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 베이스 모델 활용부터 실습까지, 초보자를 위한 친절한 안내서​AI 모델을 바닥부터 개발하거나 특화된 모델을 만들어내는 작업은 이제 일부 선도 기업이나 대규모 자본을 보유한 기업들의 영역이 되어가고 있습니다. 초창기에는 국내 IT 기업들도 자체 AI 모델을 개발하여 이를 홍보했으나, 모델의 크기가 커지고 성능이 정교해지면서 자체 모델을 개발하는 기업의 수가 점차 줄어들고 있습니다. 이는 기술이 발전함에 따라 자연스럽게 나타나는 현상입니다. 과거 데이터베이스 산업에서도 유사한 일이 발생했습니다. 초기에는 여러 중소 데이터베이스 업체들이 존재했지만, 기술이 고도화되면서 결국 소수 대기업과 매우 특화된 몇개의 제품만이 경쟁에서 살아남았습니다.AI 산업에서도 비슷한 흐름이 이어지고 있습니다. 구글, 오픈AI, 마이크로소프트와 같은 대규모 기업들이 수백억 개의 매개변수를 가진 초거대 모델을 개발하며 AI 산업을 주도하고 있습니다. 이러한 모델들은 엄청난 데이터 셋과 컴퓨팅 자원을 필요로 하기 때문에, 왠만한 기업이 자체적으로 개발하기 어려운 상황입니다.모든 기업이 자체 AI 모델을 개발할 필요는 없어졌습니다. 많은 중소기업들이 허깅페이스와 같은 플랫폼에서 제공하는 사전 학습된 모델을 활용하여 자신들의 특화된 애플리케이션을 개발하고 있습니다. 이를 통해 더 빠르고 저렴하게 AI 기술을 비즈니스에 통합할 수 있으며, 대기업의 초거대 모델을 활용하여 차별화된 서비스 제공이 가능해졌습니다. 이러한 변화는 AI 생태계에서 대기업과 중소기업 간의 협력을 촉진하며, AI 기술의 보편화를 가속화하고 있습니다.​결국 일반적인 IT기업의 대중적인 AI 기술 개발은 자체 모델 개발보다는 선도 기업이 공개한 베이스 모델을 활용하여 특화된 모델로 파인튜닝하는 방향으로 전환되고 있습니다. 이제는 얼마나 독창적인 아이디어로 이러한 베이스 모델 기반 AI 서비스를 개발하느냐가 중요한 경쟁 요소가 되었습니다. AI 기술은 단순히 모델의 크기와 성능뿐 아니라, 서빙과 인퍼런스를 얼마나 정확하고 빠르게 수행하며, 이를 독창적인 방식으로 적용하는가가 성공을 좌우하는 핵심 요인이 되었습니다. 이 책은 바로 이러한 변화 속에서 AI 기술의 새로운 시작점이자 출발점이 될 수 있는 내용들을 다루고 있습니다. AI 모델을 활용해 실질적인 가치를 창출하는 방법을 안내하며, 초보 개발자부터 실무자까지 실질적으로 도움이 되는 방향을 제시합니다.​
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 인퍼런스(Inference)정의인퍼런스는 사전 학습된 모델을 사용하여 새로운 입력 데이터에 대한 예측을 수행하는 과정을 말합니다. 모델이 학습된 데이터를 바탕으로 새로운 데이터를 처리하여 결과를 도출하는 단계입니다.특징(목적) 학습된 AI 모델을 사용하여 실시간으로 데이터를 분석하고, 예측 결과를 생성합니다.(작업의 핵심) 주어진 입력 데이터(예: 이미지, 텍스트, 음성)를 기반으로 모델이 출력을 생성하는 것입니다. 예를 들어, 이미지 분류 모델에서 이미지를 입력하면 해당 이미지가 어떤 카테고리에 속하는지를 예측하는 것이 인퍼런스입니다.(위치)인퍼런스는 AI 파이프라인의 마지막 단계로, 학습이 완료된 모델을 실제로 적용하는 단계입니다.
 
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 서빙(Serving)정의서빙은 학습된 AI 모델을 실제 애플리케이션이나 서비스에 배포하여, 외부 요청(예: API 호출)을 받아 인퍼런스를 수행하고 그 결과를 반환하는 시스템의 구성입니다.특징(목적)AI 모델을 안정적이고 확장 가능한 방식으로 실시간 서비스에 배포하여, 사용자나 애플리케이션이 모델을 사용할 수 있도록 합니다.(작업의 핵심)서빙은 모델을 배포한 후, 이를 서비스 형태로 제공하는 것입니다. 이 과정에서 모델은 여러 요청에 대해 실시간으로 예측(인퍼런스)을 수행하고 결과를 반환합니다. 예를 들어, 웹 서비스에서 사용자가 이미지를 업로드하면 서버에서 모델이 해당 이미지를 처리해 결과를 반환하는 것이 서빙입니다.(위치)서빙은 인퍼런스를 제공하는 플랫폼이나 시스템의 배포와 관련된 부분입니다. 단일 모델이 아닌 여러 모델을 관리하고, 요청에 따라 적절한 모델을 호출해 결과를 제공하는 역할을 합니다.
 
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 현재 AI 산업은 거대 모델의 개발비용이 매우 높은 반면, 오픈소스 모델이나 API 서비스 형태로 제공되는 모델의 활용이 더욱 보편화되고 있습니다. 기업들은 이를 바탕으로 각자의 도메인에 특화된 솔루션을 개발하고 있으며, AI 서비스의 확장성과 성능을 극대화하기 위해 클라우드 기반의 AI 서빙 인프라를 활용하는 사례도 많아지고 있습니다. 또한, 모델을 파인튜닝하거나 맞춤형으로 변형하는 작업은 다양한 산업에서 맞춤형 AI 서비스 개발을 가능하게 하여, 독창적인 서비스 개발의 장을 열어가고 있습니다.이러한 서비스를 만들기 위한 기본개념, 용어 및 서비스 개발방법에 대한 첫단추를 이 책이 담당합니다.​이 책의 가장 큰 장점은 초보자도 쉽게 이해할 수 있도록 친절한 설명과 실습 예제를 제공한다는 점입니다. 각 프로젝트는 유스 케이스 작성에서부터 시작해 모델 선정 및 테스트, 실제 애플리케이션 개발 과정까지 일관된 프로세스로 구성되어 있어, AI 서비스 개발의 기본적인 흐름을 자연스럽게 익힐 수 있습니다. 또한 사전 학습된 AI 모델을 활용하여, 모델을 직접 개발하거나 학습시키는 부담 없이 인퍼런스와 서빙의 기본에만 초점을 맞추어 빠르고 쉽게 서비스를 구축할 수 있다는 점이 매우 유용합니다. 특히 저자가 깃허브에 제공하는 실습 자료를 통해, 독자들은 직접 코드를 실행하고 서비스를 구현할 수 있습니다. 코랩을 통해 결과를 확인하거나 gradio 등의 실제 허깅페이스 등에서 활용하는 라이브러리를 사용하여 눈에 보이는 결과를 쉽게 만들어 낸다는 부분이 유용합니다.​책은 개념적 설명뿐만 아니라 실습을 강조하고 있어, 독자들이 이론을 직접 체험하며 이해할 수 있도록 구성되어 있습니다. 각 장의 서비스 구현 과정에서는 필수적인 개념과 함께 기술 키워드, 모델 선정, 서비스 기획 단계가 명확히 설명되며, 그 과정에서 독자는 AI 모델의 활용 가능성을 체감할 수 있습니다. 또한, 챕터마다 설명된 시장성 및 트렌드 분석은 AI 서비스 개발의 실용성을 고려하거나 실습을 하는 정당성을 부여하는 데 큰 도움이 됩니다. 예를 들어, OCR 서비스를 구현하는 과정에서 개발자들에게 부족할 뻡한 손글씨 인식의 시장성을 비용으로 환산해 피부로 느낄 수 있게끔 제시하고, 이를 통해 더 적극적으로 실생활에 어떻게 적용할 수 있을지 고민할 수 있는 반초를 제공합니다. 자연어 처리 챗봇 프로젝트 등도 GPT 모델을 활용해 뉴스 기사를 요약하고 번역하는 방법을 배우면서 실질적인 AI 활용사례를 훌륭하게 간접체험 할 수 있습니다.​그러나 이 책의 한계점도 존재합니다. 무엇보다도 내용의 깊이가 있지 않습니다. 말 그대로 기본 개념과 주요 용어를 소개하고 기본적인 라이브러리와 도구를 이용해 서비스를 만들기 때문에 목마른 이에게는 바닷물을 주는것과 같을 수 있습니다. 우물은 스스로 파야 하는 단점이 있습니다. 또한 서빙과 인퍼런스 설명과 실습을 위해 벤또와 같은 관련 라이브러리 소개가 없는것도 아쉽습니다. 앞서 기술한 대로 주로 이미 학습된 AI 모델을 기반으로 서비스 구현에 중점을 두고 있기 때문에, AI 모델의 직접적인 훈련 과정이나 고급 AI 모델링 기법을 다루지 않습니다. 따라서 모델 학습 및 훈련 과정을 심도 있게 배우고자 하는 독자에게도 다소 아쉬울 수 있습니다. 또한, 책의 범위는 AI 서비스 구현의 기초 단계에 집중되어 있어, 더 복잡하고 맞춤화된 AI 모델을 개발하려는 고급 개발자들에게는 다소 부족하거나 너무 쉬운 내용입니다.​그럼에도 불구하고 이 책은 AI 서비스 개발을 처음 시작하는 사람들에게 매우 유용한 자료입니다. AI 이론만을 학습하고 실습 경험이 부족한 독자들에게는 서비스 구현 과정을 체험할 수 있는 소중한 기회를 제공하며, 다양한 AI 서비스의 실전 사례를 통해 이론과 실습을 균형 있게 배울 수 있습니다. 또한 각 기술이 어떻게 실제 애플리케이션에 적용되는지에 대한 인사이트를 제공해, AI 기술의 응용 가능성을 넓힐 수 있습니다. 서빙과 인퍼런스를 준비하는 모든 전공의 학생들에게도 적극 추천합니다.​"한빛미디어 &lt;나는 리뷰어다&gt; 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."
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내 성격 100% 활용하기 -上-

베이스 모델 활용부터 실습까지, 초보자를 위한 친절한 안내서 AI 모델을 바닥부터 개발하거나 특화된 모델을 만들어내는 작업은 이제 일부 선도 기업이나 대규모 자본을 보유한 기업들의 영역이 되어가고 있습니다. 초창기에는 국내 IT 기업들도 자체 AI 모델을 개발하여 이를 홍보했으나, 모델의 크기가 커지고 성능이 정교해지면서 자체 모델을 개발하는 기업의 수가 점차 줄어들고 있습니다. 이는 기술이 발전함에 따라 자연스럽게 나타나는 현상입니다. 과거 데이터베이스 산업에서도 유사한 일이 발생했습니다. 초기에는 여러 중소 데이터베이스 업체들이 존재했지만, 기술이 고도화되면서 결국 소수 대기업과 매우 특화된 몇개의 제품만이.......

쉽게 따라하는 AI 서비스 만들기

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