MGX: 차세대 AI 모델 오케스트레이션 프레임워크, 어떻게 협업형 멀티 모델 개발을 가능하게 할까요?

1. MGX란 무엇인가요?
AI 인프라 팀에서 MGX(모델 그래프 실행)를 출시했습니다.분산형 AI 모델 오케스트레이션 프레임워크는 복잡한 시나리오에서 멀티 모달 협업 문제를 해결하는 데 중점을 둡니다. 시각적 워크플로 설계를 통해 LLM(대규모 언어 모델), CV(컴퓨터 비전) 모델, 데이터 분석 모델 등을 실행 가능한 추론 파이프라인으로 연결하여 멀티 모달 협업이 필요한 AI 애플리케이션 개발에 적합합니다.

2. 핵심 기능 및 강점

• 멀티 모델 하이브리드 프로그래밍GPT-4, 스테이블 디퓨전, 파이토치/카페 모델과 같은 이기종 모델의 통합 스케줄링을 지원합니다.
• 짧은 지연 시간 추론 최적화모델 간 데이터 전송의 효율성을 최적화하기 위한 컴퓨팅 리소스(CPU/GPU/TPU) 자동 할당 기능입니다.
• 엔터프라이즈 기능::
• 버전 관리모델 및 파이프라인 버전 변경 사항을 추적하고 빠른 롤백을 지원합니다.
• 알람 모니터링추론 지연 시간 및 오류율과 같은 주요 메트릭을 실시간으로 모니터링합니다.
• 권한 격리팀/프로젝트별 리소스 액세스 권한.
• 클라우드 엣지 배포Kubernetes 클러스터, 에지 디바이스 및 하이브리드 클라우드 배포 지원.

3. 애플리케이션 시나리오

• 지능형 고객 서비스 향상LLM(대화) + 음성 합성(TTS) + 감정 분석 모델을 결합하여 의인화된 서비스를 만듭니다.
• 콘텐츠 감사 시스템탠덤 이미지 인식(NSFW 탐지) + 텍스트 필터링(민감한 단어) + 위험 등급 모델.
• 산업 품질 관리조정된 육안 검사(결함 인식) + 데이터 분석(수율 예측) + 알림 푸시 모델.

4. MGX는 어떻게 사용하나요?

• 그래픽 오거나이저모델 노드를 끌어다 놓고 입력-출력 매핑 관계를 구성합니다.
• SDK 통합파이썬/자바 API를 통해 기존 파이프라인을 호출합니다.
• 주요 단계::

1. 모델을 등록합니다(업로드 또는 온라인 API에 연결).
2. DAG(방향성 비순환 그래프)를 설계하면 실행 순서를 정의할 수 있습니다.
3. 스트레스 테스트 및 RESTful 서비스로 배포되었습니다.

기존 개발 대비 장점 5.
기존의 다중 모델 시스템은 프로토콜 변환, 리소스 경쟁 및 기타 문제를 수동으로 처리해야 하지만, MGX는 통합 오케스트레이션 프레임워크를 통해 70% 통합 코드의 양을 줄이고 장애 조치 및 복원력 확장 및 축소 메커니즘이 내장되어 있습니다.

요약:

MGX는 '서비스로서의 모델'이라는 개념으로 AI 엔지니어링 프로세스를 재구성하고 금융, 제조, 인터넷 및 기타 산업을 위한 즉시 사용 가능한 복잡한 AI 시스템 구축 솔루션을 제공하며, 대규모 멀티모달 AI 애플리케이션을 출시하기 위한 인프라 수준의 도구입니다.