서비스 특징
대규모 분산 학습 및 서빙 기능을 제공하는 MLOps 플랫폼
표준화된 대규모 분산 학습
최신 AI 모델의 대규모 파라미터 학습을 위해 멀티 GPU·멀티 노드 기반의 분산 학습 환경을 제공합니다.
최적화된 GPU 리소스 스케줄링
사용자의 학습·추론 작업에 따라 GPU를 동적으로 배치함으로써 자원 낭비를 최소화하고 처리량을 극대화합니다.
서비스 자동화를 위한 파이프라인
학습 데이터 준비부터 모델 학습·검증·배포까지의 전 과정을 자동화하여 반복 작업을 최소화합니다.
실시간 모니터링
운영 중인 모델의 성능 저하, 데이터 드리프트, 예측 품질 변화를 실시간으로 모니터링할 수 있습니다.
상세 기능
표준화된 대규모 분산 학습
멀티 GPU·멀티 노드 환경에서 안정적으로 확장 가능한 분산 학습 구조를 제공합니다. 일관된 설정과 자동화된 자원 관리로 대규모 모델 학습의 속도와 효율성을 극대화합니다.
최적화된 GPU 리소스 스케줄링
워크로드 특성에 맞춰 GPU를 자동으로 할당·조정하여 불필요한 자원 낭비를 방지합니다. 또한 워크로드 타입별로 Reserved, Spot, On-Demand GPU 리소스의 다양한 요금 옵션을 제공해 합리적인 비용 운영이 가능합니다.
서비스 자동화를 위한 파이프라인
데이터 수집 → 전처리 → 학습 → 테스트 → 배포 → 서빙에 이르는 전 과정을 자동화하여 개발 및 운영 생산성을 높일 수 있습니다. 반복 업무를 배제하고 모델 출시 주기를 단축하는 End-to-End MLOps 파이프라인을 제공합니다.
실시간 모니터링
모델 성능, 데이터 품질, 시스템 리소스 등 주요 지표를 실시간으로 제공합니다. 예측 품질 저하나 데이터 드리프트 발생 시 알림 및 재학습 트리거를 통해 안정적인 운영을 지원합니다.
통합형 AI 개발 환경
ML expert Platform에서는 여러 사용자가 협업할 수 있는 공간인 워크스페이스와 프로젝트라는 개념을 사용합니다. 워크스페이스 단위로 GPU 리소스를 배정하고, 권한 및 접근 제어 기능을 제공함으로써 조직 내 AI/ML 업무의 표준화와 생산성을 높일 수 있습니다.
참고
ML expert Platform은 오픈소스 기반 MLOps 플랫폼인 Kubeflow(Apache License 2.0)를 활용하여 구현되었으며, Kubernetes 환경에서의 확장성·자동화·표준화를 기반으로 안정적인 AI 개발·운영 환경을 제공합니다.
