Microsoft 와 Hugging Face 협업 확대
요약
Microsoft와 Hugging Face는 Azure AI Foundry를 통해 협력을 대폭 확대하여, 기업 고객들이 200만 개 이상의 방대한 오픈 모델 생태계를 안전하고 쉽게 활용할 수 있도록 지원합니다. 이 새로운 프레임워크는 사용자가 사내 데이터와 결합하여 기술과 데이터를 완전히 통제하는 AI 애플리케이션 및 에이전트를 구축할 수 있게 합니다. 특히, Azure AI Foundry의 Hugging Face Collection에서는 텍스트, 오디오, 이미지를 아우르는 다양한 작업을 수행하는 검증된 모델들을 몇 번의 클릭만으로 배포할 수 있으며, 보안 테스트와 안전한 형식을 통해 기업 환경에 최적화되었습니다.
핵심 포인트
- Azure AI Foundry를 통해 10,000개 이상의 Hugging Face 오픈 모델을 쉽게 접근하고 배포할 수 있게 되었습니다.
- 이번 협력은 개발자가 가장 적합한 모델을 선택할 자유와 기업이 안전하게 대규모 혁신을 할 수 있는 환경을 제공합니다.
- 모델들은 보안 취약점 스크리닝(ProtectAI Guardian, JFrog) 및 safetensors 형식 저장 등 엄격한 검증 과정을 거쳐 배포됩니다.
- 향후 비디오, 3D, 시계열 데이터, 단백질 등 다양한 모달리티와 도메인 특화 작업으로 협력이 확장될 예정입니다.
오늘 Azure AI Foundry 로 이동하면 텍스트, 오디오 및 이미지와 함께 작동하는 AI 애플리케이션을 몇 번의 클릭으로 배포할 수 있는 10,000 개 이상의 Hugging Face 모델이 vastly(거의) 확장된 컬렉션으로 발견됩니다. 그리고 우리는 막 시작하기만 했습니다!
2 년 전 Microsoft 와 Hugging Face 는 Azure 에서 오픈 모델을 더 쉽게 접근 가능하게 만들기 위해 협업을 시작했습니다. 당시 Hub 는 200,000 개의 오픈 모델이 집결한 곳이었죠.
현재 Hugging Face 에는 200 만 개 이상의 오픈 모델이 있으며, 다양한 작업, 모달리티, 도메인 및 언어를 포괄하고 있습니다. 이제 협업을 다음 단계로 발전시키기에 이르렀습니다. 오늘 발표된 새로운 협업은 Azure 고객들이 Hugging Face 를 어떻게 활용할 수 있는지 크게 확장할 수 있는 상호 성공을 위한 프레임워크를 만듭니다.
"오픈 소스는 AI 가 더 빠르게 움직이는 방법입니다—투명성, 선택권, 그리고 커뮤니티가 핵심입니다. 이 협업은 그 모멘텀에 대한 우리의 약속을 나타냅니다. Hugging Face 의 활기찬 모델 생태계와 Azure 의 안전한 기업급 인프라를 결합함으로써 우리는 개발자에게 작업을 위해 가장 좋은 모델을 선택할 수 있는 자유를 제공하고 조직이 안전하게 대규모로 혁신할 수 있도록 돕습니다."
-- Microsoft 의 Asha Sharma, 기업 부사장
Azure 고객에게 더 많은 오픈 모델을 쉽게 접근 가능하게 하고, 회사 사설 데이터와 함께 안전하게 배포함으로써 기업은 기술과 데이터를 완전히 통제하면서 AI 애플리케이션 및 에이전트를 구축할 수 있습니다.
우리는 회사가 자신의 AI 운명을 통제할 수 있도록, Azure 계정 내에서 가장 좋은 오픈 모델을 안전하게 배포하여 신뢰하고 검증할 수 있는 AI 애플리케이션을 구축할 수 있게 합니다.
-- Hugging Face 의 CEO 및 공동 창립자 Clement Delangue
Azure AI Foundry 로 이동하여 Model Catalog 를 선택해 보세요. 이제 Hugging Face Collection 아래에 10,000 개 이상의 모델을 찾을 수 있습니다.
Collection 의 모델은 텍스트, 오디오 및 이미지와 함께 다양한 작업을 위해 가장 인기 있는 Hugging Face 트렌딩 모델들을 포함합니다—텍스트 생성, 특징 추출, fill-mask, 번역, 문장 유사성 식별, 이미지 분류, 이미지 분할, 텍스트에서 이미지 생성, 이미지에서 텍스트 변환, 자동 음성 인식 및 오디오 분류를 포함합니다.
Azure AI Foundry 의 Hugging Face Collection 을 기업 준비로 만들기 위해 우리는 다음 모델만 특징화합니다:
- Hugging Face 보안 테스트를 성공적으로 통과하여 취약점을 스크리닝한 모델, ProtectAI Guardian 와 JFrog 보안 스캐너와 함께
- safetensors 형식으로 모델 가중치가 저장되어 Pickle 취약점을 피하는 모델
- 런타임에서 임의 코드 삽입을 피하기 위해 원격 코드가 없는 모델
또한 Microsoft 와 Hugging Face 는 추론 컨테이너를 취약점으로 지속적으로 테스트하여 필요시 수정 및 패치를 유지할 것입니다.
이제 예를 들어 인기 있는 Microsoft Phi-4 Reasoning Plus 오픈 모델을 배포하고 싶다고 가정해 봅시다.
먼저 Azure AI Foundry 의 Hugging Face Collection 에서 모델을 선택하고 "Deploy button" 을 클릭하세요. 이 양식에서는 VM, 인스턴스 수 및 배포 매개변수를 선택할 수 있으며, 또 다른 클릭으로 배포 프로세스를 시작할 수 있습니다!
이제 Hub 에서 모델을 브라우징하는 것을 선호한다면, 모델 페이지에서 시작할 수도 있습니다—"Deploy on Azure ML" 옵션은 Azure AI Machine Learning Studio 내의 동일한 배포 옵션으로 이동합니다.
우리는 이제 Azure AI Foundry 내에서 직접 사용할 수 있는 모든 새로운 Hugging Face 모델과 모달리티에 대해 정말 흥분하고 있지만, 그 이상을 멈출 계획이 아닙니다!
앞으로 몇 주와 몇 달 동안, 매일 업데이트가 이어질 것입니다:
- Day-0 릴리스 - Hugging Face 는 Microsoft 와 협력하여, Hugging Face 에서 출시된 모델을 Azure AI Foundry 에서 같은 날에 제공하게 합니다.
- Trending models 업데이트 - Hugging Face 는 Azure AI Foundry 에서 매일 트렌딩 모델을 활성화하기 위해 지속적으로 모니터링합니다.
- 새로운 모달리티 (modalities) - Hugging Face 와 Microsoft 는 비디오, 3D, 시계열 데이터, 단백질 및 기타 분야 특화 작업을 포함하여 더 많은 모달리티와 도메인 특화 작업을 활성화하기 위해 협력할 것입니다.
- 에이전트 (Agents) 및 도구 - 소형, 효율적, 전문화된 오픈 모델은 강력한 AI 에이전트 및 애플리케이션을 구축하는 데 이상적입니다.
Azure 를 사용 중이시라면, 오픈 모델을 사용하여 구축하는 것이 때입니다!
AI 자동 생성 콘텐츠
본 콘텐츠는 Hugging Face Blog의 원문을 AI가 자동으로 요약·번역·분석한 것입니다. 원 저작권은 원저작자에게 있으며, 정확한 내용은 반드시 원문을 확인해 주세요.
원문 바로가기