개발자와 모델러는 데이터를 찾고 검증하거나 부서간에 협업할 때, 그리고 작업 결과를 엔터프라이즈 플랫폼에서 운영할 때 여러 문제에 직면합니다.

데이터 분석 및 머신 러닝 모델에 셀프 서비스 방식의 온디맨드 컴퓨팅 환경을 사용하면 생산성과 성능을 높이는 동시에 IT 지원과 비용을 최소화할 수 있습니다. 지난 7월 출시된 SAS Viya Workbench(바이야 워크벤치)는 클라우드 환경의 AI 및 ML 기반 모델 개발자를 위한 경량형 개발 플랫폼으로 개발자들과 모델러들에게 보다 효율적인 작업공간을 제공합니다. 더불어, SAS 언어는 물론 파이썬, R(연말에 지원) 등 오픈소스 언어 사용자들도 쉽고 빠르게 모델을 개발하고 협업할 수 있도록 유연성과 편의성을 제공합니다.

SAS의 수석 제품 매니저인 Joe Madden의 질의응답을 통해 왜 워크벤치가 개발자와 모델러를 위한 가장 이상적인 제품인지를 알아보겠습니다.

이 글은 린드세이 쿰스(Lindsey Coombs)의 글을 SAS코리아 마케팅부에서 번역/편집한 내용입니다. 원문 보기

 

Q: 왜 워크벤치를 사용해야할까요?

Joe Madden:  SAS Viya Workbench는 다양한 유형의 분석 개발을 간소화하는 강력한 클라우드 네이티브 환경입니다. 모델을 비용 효율적이며 생산적으로 실험, 반복 및 배포할 수 있는 유연한 환경을 제공하는 동시에, 다양한 사용자 요구 사항에 맞춘 데이터 보안과 상호 운용성을 보장합니다.

 

Q: 개발자와 모델작업자는 어떤 이점을 얻을 수 있나요?

Madden: 개발자와 모델러는 효율성, 확장성, 협업 및 결과 품질을 포함한 여러 가지 면에서 이점을 얻을 수 있습니다. 이 제품은 머신 러닝 모델에 대한 코드를 작성, 테스트 및 최적화하는 프로세스를 단순화합니다. 사용자는 원활하게 협업하여 코드, 인사이트 및 모범 사례를 함께 공유할 수 있습니다. 이 환경은 빠른 작업으로 대규모 데이터 세트와 복잡한 계산을 처리하므로 확장형 프로젝트에 이상적입니다. 워크벤치는 모델을 개발, 학습 및 평가하기 위한 도구도 제공합니다. 다양한 알고리즘과 하이퍼파라미터로 실험할 수 있습니다. 사용자는 모델 버전을 추적하여 재생산성과 투명성을 보장할 수 있습니다.

Q: 데이터 액세스와 데이터 보안성은 어떻습니까?

Madden: 고품질 데이터에 대한 액세스는 매우 중요하며 이는 환경 내에서 관리되어야 합니다. 데이터 관리가 도구 내에서 중심적으로 이루어지기 때문에 개발자와 모델러는 데이터와 씨름하는 데 시간을 낭비하지 않습니다. 민감한 데이터는 방화벽 내에 유지되는데, 이는 규제가 심한 산업에서 매우 중요합니다.

Q: 다중언어(multilanguage) 환경의 중요성은 어떻게 보십니까?

Madden: 유연성이 중요합니다. 서로 다른 데이터 소스와 프로그래밍 언어에 대해 들어보셨을 것입니다. 개발자와 모델러는 선택한 언어나 가장 친숙한 언어를 사용할 수 있습니다. 다중언어 환경을 지원하는 SAS Viya Workbench를 사용하면 쉽게 작업할 수 있습니다. 예를 들어, 매우 간단한 구문을 사용하여 Python 코드를 작성할 수 있습니다. 학교에서 Python을 배웠다면 SAS®를 알 필요가 없겠죠. 초보자와 숙련된 사용자 모두에게 도움이 됩니다. 또한 각각 다른 언어에 대한 선호도를 갖고 있는 사용자들도 자신이 가장 잘 알고 있는 언어를 사용하면서 함께 작업해 나갈 수 있습니다.

 

Q: 생성형 AI와 함께 작동할 수 있나요?

Madden: 물론입니다. 예를 들어, 사용자는 자연어 프롬프트를 사용하여 버튼 클릭만으로 바로 사용할 수 있는 SAS 코드를 생성할 수 있습니다. 코드 생성을 바로 시작할 수 있지만 완전한 코드가 아니며 약간의 편집이 필요합니다. 이를 통해 개발자의 생산성을 높일 수 있지만, 의미 있고 신뢰할 수 있는 결과를 보장하기 위해 모델을 미세 조정하는 모든 단계에 사람이 개입해야 합니다.

Q: 실제 환경에 어떻게 적용할 수 있는지 설명해 주시겠어요?

Madden: 고객 행동을 분석하는 유통 회사를 상상해 보십시오. 개발자와 모델 작업자는 워크벤치를 사용하여 데이터를 전처리하고, 기능을 생성하고, 파이프라인을 구축할 수 있습니다. 그런 다음 모델러는 XGBoost 또는 신경망과 같은 다양한 알고리즘을 실험하여 고객 선호도를 예측할 수 있습니다. 사용자는 가치 창출 시간을 획기적으로 단축하여 고객 만족도 향상과 같은 실제 문제를 해결할 수 있습니다.

Q: 산업 전반에서 어떻게 적용할 수 있나요?

Madden: 개발자와 모델러를 위한 워크벤치는 광범위한 용도와 응용 프로그램을 제공합니다. 고등 교육 분야의 박사 학위 연구원이 빠듯한 예산으로 방대한 양의 데이터를 다루어야 한다고 생각해 보십시오. 시간은 돈이며, 결과가 나올 때까지 기다릴 시간이 없습니다. 필요할 때 특정 프로젝트 또는 해당 프로젝트의 일부에 대해 더 많은 GPU를 활성화하는 것은 엄청난 일입니다. 그러나 워크로드의 다른 부분에는 중간 정도의 컴퓨팅 성능이 필요할 수 있으며, 특히 데이터 세트에 대한 탐색 작업을 수행하는 경우 더욱 그렇습니다. 워크벤치를 활용하면 사용자는 컴퓨팅 리소스를 제어하고 프로젝트 처리 요구 사항에 따라 유연하게 확장 또는 축소할 수 있습니다. 그 결과 효율성과 비용 관리가 향상됩니다.

Q: 다음 세대의 사용자는 어떻게 받아들일까요?

Madden: 워크벤치는 사용자 정의와 유연성이 특징인데, 오픈 소스와 다중 언어 아키텍처의 통합을 통해 서로 다른 사용자 요구 사항을 지원한다는 것을 의미합니다. 이는 다음 세대에게 아주 매력적으로 느껴질 것입니다. 워크벤치 사용자는 추가 IT 지원 없이 환경을 직접 생성 및 삭제할 수 있으며, 프로젝트 범위에 맞게 GPU/CPU 서버 컴퓨팅 성능을 선택할 수 있습니다. 궁극적으로 사용자에게 유연성, 제어 및 선택권을 제공합니다.

고성능 모델 배포를 더 빠르게!

개발자와 모델러를 위해 맞춤화된 워크벤치 제품은 확장 가능하고 안전한 온디맨드 환경에서 신뢰할 수 있는 결과물과 함께 모델 개발과 배포를 가속화해 드릴 것입니다.

SAS Viya Workbench에 대한 더 자세한 내용은 SAS 코리아 홈페이지 에서 확인하세요.

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