MAI-Image-2-Efficient: 배치 처리 최적화로 DALL-E 3의 비용과 속도 한계 극복

Context

고품질 이미지 생성을 위한 DALL-E 3 등의 모델은 단일 동기식 요청 기반으로 작동하여 대규모 상용 서비스의 Throughput 확보에 한계 발생. 특히 대량의 이미지 생성이 필요한 e-commerce 및 마케팅 파이프라인에서 높은 비용과 낮은 처리 속도가 병목 지점으로 작용.

Technical Solution

• Model Distillation 기법을 적용해 raw quality를 일부 희생하고 Throughput과 Cost Efficiency를 극대화한 최적화 변형 모델 설계
• 기존 단일 요청 기반의 Synchronous API 구조에서 벗어나 수백 개의 작업을 동시에 처리하는 Asynchronous Batch Queue 시스템 도입
• OpenAI API Spec과 호환되는 Endpoint 설계를 통해 기존 DALL-E 3 파이프라인에서의 Model Swap 비용을 최소화한 DX 전략 채택
• Azure AI Inference SDK 및 VNET 통합을 통한 Enterprise급 보안 가드레일과 Private Endpoint 환경 구축
• Microsoft Foundry 중심의 통합 인터페이스 제공으로 모델 테스트부터 배포까지의 워크플로우 단일화