CloudML

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효과적인 AI 도입을 위한 No-Code AI 분석 및 머신러닝 플랫폼

CloudML은 MLOps 파이프라인을 기반으로 AI 모델 라이프사이클을 관리하는 머신러닝 플랫폼입니다.
No-Code AI, 통합 협업 환경, 간편한 라이프사이클 관리, 생성형 AI 기반 Copilot 등 최신 트렌드를 반영하여 고객의 AI 도입을 위한 검증된 해결책을 제시합니다.

서비스 특징

  • No-Code AI 기능

    No/Low Code로 수행 가능한 AI/ML 분석툴을 제공합니다. 데이터 수집부터 저장, 처리, 분석/모델링, 배포, 모니터링까지 분석 전체 과정을 시각화하여 제공함으로써 손쉽고 빠른 분석이 가능합니다.

  • 협업을 위한 통합 플랫폼

    클러스터 별 SCP Container Registry 연계를 통해 공동 분석 환경을 즉시 구성하여 협업 개발을 손쉽게 수행할 수 있습니다. 또한, 공동 분석 환경은 필요에 따라 손쉽게 변경/재구성 할 수 있습니다.

  • AI 라이프 사이클 관리

    Jupyter Notebook과 Workflow Modeler를 스텝으로 등록 가능한 파이프라인을 제공합니다. AI모델 별 각 라이프사이클에 맞는 최적의 분석 작업이 가능합니다. AI모델 학습 수행 중 실시간으로 Log 모니터링 현황을 제공하여, 각 스텝별 실험 지표의 세부 내용을 한눈에 파악하고 학습 이력을 추적할 수 있습니다.

  • 생성형 AI 기반 Copilot

    자연어 질의를 기반으로 코드를 자동 생성하고, 사용자 맞춤형 워크플로우 함수를 추천하여 생산성과 효율성을 극대화합니다. 또한, 내장형 LLM(Large Language Model)을 제공하여 외부 LLM 연계 없이 간편하게 Copilot 사용이 가능합니다.

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서비스 구성도

CloudML

AI Lifecycle Management
model development
workflow modeler
notebook
training
experiments
verification
deployment
model serving
MLOps pipeline
automaiton
guided ananlytics
visualiztion
report
analytics app
analytics environment
sandbox
gpu scheduler
custom kernel

copilot

kubernetes engine

주요 기능

  • 모델 개발 및 학습 환경 제공
    1. Jupyter Notebook 기반 모델 개발 환경
    2. Notebook Instance별 Image 선택 기능 제공(Built-In Image 1종 포함)
    3. SCP Container Registry 연계를 통한 Custom Image 활용 기능 제공
  • GUI 기반의 편리한 분석 환경 제공
    1. Drag & Drop이 가능한 GUI 기반 Workflow를 제공
    2. 필드별 데이터 확인이 용이한 입력 데이터 시각화
    3. 그래프를 활용하여 이해하기 쉬운 출력 데이터 시각화
    4. AutoML 함수 제공
  • 파이프라인 관리 및 추적
    1. Step별 수행이력 및 상태 확인
    2. Step 실행 중 누적 로그 파일 실시간 모니터링
    3. 주요 실험 지표(Accuracy, Loss 등)의 시각화 및 실시간 모니터링
  • MLflow기반 실험 관리 및 비교
    1. 전체 실험 관리 및 모델별 세부 정보 조회
    2. 실험 관리를 위한 모델의 과거 실험 이력 비교 분석
    3. 모델 검증을 위한 Model Verification 기능
    4. 모델 형상 관리 및 배포를 위한 Model Registry 제공

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