MLOps·개발도구

GS칼텍스, 세이지메이커로 AI 모델 배포 일주일→몇시간 단축

AWS ML Blog·2026-11-13영문 원문

요약

GS칼텍스는 아마존 세이지메이커 캔버스(코드 없이 모델을 만드는 도구)와 세이지메이커 파이프라인을 연결해 현장 공정 엔지니어가 만든 예측 모델을 실제 운영에 올리는 과정을 자동화했어요. 공정 엔지니어는 코드 없이 모델을 만들고 검증하고, ML 엔지니어는 이를 배포용 작업으로 바꿔 운영과 버전 관리를 맡아요. 그 결과 모델 배포에 걸리던 시간이 약 일주일에서 몇 시간으로 줄었다고 회사는 밝혔어요. 또 30분마다 배치(묶음) 방식으로 예측을 돌려서 서버를 계속 켜두지 않아도 되고, 이를 통해 추론 비용도 크게 줄었다고 해요.

큐레이터 노트

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코드를 모르는 현장 전문가가 만든 모델을 IT 담당자가 손쉽게 운영 시스템에 넣을 수 있게 되면서, 기업 안에서 AI 활용 속도가 빨라지는 사례예요.

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추론(Inference)은 학습이 끝난 인공지능 모델이 새로운 입력을 받아 예측이나 답변 같은 출력을 만들어내는 과정을 말한다.

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