PARK 스택: 프로덕션 AI 시스템 구축을 위한 새로운 표준

• •기존 ML 스택 확장은 데이터 유형과 하드웨어 요구사항의 차이로 인해 구현이 어렵다
• •API 전용 접근 방식은 장기적으로 비용 효율성과 기술적 전문성 확보에 불리하다
• •맞춤형 플랫폼 구축은 Uber, Lyft 등 기술 선도 기업들이 채택하는 전략이다

기존 ML 인프라는 주로 정형 데이터 처리에 최적화되어 있어 대규모 언어 모델의 분산 학습 및 추론에는 적합하지 않을 수 있다.

• •PyTorch는 Fine-tuning, RL, Distillation 등 모델 고도화의 핵심 도구이다
• •Ray는 복잡한 분산 워크로드를 단순화하여 하드웨어 자원을 최적화한다
• •Kubernetes는 클러스터 관리와 프로덕션 환경의 안정성을 보장한다

PARK는 각 기술의 앞 글자를 딴 약자로 과거 웹 개발의 LAMP 스택과 유사한 표준화된 기술 조합을 지향한다.

• •구성 요소 간의 통합 작업이 이미 완료되어 있어 도입 장벽이 낮다
• •오픈소스 거버넌스를 통해 특정 벤더에 대한 종속성(Lock-in)을 방지한다
• •방대한 에코시스템의 라이브러리를 활용해 기능을 빠르게 확장할 수 있다

Linux Foundation은 오픈소스 프로젝트의 중립적인 운영을 지원하는 비영리 단체로 기술의 지속 가능성을 보장한다.

• •Ray Serve와 vLLM 등의 통합으로 추론 레이어의 효율성을 높였다
• •NVIDIA뿐만 아니라 TPU, AMD 하드웨어로의 인프라 확장이 용이하다
• •하드웨어 희소성 문제를 해결하기 위해 자원 활용 최적화가 필수적이다

분산 추론은 하나의 모델을 여러 장치에 나누어 실행함으로써 대규모 요청을 빠르게 처리하는 기술이다.

• •PyTorch와 Kubernetes 등에 능숙한 엔지니어 확보가 용이하다
• •활발한 커뮤니티 리소스를 통해 기술적 문제 해결 속도를 높일 수 있다
• •오픈소스 표준화는 기업의 기술 도입 리스크를 줄여주는 안전장치 역할을 한다

표준화된 기술 스택은 교육 비용을 절감하고 팀의 생산성을 빠르게 높이는 효과가 있다.