생성형 AI 개발자는 어떤 프로그래밍 언어와 기술을 사용할까?

생성형 AI 모델, 특히 대규모 언어 모델(LLM) 개발자들은 다양한 프로그래밍 언어와 기술을 사용합니다. AI 개발자들이 주로 사용하는 언어와 기술은 아래와 같습니다.

 

1. Python

• 주요 이유: Python은 머신러닝과 딥러닝 분야에서 가장 널리 사용되는 언어입니다. TensorFlow, PyTorch, Hugging Face Transformers 등 다양한 AI 프레임워크와 라이브러리가 Python으로 작성되어 있습니다.

• 라이브러리:

  • TensorFlow: 구글이 개발한 딥러닝 프레임워크로, 주로 신경망을 학습시키는 데 사용됩니다.

  • PyTorch: 페이스북에서 개발한 딥러닝 라이브러리로, 연구자들과 개발자들 사이에서 인기가 높습니다.

  • Hugging Face: 대규모 언어 모델(LLM)을 쉽게 구현할 수 있는 Transformers 라이브러리가 유명합니다.

 

2. C++

• 주요 이유: C++는 고성능이 요구되는 AI 시스템에서 많이 사용됩니다. 특히 모델 학습과 추론 속도를 극대화하기 위해 효율적인 메모리 관리와 저수준 최적화가 필요한 경우 활용됩니다.

• 사용 분야:

  • 딥러닝 프레임워크 내부 구현: TensorFlow, PyTorch 등의 핵심 라이브러리는 C++로 구현된 부분이 많습니다.

  • 고성능 컴퓨팅: 모델의 훈련 속도와 추론 속도를 극대화하기 위해 GPU와 CPU 간의 효율적인 자원 관리가 필요할 때 C++가 자주 사용됩니다.

 

3. JavaScript / TypeScript

• 주요 이유: AI 모델을 웹 기반 애플리케이션에서 제공하는 경우, 특히 프론트엔드와 백엔드를 연결할 때 사용됩니다. 또한, TensorFlow.js 같은 라이브러리를 사용하여 브라우저에서 직접 딥러닝 모델을 실행할 수 있습니다.

• 사용 분야:

  • TensorFlow.js: JavaScript로 작성된 TensorFlow의 버전으로, 브라우저 내에서 신경망을 학습시키고 실행할 수 있습니다.

  • Node.js 기반의 백엔드: AI 모델을 API로 제공하거나 웹 서비스와 통합할 때 사용됩니다.

 

4. Rust

• 주요 이유: Rust는 최근 AI 개발에서 인기를 얻고 있는 언어입니다. 특히 메모리 안전성과 성능 최적화에 강점을 가지고 있기 때문에, 안정성과 고성능이 요구되는 시스템에서 사용됩니다.

• 사용 분야:

  • 모델 배포 및 운영: Rust는 시스템 리소스 사용을 최적화하기 때문에, 실시간 AI 모델 배포 및 고성능 추론 서비스에서 주로 사용됩니다.

  • PyTorch의 일부 컴포넌트: PyTorch의 컴파일러와 관련된 부분에 Rust가 사용되기도 합니다.

 

5. Go (Golang)

• 주요 이유: Go는 고성능 서버와 분산 시스템을 구축하는 데 사용됩니다. AI 모델을 대규모 인프라에서 배포하고 운영하는 과정에서 Go가 사용되기도 합니다.

• 사용 분야:

  • API 서버: AI 모델을 API로 제공할 때 Go의 경량 서버 구현을 통해 빠른 응답성과 확장성을 제공합니다.

  • 분산 시스템 관리: AI 모델의 배포를 관리하는 Kubernetes와 같은 플랫폼이 Go로 작성되어 있습니다.

 

6. SQL 및 NoSQL (데이터베이스 언어)

• 주요 이유: AI 모델을 학습시키기 위해서는 대규모 데이터를 처리할 수 있는 데이터베이스가 필수적입니다. 관계형 데이터베이스(SQL)와 비관계형 데이터베이스(NoSQL)을 모두 사용할 수 있어야 합니다.

• 사용 분야:

  • 데이터 준비 및 전처리: 학습 데이터의 저장과 조회를 효율적으로 관리합니다.

  • 대규모 데이터 관리: 모델이 학습할 때 사용하는 대용량 데이터를 효율적으로 처리하고 관리합니다.

 

생성형 AI와 대규모 언어 모델을 다루는 개발자는 Python, C++, Rust, Go, CUDA 등 다양한 언어와 기술 스택을 사용합니다.