미국IT·통신2025 – 진행 중

예스트

벤토ML 기반 AI 모델 배포 표준화

예스트는 벤토ML로 운영 환경에서 모델 150개 넘게 돌리며 개발 시간이 70% 줄었다고 밝혔다

문제

예스트의 데이터 사이언스 팀은 자사 제품에 쓰이는 여러 종류의 모델을 배포할 공통된 방식이 필요했다. 모델은 생성형 모델과 미세조정한 소형 언어 모델부터 전통적인 통계 머신러닝까지 다양했다. 예스트는 이 모델들을 여러 클라우드와 지역에서 서비스해야 하기도 했다.

예스트는 벤토ML의 추론 플랫폼 벤토클라우드를 표준으로 삼았다. 데이터 사이언스 팀은 엔지니어링 팀을 기다리지 않고 모델을 배포하고 확장했다. 멀티클라우드 배포 덕분에 예스트는 현지 규정을 지키면서 요금과 확보 가능성이 더 나은 GPU를 쓸 수 있었다.

70%모델 개발 시간 단축률(벤토ML 발표)공급사 사례[1]

최대 80%컴퓨팅 비용 절감률(벤토ML 발표)공급사 사례[1]

2배출시한 모델 수 증가(벤토ML 발표)공급사 사례[1]

150 이상운영 환경에서 돌아가는 모델 수(벤토ML 발표)공급사 사례[1]

공용 배포 플랫폼 덕분에 데이터 사이언스 팀이 모델을 스스로 출시할 수 있었다. 수치는 모두 플랫폼 벤더가 밝힌 것이다.

[1]BentoML2025년

벤토ML의 고객 사례 소개에 따르면 예스트는 생성형, 미세조정, 전통 모델을 여러 클라우드에 걸쳐 벤토클라우드에서 서비스한다. 개발 시간은 70% 줄고 컴퓨팅 비용은 최대 80% 낮아졌으며, 출시한 모델은 2배로 늘고 운영 중인 모델은 150개가 넘는다고 밝혔다.

자세한 내용은 원문에서 확인하실 수 있습니다.

등록일 2026년 11월 2일 · 수정일 2026년 11월 2일