Azure AI 서비스로 AI 솔루션 개발
이 단원에서는 Azure AI 서비스에서 사용할 수 있는 미리 빌드된 AI 모델에 대해 설명합니다. 사용자 지정 내부 AI 모델 개발의 좋은 대안입니다.
Azure AI 서비스란?
기업에서 AI 채택을 고려할 때는 먼저 미리 빌드된 AI 서비스를 고려해야 합니다. Azure AI 서비스는 AI를 SaaS로 제공하는 Microsoft 제품입니다. 여기에는 Microsoft의 글로벌 연구원 및 데이터 과학자가 일반적인 문제를 해결하기 위해 개발한 미리 학습된 모델이 포함됩니다. 쓸데없이 시간을 낭비하지 않도록 기업은 미리 빌드된 서비스를 활용하여 품질을 향상하고 기술 솔루션 제공을 가속화할 수 있습니다.
일반적인 시나리오를 해결하려면 비전, 음성, 언어, 검색 또는 생성형 AI 분야에서 미리 빌드된 AI 서비스를 제공하는 Azure AI 서비스를 사용하는 것이 더 좋습니다. 그러면 기계 학습 분야의 전문 지식이 없어도 모든 개발자 및 조직이 손쉽게 AI를 사용할 수 있습니다. 따라서 개발자는 기술 수준에 관계없이 새 비즈니스 애플리케이션이나 기존 비즈니스 애플리케이션에 인텔리전스를 쉽게 추가할 수 있습니다.
Azure AI 서비스를 사용하면 다음과 같은 이점이 있습니다.
비용 절감: AI 서비스는 서버리스이므로 일반적으로 내부적으로 사용자 지정 모델을 개발하고 학습하는 것보다 비용이 적게 듭니다.
배포 유연성 제공: AI 서비스 모델을 내보내어 클라우드, 온-프레미스 또는 에지 등 필요한 곳 어디에서나 실행할 수 있습니다.
엔터프라이즈 수준의 보안 제공: AI 서비스는 Microsoft Entra 자격 증명을 통한 인증, 유효한 리소스 키, Azure Virtual Networks를 포함한 계층화된 보안 모델을 제공합니다.
제품 에코시스템에 연결: AI 서비스는 자동화 및 통합 도구, 배포 옵션, 안전한 액세스를 위한 Docker 컨테이너, 빅 데이터 시나리오를 위한 도구 등을 포함하는 광범위한 에코시스템의 일부입니다.
Azure AI 서비스 기능
Azure AI 기능에는 비전, 언어, 음성, 문서 인텔리전스, 검색, 생성형 AI가 포함됩니다. 다음을 포함한 Azure AI 서비스 도구 모음을 사용하여 이러한 기능을 갖춘 솔루션을 빌드할 수 있습니다.
Azure AI 비전: 이미지와 동영상을 분석하는 모델이 포함되어 있습니다. 더 일반적인 모델 외에도 사람의 얼굴을 인식하기 위해 이미지(광학 문자 인식 또는 OCR)에서 텍스트를 추출하기 위한 특정 모델이 있습니다. 또 다른 옵션은 사용자가 개체를 인식하거나 이미지를 분류하는 자체 AI 모델을 빌드할 수 있는 Azure Custom Vision입니다. 얼굴 인식 서비스는 Microsoft의 책임 있는 AI 정책으로 인해 매우 제한됩니다.
Azure AI 언어: 텍스트 처리 및 분석에 중점을 둡니다. 자연어를 이해하고 인사이트를 추출하도록 학습되었습니다. 예를 들어 모델은 텍스트에서 언어, 의도, 엔터티 및 감정을 인식합니다. 또한 입력된 질문에 대한 답변을 찾을 수 있습니다.
Azure AI 음성: 구두 대화를 처리하는 모델을 제공합니다. 음성을 텍스트로 변환하고 그 반대로 변환할 수 있습니다. 또한 화자가 말하는 내용을 번역하고 각 화자를 식별할 수도 있습니다. 모델은 스피커에 발음 수정을 제안할 수도 있습니다.
Azure AI 문서 인텔리전스: OCR 및 텍스트 분석 모델을 통합하여 청구서, 영수증 및 기타 문서에서 데이터를 추출합니다. 문서 인텔리전스는 텍스트의 데이터를 인식하도록 학습된 기계 학습 모델을 사용합니다.
Azure AI 검색: 기존 및 생성형 AI 검색 애플리케이션에서 사용자 소유 콘텐츠에 대한 대규모 보안 정보 검색 기능을 제공합니다. Azure AI 검색은 구조화되지 않은 미디어, 입력된 미디어, 이미지 기반 미디어 또는 손으로 쓴 미디어를 인덱싱할 수 있습니다. 그런 다음, 인덱스는 내부 전용으로 사용하거나 공개 인터넷 자산에서 검색 가능한 콘텐츠를 활성화하는 데 사용할 수 있습니다.
Azure OpenAI Service: 사용자가 Azure AI 서비스를 통해 생성형 AI 모델을 활용할 수 있도록 합니다. 즉, 공용 API 대신 Azure에서 직접 OpenAI 모델에 액세스할 수 있습니다. 이러한 종류의 모델을 사용자에게 제공하는 Microsoft 제품은 Azure OpenAI Service 외에도 있습니다. 이전 단원에서는 Microsoft 365용 Microsoft Copilot과 Power Platform의 Copilot에 포함된 생성형 AI에 대해 토론했습니다. 이러한 Copilot 기능은 텍스트 생성을 위한 OpenAI 모델인 GPT를 통해 제공됩니다.
Azure AI 스튜디오: 여러 Azure AI 관련 서비스를 하나의 통합 개발 환경으로 제공하는 Microsoft 클라우드 플랫폼입니다. 개발자는 이러한 서비스를 사용하여 엔드투엔드 AI 솔루션을 빌드할 수 있습니다. 특히 Azure AI 스튜디오는 다음 기능들을 결합합니다.
- Azure Machine Learning Service의 모델 카탈로그 및 프롬프트 흐름 개발 기능.
- Azure OpenAI 서비스의 생성형 AI 모델 배포, 테스트 및 사용자 지정 데이터 통합 기능.
- 음성, 비전, 언어, 문서 인텔리전스 및 콘텐츠 안전을 위해 Azure AI 서비스와 통합.
팁
고객 사례: 자동차 제조업체는 Azure AI 서비스를 사용하여 청구서 및 크레딧 메모 처리를 간소화합니다. Azure AI 문서 인텔리전스는 이메일, 디지털 및 스캔된 PDF, 서면 청구서를 비롯한 다양한 형식의 문서에서 데이터를 추출하는 데 필요한 AI 기능을 제공합니다. 시작 이후 회사는 매월 약 850시간 이상의 수동 시간인 10,000시간의 수동 시간을 절약했습니다. 직원들은 자동화된 솔루션과 특정 기술 집합과 관련된 혁신 및 작업에 더 많은 시간을 할애하는 가치에 대해 긍정적입니다. 고객 스토리 전문을 여기에서 읽어보세요: https://aka.ms/ai-services-customer-story.
팁
조직이 내부 사용이나 고객/파트너를 위해 개발하는 사용자 지정 AI 솔루션의 종류를 잠시 생각해 보겠습니다.
다음으로 기계 학습이 제공할 수 있는 이점과 비즈니스 가치에 대해 자세히 살펴보겠습니다.