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세계 최고의 ML 팀이 신뢰하는 플랫폼과 내부 개발의 가치 비교
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Weights & Biases
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ML 프로젝트의 ROI
- 많은 수의 실험을 처리할 수 없으면 생산성에 큰 영향을 미치고 성능이 떨어지는 모델을 개발하게 될 수 있습니다.
- 실제 ML 시스템에서는 일반적으로 기존 코드의 유지 관리 문제와 ML 관련 문제로 인해 막대한 지속적인 비용이 발생합니다.
- 수천 개의 실험을 반복적으로 실행하고 공동으로 협력하여 성공적인 모델을 빠르게 구축하고 프로덕션에 배포할 수 있음
- 30~50% 활용도 향상을 생성할 수 있는 모델 성능 측정항목과 함께 GPU 활용도를 자동으로 추적하고 최적화합니다.
개발팀
- 맞춤형 소프트웨어를 구축하려면 여러 명의 엔지니어가 필요한 경우가 많습니다. 도구를 사용하는 최종 사용자 수에 따라 개발에 필요한 리소스 수가 늘어납니다.
- 미국 소프트웨어 엔지니어의 평균 급여는 $125,000
- 기업용 개발에는 최대 5명의 전담 엔지니어가 필요할 수 있으며 이는 $625,000+에 해당합니다.
- 10년 넘게 ML 분야에서 고객에게 서비스를 제공해 온 리더십 팀이 설립했습니다.
- ML 실무자의 일상적인 문제를 해결하기 위해 제품 및 엔지니어링 직원의 규모를 전년 대비 55% 이상 확대
- 매월 고품질 릴리스를 수행하여 플랫폼이 지속적으로 개선되고, 시장 변화에 맞춰 방향을 바꾸고, 고객의 기대에 부응하는지 확인합니다.
가치 실현 시간
- 일반적인 소프트웨어 개발 일정: – 기획 & 요구 사항: 2~4주 – 디자인 & 아키텍처: 2~4주 – 개발: 3~8개월 – 구현 : 2~4주 – 테스트 & 규정 준수: 3~6주 – 총 잠재 시간: 6~12개월
- 평균적으로 기업에서 엔지니어를 온보딩하는 데 3~6개월이 걸립니다.
- 60초 만에 시작 및 실행
- 5분 후에 첫 번째 실험을 실행하세요.
- 평균적으로 Weights & 사용자를 온보딩하는 데는3~4주가 걸립니다. 편견
유지
- 일반적으로 1~4명의 엔지니어가 내부 도구를 모니터링하고 문제를 해결하며 개선합니다. – 총 잠재 비용: $125,000 – $500,000
- 사고 처리를 지원하려면 최소 한 명의 순환 엔지니어가 필요합니다.
- 관련 개발자에게 의존하여 시간과 리소스가 소요됩니다. 그리고 회사를 떠나면 지원이 거의 또는 전혀 없을 것입니다.
새로운 기능이나 업그레이드를 구현하는 데
- 50명 이상의 엔지니어가 Weights & 고객 피드백을 기반으로 한 편견과 시장 변화에 따른 방향 전환
- 75가 넘는 높은 NPS를 유지합니다.
- 가동 시간이 99.95% 이상 보장
- 고객 성공, 지원 및 솔루션 아키텍처 팀은 고객이채택, 문제 해결 및 교육을 지원할 수 있도록 지속적으로 지원합니다.
상호 운용성
- 시스템이 서로 공존할 수 있도록 보장하는 것은 엄청나게 복잡
- 통합 문제로 인해 병목 현상이 발생할 위험이 더욱 심화됩니다.
- 모든 인기 ML 프레임워크에 통합
- 9,000개가 넘는 인기 ML 저장소에 계측
- 기술 파트너 통합은 턴키 경험입니다. 예를 들면 Amazon Sagemaker, Vertex AI, Kubeflow 등이 있습니다.
확장성
- 내부 개발에서는 확장 계획을 간과하는 경우가 많습니다. 이로 인해 높은 유지 관리 비용, 열악한 사용자 경험, 심지어 연속적인 오류가 발생하기도 합니다.
- 때때로 솔루션이 확장됨에 따라 팀은 기술 스택을 재설계해야 하여 엄청난 비효율성을 초래할 수 있습니다.
- 자동으로 확장하여 사용자가 수천 번의 실험을 실행할 때 기록되는 아티팩트와 메타데이터를 처리합니다.
- 여러 팀과 프로젝트는 Weights & 편견 효율적인 공동작업 보장
사회적 증거