이노그리드, AI・MLOps 플랫폼 ‘AI큐브잇’ 출시

이노그리드(대표 김명진)는 이러한 AI 개발·운영 주기의 전 과정을 단일 워크스페이스에서 관리할 수 있는 AI·MLOps 실행 플랫폼 ‘AI큐브잇(AICubeit)’을 정식 출시했다고 30일 밝혔다.

AI큐브잇은 데이터셋 관리와 노트북 개발, 모델 학습, 실험 결과 비교, 모델 등록, 서비스 배포, 워크플로우 자동화, 운영 모니터링을 하나의 포털로 연결했다.

사용자는 프로젝트나 팀 단위로 워크스페이스를 생성하고, 해당 공간에서 사용자 권한과 실행 자원, 데이터, 모델, 학습 및 배포 이력을 분리해 관리할 수 있다. 이를 통해 여러 조직과 프로젝트가 동일한 플랫폼을 사용하면서도 각각의 AI 개발 환경과 리소스를 독립적으로 운영할 수 있다.

핵심은 복잡한 인프라 실행 환경을 사용자 화면에서 추상화한 데 있다. 워크스페이스를 생성하면 쿠버네티스 네임스페이스와 권한, 개발 환경, 실험 관리 공간, 시크릿 저장 경로 등 필요한 요소가 자동으로 구성·연계된다. 사용자가 쿠버네티스 매니페스트나 레이 실행 설정을 직접 작성하지 않아도 플랫폼이 필요한 구성을 처리한다.

AI 개발자는 웹 기반 주피터랩 환경에서 데이터 분석과 모델 개발을 시작할 수 있으며, S3와 허깅페이스 등 외부 저장소의 데이터를 연결해 버전별로 관리할 수 있다. 모델 학습은 사용자 코드 기반의 커스텀 방식과 오토ML, LLM 파인튜닝 방식을 지원한다.

학습 결과는 실행 단위로 기록되며, 파라미터와 성능 지표를 비교해 배포에 적합한 후보 모델을 선별할 수 있다. 검증된 모델은 모델 레지스트리에 등록한 후 서비스 API 형태로 배포할 수 있으며, 학습과 배포 등 반복되는 작업은 워크플로우로 연결해 자동화할 수 있다.

기업 환경에서 요구되는 보안과 운영관리 기능도 강화했다. AI큐브잇은 시크릿 관리 기능을 적용해 비밀번호와 토큰, 접근 키 등 민감정보를 별도로 관리하고, 워크스페이스와 역할 기반 권한 제어를 통해 사용자별 접근 범위를 설정할 수 있도록 지원한다.

프로메테우스 기반 모니터링 체계를 통해 워크스페이스와 노트북, 학습, 배포, 워크플로우의 실행 상태와 CPU·메모리 등 주요 자원 사용 현황을 한 화면에서 확인할 수 있다. 이를 통해 운영자는 이상 상태를 신속하게 파악하고 관련 리소스와 실행 이력을 추적할 수 있다.

AI큐브잇은 온프레미스 환경부터 다양한 클라우드 환경까지 유연하게 적용할 수 있도록 설계됐다. 이노그리드는 단일 워크스페이스, AI 전 과정 연결, 인프라 추상화라는 세 가지 핵심 가치를 바탕으로 기업의 AI 개발 환경 구성 시간과 운영 부담을 낮추고, AI 서비스의 개발·배포 속도와 운영 일관성을 높이는 데 기여할 것으로 기대하고 있다.

이노그리드는 AI큐브잇을 자사의 기술 로드맵인 ‘From xPU to AI Platform’에서 AI 개발·학습·배포·운영 환경을 담당하는 핵심 플랫폼으로 고도화할 계획이다. 향후 기업 맞춤형 LLMOps 기능을 강화하고, 대규모 멀티클러스터 관리와 GitOps 기반 배포 체계를 단계적으로 적용할 예정이다. 장기적으로 사용자의 프롬프트를 기반으로 AI 에이전트가 학습과 배포, 운영 업무를 지원하는 지능형 AI 플랫폼으로 발전시켜 나갈 방침이다.

김명진 이노그리드 대표이사는 “AI 프로젝트의 성패는 모델 개발뿐 아니라 데이터와 학습, 배포, 운영 환경을 얼마나 일관되고 안정적으로 관리하느냐에 달려 있다”며 “AI큐브잇은 복잡한 인프라 구성과 여러 운영 도구의 구성·연계 작업을 플랫폼이 처리해, 개발자는 모델과 서비스 개발에 집중하고 운영자는 정책과 거버넌스에 집중할 수 있도록 설계한 제품”이라고 밝혔다.

이어 “앞으로 xPU 인프라부터 AI 서비스까지 하나의 제어판으로 연결·제어하는 기술 역량을 지속 고도화해, 고객이 AI를 빠르고 안정적으로 비즈니스에 적용할 수 있도록 지원하겠다”고 강조했다.

글. 바이라인네트워크
<김우용 기자>yong2@byline.network