Mellerikat MLOps

mellerikat MLOps는 AI/ML 모델을 지속적으로 운영하고 최적화할 수 있는 도구입니다. 운영에 최적화된 Framework를 기반으로 AI/ML 모델을 개발할 수 있으며, UI 기반의 모델 최적화를 통해 비전문가도 쉽게 AI/ML 모델을 운영할 수 있습니다.

Why MLOps?

AI/ML 기술의 서비스 운영이 어려운 이유

AI/ML 프로젝트를 통해 단발성으로 문제를 해결하는 것은 쉽지만, 실제로 서비스 운영 환경에 이를 적용하는 것은 쉽지 않습니다. 서비스 운영 영역에서는 추론을 위한 데이터 파이프라인 연결, ML 모델을 운영 환경에 배포할 수 있는 구조와 같은 준비를 필요로 합니다. 뿐만 아니라, 모델의 지속적인 운영을 위하여 모델 성능에 대한 모니터링, 모델 성능 저하 감지 및 원인 파악, 모델 재학습 및 재배포와 같은 기능이 필요합니다. mellerikat MLOps 는 AI/ML 모델의 서비스 운영을 지원합니다.

Service Architecture

쉽고, 지속 가능한 MLOps

mellerikat MLOps 는 AI Model 의 개발 영역과 운영 영역으로 나누어집니다. AI Model 개발 영역에서, 데이터 과학자는 ALO를 기반으로 AI Solution 을 개발하고, AI Conductor 에 등록합니다. AI Model 운영 영역에서, 현업 담당자는 Edge Conductor 를 통해, AI Conductor 로부터 AI Solution을 다운로드 받고, AI Model 을 학습 시켜 Edge 로 Model을 배포합니다. 현업 담당자는 AI 또는 ML에 대한 전문적인 지식 없이도 모델의 성능을 모니터링하고, 모델 성능 저하 시 재학습 및 재배포를 통해 모델을 업데이트할 수 있습니다.

AI Model 개발

Industiral-proven AI Contents

mellerikat 은 여러 산업 분야에서 그 기술력과 효과성이 이미 검증된 AI Contents 들을 제공합니다. 사용자들은 이미 검증된 AI Contents 를 다운로드 받아, 간단한 수정만으로 자신의 문제 상황에 맞게 AI Contents 를 Customizing 할 수 있습니다. 이를 통해 쉽고 빠르게, AI Solution 을 개발하고 등록할 수 있습니다.

AI/ML Model 개발을 위한 Framework, ALO

ALO는 개발자들이 개발한 AI/ML 알고리즘 코드를 운영 가능한 AI Solution 으로 변환하는 프레임워크입니다. ALO 프레임워크를 통해 등록된 AI Solution은 mellerikat의 MLOps 솔루션을 활용하여, 모델 학습부터 서비스 환경으로의 모델 배포 과정을 웹 UI 기반으로 손쉽게 수행할 수 있도록 지원합니다.
이를 통해 사용자는 복잡한 과정 없이도 효율적으로 AI 모델을 개발, 학습, 최적화, 배포할 수 있습니다.

체계적인 AI Solution/Model 관리, AI Conductor

ALO를 통해 개발된 AI Solution 은 AI Conductor 에 등록됩니다. 사용자는 AI Conductor를 활용하여 운영 중인 AI Solution 들을 버전 별로 관리할 수 있습니다. 뿐만 아니라, AI Conductor를 활용하여 MLOps에 필요한 모델 학습 자원과 모델 학습 이력을 관리할 수 있습니다. AI Conductor는 AI Solution 및 AI Model의 허브 역할로서, 사용자들의 지속적인 MLOps 운영을 지원합니다.

혁신적인 AI Model 업데이트 프로세스

지속적으로 AI Model을 운영하기 위해서는, AI Model의 성능이 지속적으로 유지/향상되어야 합니다. mellerikat MLOps는 AI Model의 성능을 지속적으로 모니터링하고, AI Model의 성능 저하를 감지하여, AI Model을 최신 기술로 업데이트할 수 있는 기능을 제공합니다. 운영 중인 AI Solution 을 최신 AI/ML 기술을 적용해 업데이트하기만 하면 쉽고 빠르게 운영 중인 AI Model을 최신 AI Model로 변경할 수 있습니다. mellerikat의 혁신적인 AI Solution 및 AI Model 배포 프로세스를 활용하여 AI Model의 지속적인 최적화를 경험해보세요.

Competition 개최를 통한 경쟁적 모델 고도화

mellerikat은 지속적인 모델 성능 고도화를 지원하기 위하여 Competition 플랫폼 기능을 제공합니다. Competition 플랫폼을 통해, AI/ML 전문가들은 각자의 아이디어와 기술을 활용하여 더욱 우수한 AI Solution 또는 AI Model을 제안할 수 있습니다. AI Competition을 개최하여 최신 AI/ML 트렌드를 반영한 AI Model들을 실험하고, 지속적인 모델 고도화를 경험해보세요.

AI Model 운영

현업 담당자 중심의 MLOps 지원 시스템, Edge Conductor

쉽고 직관적인 User Interface를 통해, AI/ML에 대한 전문지식이 없는 현업 전문가도 쉽게 모델을 학습시키고, 배포하여 모델을 운영할 수 있습니다.

혁신적인 AI Model 관리/배포 구조

수 많은 Endpoint에 AI Model 을 배포하고 Edge 영역에서 AI Model을 활용해보세요. 각각의 디바이스에 Edge App 을 설치하기만 한다면, 자유롭게 AI Model 을 배포하고 활용할 수 있고, 손쉽게 AI Model을 교체할 수 있습니다. Edge Conductor 를 통해 대규모로 AI Model 을 배포하고, AI의 확장을 경험해보세요.

Scalable Edge AI Operation/Monitoring

Edge Conductor를 활용하여 수많은 Endpoint들을 관리함과 동시에, 배포된 AI Model들의 추론 결과를 실시간으로 모니터링하고, 추론 결과를 수집할 수 있습니다.

Data Re-labeling & Re-training 을 통한 모델 최적화

mellerikat MLOps는 AI Model의 추론 결과를 실시간으로 모니터링하고, AI Model의 성능을 지속적으로 개선할 수 있는 기능을 제공합니다. AI/ML Model을 장기간 운영하다보면, 최신 데이터에 대한 AI Model의 성능이 떨어질 수 있고, 최신 데이터에 대해 모델 재학습 및 재배포가 필요해집니다. Edge Conductor로 수집된 모델의 추론 결과들로 Dataset을 생성하고, Domain Knowledge를 활용하여 Data Re-labeling을 수행함으로써 고품질의 학습 데이터셋을 구축할 수 있습니다. 이 모든 과정은 AI/ML에 대한 전문지식이 없어도, Edge Conductor의 직관적인 UI를 통해 손쉽게 수행할 수 있습니다.

Edge App 설치만으로 Edge AI 구축

Edge app 은 Edge Conductor와 함께 사용되어, AI Model을 손쉽게 배포하고 관리할 수 있는 소프트웨어입니다. Edge App은 다양한 운영체제에서 실행될 수 있으며, AI Model을 실행하기 위한 환경을 자동으로 구성합니다. Edge App을 설치한 디바이스는 AI Model 을 실행할 수 있는 Edge AI Device로 변신합니다. Edge Conductor를 통해 AI Model을 배포하고, Edge App을 설치한 디바이스에서 AI Model을 실행할 수 있습니다. Edge App은 AI Model의 추론 결과를 실시간으로 모니터링하고, AI Model의 성능을 지속적으로 개선할 수 있는 기능을 제공합니다.

Components

Complete MLOps Solution

mellerikat은 다섯 가지 Technical Components (Edge AppᆞEdge ConductorᆞAI ConductorᆞAI Learning Organizerᆞ AI Contents)로 구성되어 있습니다.
mellerikat은 MLOps의 높은 기술 장벽과 지속적 운영의 어려움을 해결하고자, 전통적인 MLOps 영역과 Model as a Service 영역을 분리하고 각 영역에 최적화된 기능을 제공합니다.