AI&MLOps Platform
(AI&MLOps 플랫폼)

쿠버네티스 기반의 머신 러닝 플랫폼

AI&MLOps 플랫폼은 머신 러닝 모델의 개발, 학습, 배포 과정 전체 파이프라인의 반복적인 작업을 자동화하는 머신 러닝 플랫폼입니다. 쿠버네티스 기반의 MLOps1) 환경을 제공하며, 학습 데이터와 모델, 운영 데이터의 통합적인 관리가 가능합니다.
1) MLOps: Machine Learning Development(Dev)와 Machine Learning System Operation(Ops) 통합을 목표로 하는 ML 엔지니어링 방법론

AI&MLOps 플랫폼 서비스 특징

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AI&MLOps 플랫폼 서비스 구성도

  1. 사용자
  2. Console
  3. Kubernetes Engine : CPU Worker Nodes, GPU Worker Nodes, Persistent Volume
  1. Data Scientist, MLOps Engineer
  2. AI&MLOps Platform : Pipeline, Meta data, Model Serving, Notebook, Hyper Parameter Tuning ...
  3. Jupyter Notebook → Model Development → Model Training → Hyper Para.Tuning → Model Serving → Inference Application.

AI&MLOps 플랫폼 주요 기능

  • 기본 기능 (Mini, Enterprise 공통)

    - AI 플랫폼 생성 (자동 배포/구성) , 조회 (플랫폼 버전, 자원 현황), 삭제
    - Jupyter Notebook 제공 : 모델 개발, 학습, 추론
    - 머신 러닝 Pipeline Workflow 자동화
    - 그 외 오픈소스 AI&MLOps 플랫폼 기본 제공 기능

  • 추가 기능 (Enterprise)

    - Advanced AI/ML 플랫폼 대시보드
    - AI/ML Notebook Server : Base 이미지, 사용자 정의 이미지
    - AI/ML Job : Job 생성, 템플릿, 아카이브, 스케줄링, 실행, 모니터링
      ※ GPU 자원 모니터링, GPU Fraction 지원
    - 사용자 이미지 빌드 및 관리
    - AI JumpStarter 및 실험 추적 관리 (ETM : Experiment Tracking Management)
    - Serving : 대시보드, 모델 등록/관리, Inferencing, Predictions 및 시각화
    - 플랫폼 자원 관리 : 프로젝트별 자원 사용량 관리, 자원 사용량 모니터링
    - 프로젝트 사용자/권한 관리, Admin 기능, 플랫폼 Configuration 조정 기능

AI&ML옵스 플랫폼 요금 기준

    • 제공 항목
    • AI&MLOps 플랫폼 환경 제공을 위한 SW 패키징
    • 과금
    • 배포된 AI&MLOps 플랫폼 규모와 사용 시간에 대해 시간 단위 과금
      ※ 사용자 환경 구성을 위한 삼성 클라우드 플랫폼 (Samsung Cloud Platform, SCP) 비용 별도
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