"허깅페이스 오토트레인은 머신러닝 모델의 설정과 학습 시간을 대폭 줄여줍니다. 비전공자인 사용자도 집중적으로 모델의 성능 개선과 실험에 시간을 할애할 수 있게 합니다. 복잡한 머신러닝 파이프라인을 간소화해 누구나 쉽게 인공지능(AI) 모델을 실험하고 개발할 수 있게 하는 것입니다."
GS네오텍 SA(솔루션 아키텍트)인 김성혁 매니저는 2일 서울 양재 엘타워 그레이스홀에서 열린 노코드·로우코드 하이퍼오토메이션 컨퍼런스에서 이같이 말하며 허깅페이스에서 제공하는 노코드·로우코드 솔루션 오토트레인의 장점에 대해 설명했다.
허깅페이스는 오픈소스 AI 모델 플랫폼으로, 김성혁 매니저는 현재 이곳에서 오픈소스 컨트리뷰터로 활동하고 있기도 하다.
김 매니저는 허깅페이스가 제공하는 '오토트레인'이라는 도구에 집중했다. 오토트레인은 자연어처리(NLP), 컴퓨터비전(CV), 오디오와 같은 작업에 최첨단 모델을 손쉽게 파인튜닝 할 수 있는 노코드·로우코드 머신러닝 도구다.
오토트레인은 ▲최첨단 모델을 학습하고자 해도 세부 사항에 심층적으로 관여할 시간이나 전문성이 부족한 일반 엔지니어나 ▲데이터는 잘 알고 있으나 머신러닝 모델을 학습시키는 데 필요한 전문 지식이나 자원이 부족한 사람 ▲비전공자나 비기술자들도 적은 코드나 전혀 코드 없이도 손쉽게 머신러닝 모델을 학습할 수 있는 기능을 제공한다.
김 매니저는 "오토트레인은 사용자 친화적인 인터페이스를 제공해 누구나 쉽게 접근하고 사용할 수 있도록 한다"며 "복잡한 머신러닝 파이프라인을 간소화해 모델 개발 과정을 대폭 줄여주고, 이를 통해 더 많은 사람들이 AI 기술 혜택을 누릴 수 있게 한다"고 강조했다.
허깅페이스 오토트레인을 사용하는 방법은 여러가지가 있지만, 명령줄 인터페이스(CLI)와 유저 인터페이스(UI)를 통해 접근할 수 있다.
김 매니저는 "특히 UI 부분에서는 허깅페이스가 제공하는 '스페이스(Spaces)'라는 기능을 활용할 수 있다"며 "스페이스는 가상의 인프라 상에서 직접 UI를 구축해 사용자가 쉽게 자신의 머신러닝 모델을 호스팅하고 시연할 수 있게 해준다"고 설명했다. 이를 통해 개발자나 연구자들이 별도의 복잡한 서버 설정 없이도 모델을 웹에서 학습시키고 결과를 테스트해 볼 수도 있다는 얘기다.
이어 "CLI와 UI 모두를 제공함으로써 허깅페이스는 다양한 기술 수준을 가진 사용자들이 각자의 필요와 환경에 맞게 플랫폼을 사용할 수 있도록 지원한다"고 덧붙였다.
또 오토트레인을 사용하면 미리 학습된 여러 모델을 쉽게 가져와서 자신의 데이터셋에 적용해 볼 수 있다.
김 매니저는 "여러 모델을 손쉽게 비교해 최적의 모델을 선택할 수 있다"며 "특히 다양한 아키텍처를 실험하고 싶은 연구자나 개발자에게 큰 이점을 제공한다"고 말했다.
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이 밖에 오토트레인은 텍스트, 이미지, 오디오 등 다양한 유형의 데이터에 대한 학습을 지원한다. 이를 통해 사용자는 자신의 특정한 필요에 맞는 모델을 선택하고 학습시킬 수 있다. 또 사용자가 다양한 머신러닝 문제에 유연하게 대응할 수 있게 해준다.
김 매니저는 "오토트레인 장점은 사용하기 쉽다는 것"이라며 "이런 솔루션은 앞으로 충분히 발전 가능성 있고, 개발자들에게도 꼭 필요한 도구가 될 것으로 본다"고 강조했다.