복잡한 AI 개발환경 하나로…이노그리드, '에이아이큐브잇' 공개
이노그리드가 인공지능(AI) 개발·학습·배포·운영을 단일 환경에서 관리할 수 있는 AI·머신러닝 운영관리(MLOps) 플랫폼을 선보이며 AI 플랫폼 사업 확대에 박차를 가한다. 이노그리드는 쿠버네티스 기반 AI 실행 환경을 워크스페이스 단위로 추상화한 AI·ML옵스 실행 플랫폼 '에이아이큐브잇(AICubeit)'을 정식 출시했다고 30일 밝혔다. 에이아이큐브잇은 프로젝트나 팀 단위로 워크스페이스를 생성하면 쿠버네티스 네임스페이스와 사용자 권한, 개발 환경, 실험 관리 공간, 시크릿 저장 경로 등을 자동으로 구성·연계하는 것이 특징이다. 사용자는 복잡한 쿠버네티스 매니페스트나 레이(Ray) 실행 설정을 직접 작성하지 않고도 AI 개발 환경을 구축할 수 있다. 플랫폼은 데이터셋과 주피터랩(JupyterLab), 모델 학습, 실험, 모델 레지스트리, 배포, 워크플로우, 모니터링 기능을 단일 사용자 환경으로 통합했다. 개발자가 웹 기반 환경에서 데이터 분석과 모델 개발을 진행하고 S3와 허깅페이스 등 외부 저장소 데이터를 연계해 버전별로 관리할 수 있도록 설계했다. 또 사용자 코드 기반 학습과 오토ML, 대규모언어모델(LLM) 파인튜닝도 지원한다. 학습 과정에서 생성된 실행 이력과 파라미터, 성능 지표는 실험 단위로 기록된다. 사용자는 여러 학습 결과를 비교해 배포 후보 모델을 선정하고 모델 레지스트리에 등록할 수 있으며 등록된 모델은 서비스 API 형태로 배포된다. 반복적인 학습과 배포 작업은 워크플로우로 자동화하고 실행 상태와 이력도 통합 관리한다. 운영 영역에선 시크릿 관리 기능으로 비밀번호와 토큰, 접근 키 등 민감정보를 별도로 관리하며 프로메테우스 기반 모니터링을 통해 워크스페이스·노트북·학습·배포·워크플로우 상태는 물론 중앙처리장치(CPU)와 메모리 등 자원 사용 현황도 확인할 수 있다. 이노그리드는 에이아이큐브잇이 온프레미스와 다양한 클라우드 환경을 지원하도록 설계됐다고 설명했다. 환경별로 분산된 AI 개발·실행 도구를 하나의 플랫폼으로 연결해 개발과 운영 전 과정을 일관되게 관리할 수 있도록 지원한다고 밝혔다. 회사는 앞으로 에이아이큐브잇을 '프롬 xPU 투 AI 플랫폼(From xPU to AI Platform)' 기술 로드맵의 핵심 플랫폼으로 발전시킬 계획이다. 향후 LLM옵스 고도화와 대규모 멀티클러스터 관리, 깃옵스(GitOps) 기반 배포 기능을 적용하고 장기적으로는 AI 에이전트가 학습·배포·운영을 지원하는 플랫폼으로 확장한다는 구상이다. 김명진 이노그리드 대표는 "AI 프로젝트의 성패는 모델 개발뿐 아니라 데이터와 학습, 배포, 운영 환경을 얼마나 일관되고 안정적으로 관리하느냐에 달려 있다"며 "에이아이큐브잇은 복잡한 인프라 구성과 여러 운영 도구의 구성·연계 작업을 플랫폼이 처리해 개발자는 모델·서비스 개발에 집중하고 운영자는 정책·거버넌스에 집중할 수 있도록 설계한 제품"이라고 말했다. 이어 "앞으로 xPU 인프라부터 AI 서비스까지 하나의 컨트롤 플레인으로 연결·제어하는 기술 역량을 지속 고도화해 고객이 AI를 보다 빠르고 안정적으로 비즈니스에 적용할 수 있도록 지원하겠다"고 덧붙였다.
