GDG Cloud Korea DevFest

11/23(토), 스페이스쉐어 삼성역센터에서 열린 GDG Cloud Korea DevFest에 다녀왔다. 이번 겨울에 Cloud 스터디잼을 신청해두었기 때문에 (미리 맛보기 삼아...) 도움이 될 것 같아서 참석했다. 많은 분들이 유익한 강연을 해주셔서 그 내용을 간략하게나마 블로그에 정리해보려고 한다.

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1. Google Cloud AI 인프라에서 Diffusion 모델로 이미지 생성하기

- Terry 안정환

Google Cloud GPU와 TPU

• GPU (Graphics Processing Unit): 딥러닝 모델 학습 및 추론에 최적화된 하드웨어.
  • Stable Diffusion 등 확산 모델 학습에 주로 사용.
• TPU (Tensor Processing Unit): Google이 개발한 AI 전용 가속기.
  • TPU v5e로 더 빠르고 효율적인 학습 가능.

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확산 모델 (Diffusion Model)

• 복잡한 데이터 구조를 학습해 이미지를 생성하는 모델.
• Stable Diffusion: 대중적이고 오픈소스 기반.

Google의 생성형 AI - Imagen

• Google이 개발한 텍스트-이미지 생성 모델.
• 세밀한 이미지 생성 가능, 최근엔 이미지 편집 기능 추가.

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Google Cloud에서 Stable Diffusion 활용하기 🔗

• GKE (Google Kubernetes Engine): 대규모 작업에 쿠버네티스를 통해 안정적 운영.
• Vertex AI 모델 가든: 미리 학습된 모델과 툴 제공.
  • Stable Diffusion과 같은 대중적 모델 사용 가능.

TPU v5e에서 Stable Diffusion 실행하기 - MaxDiffusion 🔗

MaxDiffusion이란?

• TPU에 최적화된 Stable Diffusion 학습 및 실행 방식.
• TPU v5e를 활용해 속도와 효율성 극대화.

특징

1. 저렴한 비용: TPU 기반으로 GPU 대비 비용 절감.
2. 확장성: 대규모 데이터셋에서도 성능 유지.

Imagen의 이미지 편집 기능 활용

• Google Cloud에서 Imagen을 활용하면 기존 이미지에 텍스트 기반 편집 가능.
• 예: “햇살이 비치는 풍경”에서 “노을이 깔린 풍경”으로 수정 가능.

요약하자면!

• GPU/TPU는 확산 모델 학습과 실행에 필수적.
• Stable Diffusion은 대중적이며, Google Cloud의 다양한 서비스(GKE, Vertex AI)에서 활용 가능.
• TPU v5e + MaxDiffusion = 더 빠르고 저렴한 이미지 생성.
• Google의 Imagen으로 이미지 생성과 편집도 가능!

*직접 해보고 싶다면! 깃허브 링크 *🔗

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2. Gemini Pro를 활용한 Gen AI 앱 만들기!

- 최치영

Gemini란?
Google DeepMind가 개발한 차세대 생성형 AI(Generative AI) 모델.
다양한 언어와 멀티모달 기능을 통합하여 텍스트, 이미지, 코드 생성까지 가능.
특히 Gemini Pro는 상업적 앱 개발에 적합하도록 최적화된 버전.

Gemini의 특징
멀티모달 기능:
텍스트뿐 아니라 이미지, 비디오 등 다양한 데이터를 이해하고 생성.
강화된 자연어 처리:
사용자의 요청에 더욱 정교하고 문맥을 이해한 응답 제공.
고성능 추론:
복잡한 데이터 분석 및 추론 작업 수행 가능.
확장성:
Google Cloud와 통합되어 대규모 앱 서비스 지원.

Gemini Pro를 활용하는 이유
유연한 API 제공:
Vertex AI와 연동하여 생성형 AI 애플리케이션을 쉽게 구축 가능.
최적화된 성능:
엔터프라이즈 환경에서 빠르고 안정적으로 작동.
모델 업데이트:
최신 AI 기술 반영으로 지속적인 성능 향상 보장.

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3. 팀장님, 정말 쿠버네티스를 쓰셔야겠어요?

- Jaeyeon Baek

쿠버네티스란?

• 쿠버네티스(Kubernetes)는 애플리케이션 컨테이너를 관리하는 오픈소스 시스템.
• 컨테이너화된 애플리케이션의 배포, 확장, 관리를 자동화하는 데 사용.
• 주요 구성 요소:
  • Nodes: 쿠버네티스를 실행하는 서버.
  • Pods: 컨테이너를 하나 이상 포함하는 최소 단위.
  • Namespaces: 여러 프로젝트나 환경을 격리하기 위한 공간.

배워야 할 것들이 너무 많다!

• 쿠버네티스는 강력하지만 학습 곡선이 높고 관리가 복잡하다.
• Pod, Deployment, Service, Ingress 등 다양한 개념을 배우고 설정해야 한다.
• 리소스 관리와 확장성이 중요한 경우 적합하지만, 그렇지 않으면 과도한 관리 부담을 초래할 수 있다.

Terraform에 대해서

• Terraform은 인프라를 코드로 관리하는 도구.

• AWS, Google Cloud, Azure 등 다양한 클라우드 환경에서 리소스를 자동화하여 설정하고 관리할 수 있다.

• Terraform을 사용하면 인프라의 버전 관리가 가능하며, 변경 사항을 코드로 추적할 수 있다.

• 예시 코드:

  provider "google" {
    project = "your-project-id"
    region  = "us-central1"
  }
  
  resource "google_container_cluster" "primary" {
    name     = "my-cluster"
    location = "us-central1-a"
    initial_node_count = 3
  }

결론: 큰 이유 없으면 Cloud Run을 써라.

• Cloud Run은 서버리스 환경에서 컨테이너를 실행할 수 있게 해주는 서비스.
• 자동 확장과 자동 관리가 가능하며, 쿠버네티스처럼 복잡한 설정이 필요 없다.
• 배포와 관리가 간단하고, 작은 프로젝트나 실험적인 앱에 적합하다.

소프트웨어에서 가장 큰 문제는 'Overengineering'

• 쿠버네티스를 사용하기 전에, 문제의 규모와 요구 사항을 명확히 이해하고, 단순하고 효과적인 솔루션을 고려하는 것이 중요하다.
• 간단한 해결책이 더 나을 수 있는 경우가 많다.

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4. Beyond Text: Exploring Multimodal LLM with Gemini

- 김태형 (T Kim)

Gemini 1.5 Pro: 멀티모달 생성형 AI의 새로운 지평

- natively multimodal

멀티모달 방식의 이해

• 멀티모달(Multimodal) AI는 텍스트, 이미지, 음성, 비디오 등 다양한 모드의 데이터를 동시에 처리하고 생성하는 능력을 가진 시스템.
• 기존의 AI는 텍스트 기반 혹은 이미지 기반 등 단일 모드의 처리만 가능했으나, 멀티모달 AI는 이를 결합하여 더 풍부하고 복합적인 결과를 도출할 수 있다.
  • 예를 들어, 텍스트를 바탕으로 이미지를 생성하거나, 이미지를 기반으로 텍스트를 생성하는 방식이 가능하다.

멀티모달 방식의 활용

• 멀티모달 RAG( Retrieval-Augmented Generation):
  • RAG는 검색 기반 생성을 의미하며, 텍스트와 관련된 외부 데이터를 검색하여 생성을 보조하는 방식이다. 멀티모달 RAG는 텍스트뿐만 아니라 이미지, 비디오, 음성 등의 다양한 데이터를 검색하여 더 풍부하고 정확한 결과를 생성할 수 있다.
  • 예를 들어, 텍스트 질문에 대해 멀티모달 RAG 시스템은 관련 이미지를 검색하여 답변을 시각적으로 보강하거나, 음성을 통해 정보 전달을 할 수 있다.

Gemini 1.5 Pro의 멀티모달 특성

• Gemini 1.5 Pro는 natively multimodal한 AI 모델로, 텍스트뿐만 아니라 이미지, 비디오 등 여러 형태의 데이터를 자연스럽게 다룰 수 있다.
• 멀티모달 방식을 통해 자연스러운 상호작용이 가능해져, 사용자가 제공하는 다양한 형태의 입력에 대해 더 정확하고 풍부한 응답을 제공할 수 있다.
• 예시: 텍스트로 요청한 내용을 바탕으로 이미지를 생성하거나, 이미지에서 텍스트를 추출해 추가적인 설명을 제공하는 등 다양한 기능을 지원한다.

멀티모달 방식의 이점

• 상호 보강: 텍스트와 이미지를 동시에 활용하여 더 정확하고 풍부한 정보 제공.
• 효율성: 다양한 형식의 데이터를 통합하여 빠르고 직관적인 결과를 도출.
• 창의적 결과: 멀티모달 AI는 새로운 형태의 창의적 결과물을 생성할 수 있어, 예술, 마케팅, 디자인 등 여러 분야에서 활용 가능하다.

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오늘 컨퍼런스에 갔다 와서 느낀 점은 '구글이 Gemini를 정말 밀어주고 있구나' 하는 것이다. (바야흐로 AI시대니 물론 당연한 일이겠지만) 12월에 2.0이 출시된다고 하는데, 나도 한번 써봐야겠다. 당장 안드로이드 스튜디오만 해도 업데이트 후에 Gemini 써보라고 푸시 알림을 보내는데 코파일럿에 익숙해져서 쓸 생각을 못했네.. ㅋㅋ

https://velog.io/@jjwm10625/GDG-Cloud-Korea-DevFest