MSAP.ai – AI (AI as a Service)
AI Framework
모델 학습, 배포, 운영 전 과정을 통합 관리할 수 있는 프레임워크를 제공하여 AI 프로젝트를 안정적으로 확장할 수 있습니다.
AI Framework란?
MSAP.ai의 AI Framework는 생성형 AI와 머신러닝 기능을 마이크로서비스 환경에 통합하여, 모델 학습, 배포, 호출, 모니터링, 성능 개선까지 전 과정을 일관되게 관리할 수 있는 엔터프라이즈급 AI 운영 플랫폼입니다.
단순히 LLM이나 RAG를 호출하는 수준을 넘어, AI를 조직의 서비스 인프라에 안정적으로 도입하고 지속적으로 운영·개선할 수 있도록 설계된 MLOps 프레임워크입니다.
왜 AI Framework가 필요한가?
AI를 실제 서비스에 적용하기 위해서는 단순한 모델 호출을 넘어서 다음과 같은 운영 요소가 필수입니다:
- 다양한 모델 학습 및 파인튜닝 지원
- API 서비스화 및 인증/보안 구성
- 사용자 행동 기반 성능 평가 및 재학습 자동화
- 모델 버전 관리 및 롤백 기능
- 운영 중단 없이 A/B 테스트 및 다중 모델 비교
- 대규모 사용자 요청에 대응하는 확장성과 안정성
MSAP.ai의 AI Framework는 이러한 요구사항을 충족시키는 완성도 높은 AI 운영 인프라를 제공합니다.
주요 기능 구성
| 기능 영역 | 상세 설명 |
|---|---|
| 모델 학습 및 튜닝 | 커스텀 데이터 기반 파인튜닝(Fine-tuning), 하이퍼파라미터 최적화, 학습 파이프라인 자동 구성 |
| 모델 배포 자동화 | REST/gRPC 기반 API 자동 생성, 컨테이너화 및 Kubernetes 배포, Helm/Kustomize 템플릿 제공 |
| MLOps 파이프라인 | 학습 → 테스트 → 배포 → 모니터링 → 재학습까지 자동화된 반복 흐름 구성 |
| 모델 버전 관리 및 롤백 | 모델 리포지토리에서 버전별 관리, 실시간 A/B 테스트 및 Canary 배포 지원 |
| 실시간 모니터링 및 성능 분석 | 응답 시간, 정확도, 실패율 등 KPI 기반 모니터링, 메트릭 수집 및 대시보드 시각화 |
| 사용자 피드백 기반 학습 루프 | 사용자 입력 및 피드백을 수집하여 지속적인 성능 개선 및 모델 재학습에 활용 |
| 다중 모델 관리 및 전환 | 서비스 목적에 따라 다양한 모델을 병렬로 운영하거나, 조건 기반 동적 선택 가능 |
| 보안 및 컴플라이언스 지원 | 인증, 권한 제어, 요청 로그 기록, GDPR/AI 윤리 가이드라인 대응 기능 포함 |
도입효과
| 효과 | 설명 |
|---|---|
| AI 도입 속도 가속화 | 학습에서 배포까지의 시간 단축 (수일 → 수시간) |
| 운영 안정성 및 SLA 확보 | 트래픽 대응 및 장애 시 롤백 가능, 대규모 서비스에도 안정적으로 대응 |
| AI 개발자/운영자 협업 효율 증대 | 코드/파이프라인 표준화로 개발-운영 간 간극 해소 |
| 모델 품질 지속 개선 가능 | 실제 사용자 데이터 기반의 지속적 학습 루프 구현 |
| 규모 확장 대응력 확보 | 멀티 서비스, 멀티 모델을 통합 관리하는 구조로 전환 가능 |
