인공지능의 핵심인 머신러닝 모델의 빠른 시장 출시와 운영 효율성은 AI 기반 애플리케이션을 제공하는 기업에 필수적입니다. Gartner에 따르면 2024년 말까지 75%의 기업이 AI를 파일럿 단계에서 운영 단계로 전환할 것으로 예상됩니다. 현대 시장은 개발 프로세스를 가속화하기 위해 소프트웨어 공급망 전반에 걸쳐 단일 플랫폼 환경을 요구하며, 이에 따라 AI의 연료인 ML 모델과 그 메타데이터의 체계적인 관리가 필요합니다. 다른 소프트웨어 구성 요소와 마찬가지로 ML 모델 역시 대규모로 AI를 제공하려면 시스템 전반에서 저장, 구축, 추적, 버전 관리, 서명, 보안 및 효율적인 전달이 이루어져야 합니다. 이와 같이 소프트웨어 통합 솔루션에서 DevOps 관행을 활용하는 것은 빠르게 변화하는 시장에 대응하기 위한 필수 과제가 되었습니다.
지난 6월 24일, JFrog 에서 AI 및 MLOps 플랫폼 개발사인 Qwak AI Ltd를 인수하는 최종 계약을 체결했다고 발표했습니다. 이번 인수를 통해 JFrog는 DevOps, 보안, MLOps 이해관계자를 위한 확장 가능한 통합 솔루션을 제공하는 것을 목표로 하고 있으며, 이는 첨단 MLOps 기능을 통해 인프라 문제에서 벗어나 AI 기반 애플리케이션의 제작과 배포를 가속화할 것입니다.
JFrog 는 Artifactory에 저장된 모델을 포함한 모든 소프트웨어 패키지(바이너리)에 대한 단일 기록 시스템 솔루션입니다.
Qwak 솔루션은 JFrog 플랫폼의 일부로서 기업이 AI 기반 애플리케이션을 제공할 때 신뢰와 검증을 바탕으로 고급 모델 교육 및 서비스 기능을 활용하여 이전에 고립되고 복잡했던 모델의 수명 주기를 관리하고, JFrog가 제공하는 모델 스토리지 관리 및 모델 보안 스캐닝과 함께 제공될 것입니다.
Qwak 인수를 통해 JFrog은 다음과 같은 기능으로 확장됩니다:
- 기존 모델에서 LLM 및 GenAI에 이르는 전체적인 ML 소프트웨어 공급망을 제공하는 DevSecOps 및 MLSecOps용 단일 플랫폼 제공
- 간소화된 모델 개발 및 배포, 서비스 프로세스를 통해 빠르고 간편하게 프로덕션에 모델을 제공하여 AI 이니셔티브 개선
- OOTB 데이터세트 관리 및 기능 저장소 지원을 통한 모델 학습 및 모니터링
- DevSecOps 모범 사례를 활용해 다른 소프트웨어 패키지와 동일한 방식으로 모델을 패키지로 관리하고 , 모델 버전을 관리하고, 보안을 강화합니다.
- 개발 워크플로우에서 자연스럽게 AI의 출처 및 보안 보장
- ML 모델을 컨테이너 및 Python 패키지와 같은 다른 빌딩 블록과 결합하는 안전한 관리 소스
- 모델을 소스로 추적하여 프로덕션 모델에 문제가 발생할 경우 쉽게 리콜 및 재교육
JFrog 는 Qwak 인수를 통해 MLOps 중심 팀을 신속히 성장시키고, JFrog DevOps 및 보안 제품에 Qwak의 기술을 통합할 계획입니다. 이는 기술 통합 프로세스를 가속화하고, 고객과의 협력을 통해 비즈니스 연속성을 보장하며, 향후 공동 개발 및 지원되는 제품으로의 마이그레이션을 간소화할 것입니다.
AI 기반 애플리케이션의 개발과 배포를 더욱 효율적이고 안전하게 만듦으로써 현재와 미래의 MLOps 여정을 향상시킬 JFrog 와 Qwak의 협력을 기대해보세요!
Originally by JFrog | June 25, 2024 | https://jfrog.com/press-room/jfrog-to-acquire-qwak-to-streamline-ai-models-from-development-to-production/
