아이디비(주)

없음

- AI 모델 개발 전 주기(데이터연결 및 데이터셋 생성, 모델개발/학습, 운영 및 모니터링)를 지원하는 MLOps 플랫폼
- AI 모델 개발환경과 운영환경이 하나의 플랫폼 내에 통합된 형태의 플랫폼
- 모델개발 Code에 대한 Pipeline화를 클릭 베이스 구현하는 기능
- No-code / Low-code 기반, Drag-Drop 방식으로 모델 개발이 가능
- 플랫폼 내 자원(Workspace/Project 별) 사용량 관리 기능 (자원 사용량 모니터링과 일부 자원(Dev instance, Inference service)에 대한 회수 기능 가능)
- 다양한 모델 개발환경(VSCODE, Pycharm)과 연동 및 Extension tool (Jupyter Lab) 제공
- 다양한 인공지능 모델을 사용하기 위한 Model Framework 지원
- 모델에 대한 실험관리, 실험비교, 버전관리 기능 제공
- UI/UX 기반 모델 재학습/배포로 사용자의 편의성 보장 가능
- 다양한 외부 툴(Data source, ML development 등)과의 연동을 통해 기존 Legacy system과 호환성 및 확장성 지원
- GUI기반의 데이터, 수집, 변환, 분석, 저장 프로세스 기능
- 제조관리 테스트 플랫폼, 지능형 물류부품 TEST-BED 등 경북하이브리드부품연구원 구축장비에서 수집되는 데이터 연동
타. 시계열 데이터의 추출, 맵핑, 스케쥴링 처리 기능

GPU기반 빅데이터 가속화, 라벨링, 데이터 시각화 및 분석이 가능한 장비이며
인공지능 모델링 및 프로젝트를 관리할 수 있는 시스템 장비다.
특히 GPU 자원을 할당받아 고용량 데이터를 빠르게 처할 수 있으며 여러 개발자가 공동으로
AI 모델을 개발할 수 있는 환경도 지원한다.
가. GPU기반 초고성능 대용량 데이터 서버 및 관리 플랫폼, 네트워크
나. 다수의 GPU로 빅데이터에 대한 딥러닝 모델 구축 및 학습, 분석 등 고속연산처리
다. 연산 장비와 스토리지 사이에서 대량의 데이터 전송 시 병목현상 없이 양방향 고속통신하는 기능 지원
라. 인공지능 플랫폼 관리, GPU 자원 할당량 관리, 사용량 관리, 작업이력 관리하는 기능
마. 빠른 데이터 분석을 위한 병렬 연산처리 기능 지원
바. 다양한 인공지능 모델을 사용하기 위한 Framework 지원
사. 다중 사용자가 작업 수행이 가능하도록 자원할당 기능
아. 사용자의 편의성 보장
자. 보유중인 데이터를 이용하여 학습 데이터셋 구축을 위한 데이터 라벨링 수행 기능
차. 데이터 라벨링 결과를 확인하고 수정할 수 있는 기능
카. 대규모 데이터 라벨링을 위해 라벨링 작업을 분배하고 진행 관리 기능 지원
타. 빅데이터 기반 데이터, IoT 센서, 머신러닝 분석 결과를 웹 에디터기반으로 시각화 툴을 활용하여 데이터 시각화 화면을 구성하는 기능 지원