Kakao i Machine Learning::구성

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구성

Kakao i Machine Learning은 데이터 준비, 모델 개발, 배포 등 전반적인 ML 워크플로우를 지원하는 다양한 컴포넌트로 구성되어 있습니다.

데이터를 스토리지(Storage)에 저장하고 데이터세트(Dataset)로 관리할 수 있습니다. 학습 및 추론을 위한 개발 환경을 컨테이너 이미지(Image)로 저장할 수 있도록 지원합니다. 또한, 고성능 GPU 및 CPU를 지원하는 컴퓨팅 인스턴스와 관리형 모델 개발 기능인 실험까지 다양한 모델 학습 환경이 지원됩니다. 배포 시에는 모델 생애 주기를 손쉽게 관리할 수 있는 모델 저장소 기능인 모델(Model)부터 효율적으로 모델을 배포하고 트래픽을 관리할 수 있는 엔드포인트까지 다양한 사용자 편의 기능이 제공됩니다.

Kakao i Machine Learning에서 제공하는 컴포넌트를 조합하여 AI 개발 환경에 적합한 시스템을 구성하시기를 바랍니다.

Kakao i Machine Learning 컴포넌트 목록
구분 항목 설명
사전 준비 워크스페이스 워크스페이스(Workspace)는 Kakao i Machine Learning의 최상위 리소스입니다. 사용자가 생성한 모든 리소스는 워크스페이스 내에서 생성되고 관리됩니다. 자세한 내용은 워크스페이스 문서를 참고하시기 바랍니다.
스토리지 스토리지(Storage)는 데이터 및 학습 결과를 저장하기 위한 원격 저장소입니다. 자세한 내용은 스토리지 문서를 참고하시기 바랍니다.
데이터세트 데이터세트(Dataset)를 사용해 스토리지에 저장된 학습 데이터를 체계적으로 관리할 수 있습니다. 자세한 내용은 데이터세트 문서를 참고하시기를 바랍니다.
이미지 이미지(Image)는 학습 및 추론을 위한 프레임워크 및 라이브러리가 설치된 컨테이너 이미지입니다. 실행, 컴퓨팅 인스턴스, 엔드포인트를 만들 때 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 이미지 문서를 참고하시기 바랍니다.
리소스 리소스(Resource)는 학습 및 추론을 목적으로 제공되는 컴퓨팅 자원에 대한 상세 정보(사양, 쿼터 등)를 다루고 있습니다. 자세한 내용은 리소스 문서를 참고하시기 바랍니다.
학습 컴퓨팅 인스턴스 컴퓨팅 인스턴스(Compute Instance)는 고성능 GPU, CPU를 지원하는 컴퓨팅 자원으로 모델 개발 환경을 자유롭게 구축하고 테스트할 수 있습니다. 자세한 내용은 컴퓨팅 인스턴스 문서를 참고하시기 바랍니다.
실험/실행 실험(Experiments)은 성능 비교, 추적, 하이퍼파라미터 튜닝 등 효과적으로 반복 학습할 수 있는 환경을 제공합니다. 자세한 내용은 실험/실행 문서를 참고하시기 바랍니다.
추론 모델 모델(Model)은 모델을 버전 관리하고, 체계적으로 관리할 수 있는 모델 저장소입니다. 자세한 내용은 모델 문서를 참고하시기 바랍니다.
엔드포인트/배포 엔드포인트(Endpoint)는 다양한 방법으로 모델을 프로덕션 환경에 배포하고, 트래픽을 관리하기 위한 환경을 제공합니다. 자세한 내용은 엔드포인트/배포 문서를 참고하시기 바랍니다.
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