AI 리더의 시선에서 본 AI Canvas – ⑦

예측부터 생성형 AI까지, AI Canvas가 해답입니다

AI를 활용한 업무 혁신에서 핵심 과제 중 하나는 모델 관리와 운영입니다. 단순히 AI 모델을 개발하는 것이 아닌 지속적 관리와 성능 모니터링 등 통합적으로 관리할 수 있어야 합니다. AI Canvas는 바로 이 지점을 해결하는 현업 중심의 AI 플랫폼입니다.

이번 시리즈에서는 AI Canvas가 어떻게 머신러닝과 생성형 AI를 통합 관리하고 MLOps 환경을 제공하며 기업의 AI 운영 효율을 극대화하는지 살펴보겠습니다.

고민 1. 생성형 AI뿐만 아니라 전통적 예측 모델링도 수행 가능한가요?

기업 업무에는 수요 예측, 판매 예측, 재고 관리 등 전통적 머신러닝 모델이 여전히 필수입니다. 하지만 여러 플랫폼을 오가며 관리하는 것은 비효율적이며 모델 간 연계나 데이터 재사용에 한계가 있습니다.

AI Canvas 기본 모델(선형회귀)

👉 AI Canvas의 해법

AI Canvas는 예측 모델과 생성형 모델을 모두 통합 관리할 수 있도록 설계되어 DB에서 피처 레벨 데이터를 연결하고 전처리한 후 기본 모델이나 커스텀 모델을 생성하여 예측을 수행할 수 있습니다. 이를 통해 기업은 예측 모델링과 생성형 AI를 하나의 플랫폼에서 통합 운영하고 데이터 전처리부터 모델 학습, 배포까지 원스톱으로 처리하며 기존 데이터 활용과 모델 간 연계 효율을 극대화할 수 있습니다. 결과적으로 단일 플랫폼에서 다양한 AI 모델을 관리하며 업무 활용도를 높일 수 있습니다.

고민 2. LLM 모델은 어떤 것을 사용할 수 있나요?

많은 기업은 OpenAI GPT나 Google Gemini와 같은 상용 모델 외에도 자체적으로 개발하거나 보유한 LLM을 업무에 활용하고 싶어 합니다. 그러나 플랫폼이 특정 모델에 종속적이면 유연성이 떨어지는 문제가 발생합니다.

AI Canvas에 탑재된 LLM

👉 AI Canvas의 해법

AI Canvas는 모델 중립성을 지향하여 OpenAI GPT, Google Gemini 등 다양한 외부 상용 모델 API를 자유롭게 연결할 수 있으며, 고객사가 자체 보유한 LLM도 특수 연동하여 플랫폼에 탑재할 수 있습니다. 이를 통해 기업은 업무 목적과 보유 자원에 맞는 최적의 모델을 선택하고 단일 플랫폼 안에서 생성형 AI와 사내 모델을 동시에 활용할 수 있습니다.

고민 3. MLOps 기술은 별도로 설치해야 하나요?

AI 모델을 실제 업무에 적용하려면 모델 배포, 모니터링, 재학습 등 MLOps 환경이 필수적입니다.

일부 솔루션은 MLOps 기술을 별도로 설치하거나 설정해야 해서 초기 도입 부담이 큽니다.

AI 제작 이미지

👉 AI Canvas의 해법

AI Canvas를 설치하면 MLflow, Airflow 등 내부 기반 기술이 플랫폼과 함께 제공되어 설치 즉시 MLOps 환경을 구축할 수 있습니다. 이를 통해 모델 학습, 배포, 모니터링이 자동화되며 별도 설정 없이도 지속적인 모델 관리가 가능합니다. 즉, AI Canvas는 MLOps 기능을 내장하여 실무자가 복잡한 인프라 고민 없이 모델 운영에 집중할 수 있도록 지원합니다.

AI 모델 관리와 MLOps, AI Canvas가 해답입니다

단순한 AI 모델 개발을 넘어 지속적 운영과 성능 관리까지 통합된 플랫폼을 원한다면 AI Canvas가 최적의 해답입니다. 기업이 원하는 AI 활용 속도를 높이고 안정적이고 확장 가능한 AI 생태계를 구축하는 니즈를 충족시켜드리겠습니다.