AI EasyMaker 서비스 소개

인공 지능 학습 및 고도화를 위해 개발 환경 제공부터 학습, 모델, 엔드포인트를 관리할 수 있도록 AI 플랫폼을 제공합니다. 머신 러닝 모델을 손쉽게 학습시키고 비교할 수 있으며, 엔드포인트를 통해 배포할 수 있습니다.

주요 기능

• 개발 환경

  • 머신 러닝 개발을 위한 필수 패키지가 설치되어 있는 Jupyter 노트북을 제공합니다.
  • TensorFlow, PyTorch 프레임워크 환경의 노트북을 선택할 수 있습니다.
  • 노트북에는 AI EasyMaker의 기능을 사용할 수 있는 SDK가 제공됩니다.

• 학습(Training)

  • 노트북에서 개발한 머신 러닝 알고리즘을 학습하기 위한 환경을 제공합니다.
  • 알고리즘에 맞는 TensorFlow, PyTorch 프레임워크 환경의 이미지를 선택하고, 원하는 GPU/CPU 인스턴스 타입과 스토리지 사이즈를 지정하여 학습을 생성할 수 있습니다.
  • 최대 10개 노드로 분산 학습이 가능합니다.
  • 학습 결과 지표는 TensorBoard를 통해 분석할 수 있습니다.
  • 하나의 알고리즘을 여러 번 학습하여 정확도를 높이고, 실험 단위로 그룹화하여 비교 분석할 수 있습니다.

• 모델 관리

  • 학습이 완료된 모델 아티팩트를 관리할 수 있습니다.

• 엔드포인트(Serving)

  • 모델을 서비스하기 위한 엔드포인트를 제공합니다.
  • 엔드포인트는 이중화 구성이 가능합니다.
  • 엔드포인트는 API Gateway 서비스와 연동되어 API Gateway의 다양한 기능을 활용할 수 있습니다.
  • 서비스 중인 엔드포인트에 정확도가 높은 새로운 모델을 배포하기 위해 새 테스트 스테이지로 추가하고, 테스트가 완료되면 기본 스테이지로 변경하는 기능을 활용하여 기존 도메인으로 바로 적용할 수 있습니다.

서비스 대상

• 머신 러닝 개발 시 인프라 환경 구성이 어려운 초급 개발자 대상
• 비즈니스 분석을 위한 머신 러닝 예측이 필요한 경우
• SDK를 사용하여 학습, 모델 평가 및 배포가 필요한 경우
• 대용량 데이터에 대한 머신 러닝 분석이 필요한 경우
• 대규모 모델 관리 및 배포 관리가 필요한 경우

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보다 자세한 내용은 사용자 가이드에서 확인하실 수 있습니다.