을 완전히 이해하려면 각 구성 요소를 더 자세히 살펴보는 것이 필수적입니다.

Customizer: 특정 작업에 맞게 LLM 조정

Customizer 마이크로서비스는 대규모 언어 모델(LLM)을 특정 요구 사항에 맞게 조정하려는 조직에게 게임 체인저입니다. 틈새 애플리케이션 또는 독점 데이터 세트에 항상 이상적으로 적합하지 않은 범용 LLM의 문제를 해결합니다.

주요 기능:

• 미세 조정 기능: 개발자가 자체 데이터를 사용하여 LLM을 미세 조정하여 모델의 지식과 동작을 특정 작업에 맞게 조정할 수 있도록 합니다.
• 훈련 처리량 증가: 기존 미세 조정 방법에 비해 최대 1.8배 더 높은 훈련 처리량을 제공하여 모델 사용자 정의 프로세스를 가속화합니다.
• API기반 인터페이스: 개발자가 모델을 신속하게 큐레이션하여 배포에 최적화되도록 하는 사용자 친화적인 API를 제공합니다.

이점:

• 정확도 향상: 관련 데이터로 LLM을 미세 조정하면 특정 애플리케이션에서 정확도와 성능이 크게 향상됩니다.
• 개발 시간 단축: 가속화된 훈련 처리량과 간소화된 API는 모델을 사용자 정의하는 데 필요한 시간을 줄입니다.
• 효율성 향상: 최적화된 모델은 더 적은 리소스로 더 나은 결과를 제공할 수 있는 보다 효율적인 AI 에이전트로 이어집니다.

Evaluator: 자신감을 가지고 모델 성능 평가

Evaluator 마이크로서비스는 AI 모델 성능을 평가하는 종종 복잡한 프로세스를 단순화하도록 설계되었습니다. 사용자 정의 및 산업 벤치마크에 대해 모델을 평가하기 위한 표준화된 프레임워크를 제공하여 필요한 표준을 충족하는지 확인합니다.

주요 기능:

• 단순화된 평가: 개발자가 단 5개의 API 호출만으로 AI 모델 및 워크플로를 평가하여 평가 프로세스를 간소화할 수 있습니다.
• 사용자 정의 및 산업 벤치마크: 특정 애플리케이션에 맞게 조정된 사용자 정의 벤치마크와 광범위한 비교를 위한 산업 표준 벤치마크를 모두 지원합니다.
• 종합 보고: 모델 성능에 대한 자세한 보고서를 생성하여 개선 영역에 대한 통찰력을 제공합니다.

이점:

• 데이터 기반 의사 결정: 모델 선택, 훈련 및 배포에 대한 결정을 알리는 객관적인 데이터를 제공합니다.
• 모델 품질 향상: 개선 영역을 식별하여 더 높은 품질과 더 안정적인 AI 모델로 이어집니다.
• 위험 감소: 모델이 배포 전에 성능 요구 사항을 충족하는지 확인하여 예상치 못한 문제의 위험을 줄입니다.

Guardrails: 안전하고 윤리적인 AI 행동 보장

Guardrails 마이크로서비스는 AI 모델이 안전하고 윤리적이며 규정을 준수하는 방식으로 동작하도록 보장하는 데 중요한 구성 요소입니다. 실시간 모니터링 시스템 역할을 하여 모델이 부적절하거나 유해한 콘텐츠를 생성하지 못하도록 합니다.

주요 기능:

• 실시간 모니터링: 모델 출력을 지속적으로 모니터링하여 잠재적으로 유해한 콘텐츠를 식별하고 차단합니다.
• 사용자 정의 가능한 규칙: 개발자가 특정 윤리 및 규정 준수 요구 사항에 맞게 사용자 정의 규칙 및 정책을 정의할 수 있도록 합니다.
• 효율성 및 낮은 대기 시간: 1.4배의 효율성과 0.5초의 대기 시간만 추가하여 성능에 미치는 영향을 최소화하면서 규정 준수를 추가로 제공합니다.

이점:

• 피해 위험 감소: 모델이 유해하거나 공격적이거나 차별적인 콘텐츠를 생성하지 못하도록 합니다.
• 규정 준수 보장: 조직이 관련 규정 및 윤리적 지침을 준수하도록 돕습니다.
• 평판 향상: 책임 있는 AI 개발에 대한 약속을 보여주고 신뢰와 평판을 높입니다.

Retriever: 데이터 액세스 능력 발휘

Retriever 마이크로서비스는 AI 에이전트가 광범위한 소스의 데이터에 액세스하고 처리할 수 있도록 지원하여 보다 정보에 입각한 결정을 내리고 보다 정확한 응답을 제공할 수 있도록 합니다.

주요 기능:

• 데이터 추출: 에이전트가 데이터베이스, API 및 비정형 문서를 포함한 다양한 시스템에서 데이터를 추출할 수 있도록 합니다.
• 데이터 처리: 에이전트가 데이터를 분석 및 의사 결정에 적합한 형식으로 처리하고 변환할 수 있도록 합니다.
• 검색 증강 생성(RAG): RAG와 같은 복잡한 AI 데이터 파이프라인의 생성을 지원하여 에이전트의 관련 정보에 액세스하고 활용하는 기능을 향상시킵니다.

이점:

• 정확도 향상: 더 넓은 범위의 데이터 소스에 대한 액세스는 보다 정확하고 정보에 입각한 결정으로 이어집니다.
• 향상된 컨텍스트: 에이전트에게 사용자 쿼리를 둘러싼 컨텍스트에 대한 더 깊은 이해를 제공하여 보다 관련성 높은 응답을 가능하게 합니다.
• 효율성 향상: 데이터 추출 및 처리 프로세스를 자동화하여 보다 전략적인 작업을 위해 인적 자원을 확보합니다.

Curator: 최적의 모델 훈련을 위한 데이터 개선

Curator 마이크로서비스는 AI 모델이 고품질의 편향되지 않은 데이터로 훈련되도록 하는 데 중요한 역할을 합니다. 개발자가 데이터를 필터링하고 개선하여 관련성이 없거나 유해한 정보를 제거하고 결과 모델에서 편향 위험을 줄일 수 있도록 합니다.

주요 기능:

• 데이터 필터링: 개발자가 콘텐츠, 소스 및 관련성과 같은 다양한 기준에 따라 데이터를 필터링할 수 있도록 합니다.
• 편향 감지: 데이터에서 잠재적인 편향을 식별하고 완화하여 모델 결과의 공정성과 형평성을 보장합니다.
• 데이터 강화: 개발자가 추가 정보를 통해 데이터를 강화하여 훈련 데이터 세트의 정확성과 완전성을 향상시킬 수 있도록 합니다.

이점:

• 모델 정확도 향상: 고품질 데이터로 훈련하면 더 정확하고 신뢰할 수 있는 AI 모델로 이어집니다.
• 편향 감소: 데이터의 편향을 완화하면 모델 결과의 공정성과 형평성이 보장됩니다.
• 신뢰도 향상: 편향되지 않은 데이터로 모델을 구축하면 AI 시스템과 그 결정에 대한 신뢰도가 향상됩니다.

결론: AI 기반 자동화의 새로운 시대

Nvidia의 NeMo 마이크로서비스는 AI 에이전트 개발 분야에서 상당한 발전을 나타냅니다. 데이터 액세스, 모델 사용자 정의 및 윤리적 행동의 주요 과제를 해결하는 포괄적인 도구 모음을 제공함으로써 Nvidia는 개발자가 실질적인 비즈니스 가치를 창출하는 혁신적인 AI 솔루션을 구축할 수 있도록 지원합니다. 더 많은 조직이 AI 에이전트를 수용함에 따라 NeMo 마이크로서비스는 미래의 업무와 자동화를 형성하는 데 중추적인 역할을 할 것입니다.