맞춤형 AI 솔루션으로 귀사의 경쟁력을 강화합니다.
MLOps 파이프라인(Pipelines scripte)를 사용하여 데이터 추출, 분석, 준비, 모델 학습, 모델 평가 및 검증 등 배포과정을 자동화하기 때문에 AI/ML 솔루션의 경우 ML 프로젝트를 효율적으로 관리하고,
대규모 환경에서 손쉽게 확장하며, 자동화된 워크플로우 통해 빠르게 모델을 배포할수 있습니다.
AI / ML 개발 환경의 필요한 다양한 프레임워크 및 라이브러리 제공
-
다양한 딥러닝 프레임워크 지원
TensorFlow, PyTorch -
Conda 가상환경 제공
Python 버젼선택, 딥러닝 환경 Library -
NVIDIA DataCENTER GPU
NCCL, CUDNN GPU 가속 Libray
-
코드 및 데이터를 위한 최신 웹 (WEB IDE) 기반
대화형 개발 환경을 제공 하며 데이터 과학, 머신러닝에서 워크플로로 구성할수 있습니다.
쿠버네티스 환경에서 작동하는 머신러닝 플랫폼 입니다.
Kubernetes에서 실행되는 머신러닝(Machine Learning, ML) 플랫폼으로, AI/ML 모델의 개발, 배포, 관리 및 확장 작업을 지원합니다.
컨테이너(Container) 기반의 스케일 업(Scale-Up)과 스케일 아웃(Scale-Out)을
지원하기 때문에 필요의 의해서 얼마든지 GPU 리소스를
최대치 활용 할 수 있습니다.
MLOps Flatform 특징
TensorFlow, PyTorch, MXNet와 같은 ML 프레임워크 지원 하며, 사용자가 원하는 프레임워크를 선택하고, 이를 바탕으로 학습 및 추론 가능
Katib : 하이퍼파라미터 튜닝을 자동화 하는 도구로, 다양한 알고리즘을 통해 최적의 모델 성능값을 찾는데 도움 제공
머신러닝 파이프라인(Pipelines)을 정의 하고 모델 훈련, 하이퍼파라미터 튜닝, 예측 자동화 가능