ML Ops
ML Ops
문서 AI 모델을 고객 데이터로 미세조정하고, 배포·버전 관리·성능 모니터링을 한 화면에서 운영합니다. 온프레미스 GPU 환경을 기본으로 설계했습니다.
01
데이터 라벨링 → 학습 → 평가 → 배포 파이프라인 자동화
02
모델·데이터셋 버전 관리와 재현 가능한 실험 추적
03
추론 지연·정확도 드리프트 모니터링과 알림
04
온프레미스 GPU 클러스터 및 클라우드 하이브리드 지원
FAQ
자주 묻는 질문
MakeAI ML Ops 는 어떤 문제를 해결하나요?
문서 AI 모델을 고객 데이터로 미세조정하고, 배포·버전 관리·성능 모니터링을 한 화면에서 운영하게 합니다. 특히 배포 후 입력 분포가 바뀌어 정확도가 조용히 떨어지는 모델 드리프트를 감지하고 대응하는 데 초점을 둡니다.
온프레미스 GPU 환경에서 동작하나요?
네. 온프레미스 GPU 클러스터를 기본 환경으로 설계했으며, 클라우드 하이브리드 구성도 지원합니다. 폐쇄망에서는 통계 지표만 수집하고 문서 내용은 수집하지 않습니다.
모델 드리프트는 어떻게 감지하나요?
정답이 없어도 입력 분포(해상도·레이아웃 비율·신뢰도 분포 등)와 저신뢰·보류 비율의 변화를 먼저 감지하고, 사람 검수 결과가 쌓이면 실제 정확도와 보정 오차 추이로 확인합니다. 대응은 전처리 → 보정 → 규칙 → 재학습 순으로 가벼운 것부터 적용합니다.
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