Modeler 개요
Modeler 소개 및 주요기능
AccuInsight+ Modeler는 Kubernetes 환경에서 Jupyter notebook과 R Studio를 자유롭게 쓸 수 있는 환경을 구성해주어 Machine Learning / Deep Learning 을 사용하는 분석가에게 분석 환경을 제공합니다.
GPU 사용을 지원하기 때문에 고사양의 처리가 필요한 부분에는 GPU 환경도 제공이 가능합니다. Flask RestPlus와 RPlumber 기술을 사용하여 분석가들도 손쉽게 REST API를 작성하고 배포할 수 있도록 UI 기반의 서비스를 제공하고 있습니다.
Modeler 에서 제공하는 기능은 다음과 같습니다.
1. 분석환경 제공 및 프로젝트 단위 협업 환경 제공
고급 사용자를 위한 분석모델 개발환경 빠르게 구축 가능(GUI 기반)
자원 (GPU/CPU/MEM) 활용 및 라이브러리/패키지 사용에 대한 높은 자유도 제공
개발 환경 Custom image 작성 및 프로젝트 단위 공유 기능 제공
프로젝트 단위 분석Asset 및 환경에 대한 협업/공유 환경 제공
Git Repository/Git Lab 통한 분석Asset 형상관리
2. Auto ML/DL 학습자동화 기능
Hyper parameter의 다양한 조합의 병렬학습 및 주어진 CPU/GPU 자원 최대한 활용하여 최적의 모델 개발 지원
3. 분석모델 배포
GUI 기반 Rest API 형태의 모델추론 서비스 배포 기능 제공
Flask(Python), Plumber(R) API 직접 작성 지원에 따른 추론 서비스구성의 높은 자유도 제공
Swagger UI 기반 API Test 지원
Auto Scaling 설정 지원 (추론 서비스 부하에 대한 성능확장 가능)
4. 분석모델 라이프사이클 관리
Experiment 관리를 위한 Lifecycle Python SDK 제공
Experiment 관리를 통한 모델 재학습/재배포 지원
Experiment 별 결과/비교 시각화 제공
5. 모니터링 제공
배포 모델 추론서비스 모니터링 및 통계 제공
Data Drift 기반 모델 성능 모니터링
상세 기능 Manual
AccuInsight+ Modeler의 페이지 링크를 참조하시면 상세 기능을 참조하실 수 있습니다.