[⚙️AI] 딥러닝_Cloud란?

📕 딥러닝 

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🌹 Cloud란?

데이터 저장, 컴퓨팅 파워, 그리고 딥러닝 모델의 훈련 및 배포에 필요한 리소스를 제공하는 원격 서버 기반의 플랫폼이나 인프라를 의미
== 연산 집약적인 작업을 개인 컴퓨터 대신 인터넷을 통해 접근할 수 있는 데이터 센터에서 처리하는 것

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🌹 왜 클라우드를 사용할까?

대규모 데이터와 높은 연산 성능이 필요한 작업이다. 하지만 개인 컴퓨터나 로컬 서버는 이러한 요구를 충족하기 어려운 경우가 많은데, 이를 보완하기 위해서 많이 사용된다.

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🌹 LLM에서의 Cloud

LLM은 대규모 데이터와 높은 연산 성능을 요구하기 때문에, 클라우드는 이를 운영, 배포, 사용하기 위한 핵심 기반으로 사용한다.

결과적으로, 클라우드는 LLM 기술을 확장 가능하고 실용적으로 만드는 핵심 인프라로 작용한다.

 

• 대규모 데이터 처리와 연산 성능 제공
• 모델 훈련과 추론의 효율적 수행
• 글로벌 배포와 접근성 보장
• 사용자 맞춤형 Fine-Tuning 및 API 제공

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🌹 LLM에서 클라우드의 역할

 

훈련(Training)

• 대규모 컴퓨팅 리소스 제공:
  LLM은 수십억에서 수천억 개의 파라미터를 가지고 있어 훈련에 엄청난 컴퓨팅 파워가 필요하다.
  클라우드는 GPU/TPU 클러스터를 통해 모델 훈련을 효율적으로 수행한다.
  • 예: OpenAI의 GPT 모델은 Microsoft Azure의 클라우드 인프라에서 훈련됨.
• 분산 훈련:
  클라우드 환경에서는 여러 노드에서 동시에 데이터를 처리(분산 학습)하여 훈련 속도를 향상시킨다.
  • 예: Horovod와 같은 분산 훈련 프레임워크가 클라우드에서 사용됨.

 

추론(Inference)

• 저지연 추론:
  클라우드는 전 세계에 분산된 데이터 센터를 활용해 사용자의 위치와 가까운 서버에서 LLM의 추론을 처리하여 지연 시간을 최소화한다.
  • 예: ChatGPT가 사용자와 실시간으로 상호작용할 때 클라우드 서버를 통해 빠른 응답을 제공.
• 서버리스 추론:
  서버리스 컴퓨팅(AWS Lambda, Google Cloud Run)을 사용해 필요할 때만 자원을 할당해 효율적으로 LLM 추론을 수행.

 

데이터 저장 및 관리

• 대규모 데이터셋 관리:
  LLM 훈련 및 지속적인 업데이트를 위해 방대한 데이터셋을 저장하고 관리.
  • 예: 데이터 레이크(Storage Lake)로 Amazon S3, Google Cloud Storage 사용.
• 데이터 레지던시 및 보안:
  민감한 데이터를 처리하기 위해 데이터가 저장되는 지역(Region)을 지정하고, 암호화 및 접근 제어 제공.

 

API 배포 및 제공

• 클라우드는 LLM을 서비스 형태로(API) 제공하는 플랫폼을 구축하는 데 사용된다.
  • 예: OpenAI API, Hugging Face Inference API, Google Vertex AI 등.
• 개발자와 기업은 클라우드 기반 API를 활용해 LLM의 기능을 애플리케이션에 통합 가능.

 

Fine-Tuning과 커스터마이징

• 사용자 맞춤 모델 훈련:
  클라우드는 사전 훈련된 LLM을 가져와 사용자 데이터로 미세 조정(Fine-Tuning)하는 환경을 제공한다.
  • 예: OpenAI의 GPT를 기업용 커스텀 챗봇으로 조정.
• 빠른 실험 및 프로토타이핑:
  클라우드는 다양한 하이퍼파라미터와 데이터셋으로 실험을 수행하는 데 이상적.

 

비용 효율성과 확장성(Scalability)

• LLM은 많은 자원을 소모하므로, 클라우드는 사용량 기반 요금제(Pay-as-you-go)를 통해 초기 비용 부담을 줄임.
• 사용량이 늘어나면 리소스를 자동으로 확장할 수 있어 유연하게 대응 가능.