Try Mellerikat Tutorial
Mellerikat은 MLOps 기반으로 AI 솔루션의 개발부터 배포, 검증까지 전 과정을 효율적으로 지원하는 플랫폼입니다. 이 가이드는 Mellerikat을 활용해 솔루션을 처음부터 끝까지 개발하고 검증하는 절차와 필요한 환경을 안내합니다. 아래는 전체 과정을 단계별로 정리한 내용입니다.
준비 단계
Mellerikat 플랫폼을 사용하려면 사용자 계정이 필요합니다. 계정을 통해 AI Conductor, Edge Conductor, Mellerihub 도구를 활용할 수 있습니다.
계정 생성 및 발급
- 접근 요청: Contact 페이지에서 사용 목적과 요청 사항을 작성해 제출하면 Try Mellerikat 플랫폼 사용을 위한 정보를 받을 수 있습니다.
- AI Contents 다운로드를 위한 Github 토큰 (참고: 별도의 Github 계정 필요)
- AI 솔루션 및 Edge App 등록을 위한 AWS Key
- Try 플랫폼의 AI Conductor, Edge Conductor ID
- 담당자에게 요청: Contact 페이지에서 요청 사항을 상세히 작성해 계정 생성을 신청하세요.
- 접속 확인: 발급받은 계정으로 다음에 로그인 가능한지 확인하세요:
AI Solution Development
ALO 설치
개발 도구인 ALO (AI Learning Organizer)를 로컬 환경에 설치해 AI 모델 개발을 준비하세요. 설치 가이드를 참고하세요.
솔루션 개발
데이터를 준비하고 AI 모델을 설계, 테스트해 솔루션을 만드세요. 문제 정의, 데이터 수집, 모델 코딩 과정을 포함합니다.
솔루션 등록
완성된 모델을 AI Conductor에 업로드해 솔루션으로 등록하세요. 운영 환경에서 사용할 수 있도록 준비됩니다.
AI Solution Operation
솔루션 학습 요청 및 검증
등록된 솔루션을 Edge Conductor에서 학습 요청해 운영 가능 여부를 확인하고, 결과를 검증하세요.
Edge App 설치
학습된 모델을 엣지 디바이스나 PC에 배포하려면 Edge App을 설치하세요.
솔루션 추론 및 검증
배포된 모델로 실시간 추론을 실행하고, Edge Conductor에서 성능을 확인하세요.
단계별 환경
개발 및 검증에 필요한 환경은 아래와 같습니다:
| 단계 | 환경 |
|---|---|
| ALO 설치 | 사용자 로컬 환경 (PC, 서버) |
| 솔루션 개발 | 사용자 로컬 환경 (PC, 서버) |
| 솔루션 등록 | Try-Mellerikat 환경 (AI Conductor) |
| 솔루 션 학습 요청 | Try-Mellerikat 환경 (Edge Conductor) |
| Edge App 설치 | 사용자 로컬 환경 (PC, 서버) |
| 솔루션 추론 | 사용자 로컬 환경 (PC, 서버) + Try-Mellerikat 환경 (Edge Conductor) |
이 과정은 개발자의 로컬 환경과 Mellerikat의 클라우드 환경을 결합해 진행됩니다. Edge App은 필요에 따라 개인 PC나 클라우드에 설치할 수 있습니다. 전체 흐름을 파악한 후, 각 단계별 링크를 통해 세부 가이드를 확인하세요.