Machine Learning > AI EasyMaker > 개요

인공 지능 학습 및 고도화를 위해 개발 환경 제공부터 학습, 모델, 엔드포인트를 관리할 수 있도록 AI Platform을 제공합니다. ML 모델을 손쉽게 학습 시키고 비교할 수 있으며 엔드포인트를 통해 배포할 수 있습니다.

주요 기능

  1. 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.

  2. 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 텐서보드를 통해 분석할 수 있습니다.
    • 하나의 알고리즘을 여러 번 학습하여 정확도를 높이고, 실험 단위로 그룹화하여 비교 분석할 수 있습니다.
    • 데이터 세트만 준비하면, 별도로 학습 코드를 작성하지 않아도 AI EasyMaker에서 제공하는 알고리즘으로 머신 러닝 모델을 생성할 수 있습니다.

  3. 하이퍼파라미터 튜닝

    • 머신 러닝 모델의 예측 정확도와 성능을 높이기 위해 최적화된 하이퍼파라미터를 찾아낼 수 있도록 반복 실험을 자동화할 수 있습니다.

  4. 모델 관리

    • 학습이 완료된 모델 아티펙트를 관리할 수 있습니다.

  5. 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 위해서 새로운 테스트 스테이지로 추가하고 테스트가 완료되면 기본 스테이지로 변경 기능을 활용하여 기존 도메인으로 바로 적용할 수 있습니다.
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