서비스의 관점에서 접근해야하는 AI를 이해하자.
5월에도 시작한 꾸준한 도서 리뷰
“한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다.”
머신러닝 파워드 애플리케이션 이후, 또 훌륭한 책을 발견하게 되어 2회째 읽고 있다.
쉽게 배우는 AWS AI 서비스라는 책인데, 기존에 클라우드 서비스를 이용하기 위해 AWS를 많이 이용하지만, AWS에서 제공하는 AI 서비스가 이렇게 다양한 줄은 몰랐다.
리뷰 도서 3권 중 하나로 이 책을 선정할 때, 기대했던 부분은 스타트업의 프로토 타입을 빌드하는데 있어서 AWS에서 제공하는 AI가 어떤 제대로 된 역할을 수행하는지에 대한 부분이었다.
과거 GCP에서 제공하는 Vertex AI라는 것을 사용해 보게 되었고, 해당 서비스의 경우에 사용자가 빌드한 모델을 GCP에서 서빙만 해주는 역할이라 빅테크 기업에서 제공하는 AI 서비스를 직접 사용해 볼 기회는 없었다.
(물론 GCP에서도 제공하는 AI 서비스들이 많다)
그런데 이 책에서는 CV, NLP(STT, TTS, Chat bot), 추천 시스템 등 AWS에서 제공하는 서비스들을 이용하는 것을 프로젝트로 선보였고, 제일 인상 깊었던 프로젝트 아키텍처를 설계하는 부분에서 큰 감명을 받았다.
최근에 웹 애플리케이션 서비스를 빌드할 때, AWS 람다를 잘 활용하면 운영하는 서비스의 거의 대부분을 서버리스하게 빌드할 수 있고, 굉장히 비용 효율적으로 서비스를 운영할 수 있다는 뜻이 된다.
(위의 내용을 인지한 것은 링크드인에 올라온 어느 개발자님의 람다 이용 글을 읽고 난 뒤였다.)
서비스를 운영하는 관점에서 성능이 검증된 고성능의 AI 서비스를 람다로 운영하는 것은 당장 AI 운영 인력을 확충하기 어려울 수 있는 초기 스타트업의 상황에서 비즈니스 모델의 검증과 동시에 인건비로 충당해야하는 부분들 (카카오톡 등으로 고객 응대를 하는 것을 챗봇으로 변경하거나, 전화 응대 기록을 STT 등으로 전사하여 서비스 리뷰 기록 등을 남겨두는 등)에서 자동화를 할 수 있다는 점에서 이 책은 내게 큰 영감을 줬다.
혹시나 누군가는 이런 생각을 할 수 있다.
한국에서 서비스를 해야한다면, STT, TTS같은 건 AWS에선 제공하는 모델이 영어에 최적화되어 있을텐데, 한국어 서비스에 적합할까요?
나는 자신있게 적합하다고 말할 수 있다.
STT, TTS의 경우 이전에 다니던 스타트업에서 AI 화상 면접 서비스를 위한 모델을 빌드했고, 이에 대한 성능을 비교한 지표가 있었다.
대략 클라우드 업체들의 STT의 성능을 비교해보니, AWS > Clova(네이버 클로바) > GCP > AZURE 순이었다.
(한국어 기준이고, AWS 성능은 넘사벽이었다. 아마 Amazon Alexa를 통해 말뭉치를 많이 획득하면서 NLP 성능이 압도적으로 향상된 탓이 크지 않을까?)
그리고 람다를 이용한 아키텍처 설계가 몇 번이고 이 책을 다시 찾게 되는 이유 중 하나인데, 개발 입문자를 위한 책은 소스코드와 빌드할 애플리케이션 서비스의 기능 구현에 초점이 맞춰져 있다는 느낌이 강한 반면, 현업 개발자를 위한 책은 서비스 설계와 프로젝트 구조에 대해 이해하는 내용이 주로 담겨 있는 것을 볼 수 있기 때문이다.
어떤 서비스를 빌드할지 모르지만, AI 서비스에 대한 초기 프로토 타이핑을 진행하고 싶다면, AWS 서비스를 충분히 잘활용하면 빠르면 일주일 안에 서비스 빌드하는 것도 충분히 가능해 보인다.
아래 부록은 책에서 제공하고 있는 AWS AI 서비스를 요약한 표다.
아마 책에서 설명하고 있는 아키텍처들 (크롤러, CV, 추천 시스템 등 다양하다)에 여러 AI를 결합해보면서 프로젝트를 설계하는 감각을 AWS 서비스와 함께 익혀나갈 수 있을 것이다.
현재 1회독을 완료했다.
2회독을 진행 중인데, 책에서 안내한 내용을 토대로 내가 응용하여 AWS AI 특집으로 또 다른 포스팅을 진행해야겠다.
6월의 도서 리뷰도 기대된다!
Ryan
