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ML 프로젝트의 ROI
- 많은 실험을 처리하지 못하면 생산성에 큰 영향을 미치고 성능이 떨어지는 모델을 개발하게 됩니다
- 실제 ML 시스템은 일반적으로 기존 코드의 유지 관리 문제와 추가적인 ML 관련 문제들로 인해 막대한 비용이 지속적으로 발생합니다
- 수천 건의 실험을 반복적이고 협력적으로 실행하여 성공적인 모델을 빠르게 구축하고 프로덕션에 배포할 수 있습니다
- 모델 성능 메트릭과 함께 GPU 사용률을 자동으로 추적 및 최적화하여 사용률을 30~50% 향상합니다
개발팀
- 맞춤형 소프트웨어를 구축하려면 보통 여러 명의 엔지니어가 필요합니다. 도구가 지원하는 최종 사용자 수에 따라 개발에 필요한 리소스의 수도 증가합니다
- 미국에서 소프트웨어 엔지니어의 평균 연봉은 $125,000입니다
- 엔터프라이즈급 개발에는 많게는: 5명 이상의 전담 엔지니어가 필요하며 이는 $625,000 이상을 의미합니다
- 10년 이상 ML 분야에서 고객 서비스를 제공한 경영진이 설립하였습니다
- ML 실무자의 프렉티셔너들의 문제를 해결하기 위해 프로덕트 및 엔지니어링 직원 수를 매년 55% 이상 늘리고 있습니다
- 매월 고품질 릴리스를 수행하여 플랫폼이 지속적으로 향상되고, 시장 변화에 따라 선회하며, 고객의 기대에 부응하도록 합니다
시간 가치
- 일반적인 소프트웨어 개발 타임라인:
- 계획 및 요건 확인: 2~4주
- 설계 및 아키텍처: 2~4주
- 개발: 3~8개월
- 구현: 2~4주
- 테스트 및 규정 준수: 3~6주
- 잠재적인 총기간: 6~12개월 - 평균적으로, 기업이 엔지니어를 작업에 투입하는 데에는 3~6개월이 걸립니다
- 60초 이내에 시작 및 실행
- 5분 내에 첫 실험 실행
- 평균적으로, W&B의 사용자를 작업에 투입하는 데에는 3~4주가 걸립니다
유지 관리
- 일반적으로 내부 툴링 모니터링, 문제 해결 및 개선하는 데 1~4명의 엔지니어가 필요합니다
- 잠재적인 총비용:
$125,000 - $500,000 - 문제 처리를 지원하기 위해서는 적어도 한 명의 엔지니어가 교대로 근무해야 합니다
- 새로운 기능이나 업그레이드를 구현하기 위해 관련 개발자에게 의존해야 하므로 시간과 리소스가 많이 소요됩니다. 그뿐만 아니라, 그들이 회사를 떠나면 지원은 거의 또는 전혀 기대할 수 없게 됩니다
- 50+ engineers building, improving, and maintaining W&B based on customer feedback and pivoting with market changes
- 75 이상의 높은 NPS 유지
- 99.95% 이상의 가동 시간 보장
- 고객 성공, 지원 및 솔루션 아키텍처 팀이 고객의 성공적인 적용, 문제 해결 및 교육을 지속적으로 지원합니다
상호 운용성
- 시스템이 서로 공존하도록 하드는 작업은 매우 복잡합니다
- 통합 문제로 인해 병목 현상이 발생할 위험이 있습니다
- 널리 사용되는 모든 ML 프레임워크에 통합
- 9,000개 이상의 일반적인 ML 리포지토리와 연동
- 기술 파트너 통합은 턴키 방식의 경험이며, 그 예로 Amazon Sagemaker, Vertex AI, Kubeflow 등이 있습니다
확장성
- 내부 개발 시 확장성에 대한 계획을 간과하여, 높은 유지보수 비용, 열악한 사용자 경험, 심지어 연쇄적인 장애로 이어지는 경우가 비일비재합니다
- 때로는 솔루션이 확장됨에 따라 팀이 기술 스택을 재설계해야 하므로, 엄청난 비효율이 발생할 수 있습니다
- 사용자가 수천 번의 실험을 실행할 때 기록되는 아티팩트와 메타데이터를 처리할 수 있도록 자동으로 확장됩니다
- 여러 팀과 프로젝트가 W&B의 연구 결과와 진행 상황을 활용하여 효율적인 협업을 보장합니다
사회적 증거