ML모델 관리 및 배포 지원하는 툴킷 ‘쿠브플로우 1.0’ 버전 공개

전체 ML 개발 과정 통합 관리, 온프레미스, 클라우드 제한 없이 배포 지원

복잡한 기계학습(ML) 모델 개발 및 배포를 효과적으로 지원하기 위한 오픈소스 ML 툴킷의 정식 버전이 공개됐다.

북미 IT전문매체인 인포월드 등 외신은 무료 기계학습(ML) 툴킷 ‘쿠브플로우(Kubeflow)’의 1.0 버전이 공개됐다고 3일(현지시간) 보도했다.

쿠버네티스와 ML플로우라는 단어가 합쳐진 쿠브플로우는 2017년 말 열린 오픈소스 개발자 컨퍼런스 쿠브콘에서 처음으로 공개됐다.

쿠브플로우

쿠버네티스는 컨테이너화된 워크로드와 서비스를 관리하기 위한 오픈소스 플랫폼이며 ML플로우는 ML의 라이프사이클을 오픈소스 플랫폼이다.

즉 쿠브플로우는 쿠버네티스 환경에서 기계학습 워크플로우를 관리하고 제작한 학습모델을 환경제한 없이 배포 및 확장할 수 있도록 돕기 위해 개발된 툴킷이다.

이를 위해 코드 작성, 컨테이너 빌드, 쿠버네티스 리소스 할당, 모델 교육, 해당 모델의 예측 제공 등 복잡한 기계학습 프로젝트의 모든 단계를 관리하도록 설계됐다.

사용자는 쿠브플로우를 활용해 노트북에서 개발한 테스트를 실시한 후 실제 업무에 적용하기 위해 온프레미스나 클라우드 환경으로 그대로 배포해 사용할 수 있다.

새롭게 선보이는 쿠브플로우 1.0 버전은 오픈 소스 웹기반 개발 환경인 주피터노트북을 사용해 학습 모델을 개발할 수 있다. 이를 통해 쿠버네티스 클라우드 컴퓨팅 리소스와 통합하여 GPU를 사용하여 보다 큰 규모의 인공지능 모델을 훈련시키는 것이 가능하다.

또한 쿠버네티스 맞춤형 리소스를 제공해 복잡한 분산 교육을 간소화하며 텐서플로 외에도 파이토치, MX넷 등 멀티 프레임워크를 지원한다.

이 밖에도 보다 쉽고 효율적인 학습모델 배포 및 관리를 위한 명령줄 인터페이스(CLI)인 Kfctl이 추가됐으며 다중 사용자 관리를 위한 프로파일 컨트롤러 및 UI를 선보인다.

쿠브플로우는 구글, 시스코, IBM, 레드햇 등이 공동으로 개발 중이며 이미 아마존, 델, 인텔, 우버, 깃허브, 뱅크오브아메리카 등 30여 개 기업에서 활용 중이다.