AI 오퍼레이터 가이드
AI 오퍼레이터란?
AI 오퍼레이터는 비즈니스 산업 현장에서의 경험과 노하우를 중시하고, 제품 품질, 생산성, 효율성 향상에 높은 관심을 가지고 있는 전문가를 지칭합니다. 이들은 데이터 분석 및 AI 기술에 대한 이해는 있으나, AI 기술의 전문가는 아닙니다. AI 오퍼레이터의 주요 목표는 AI 기술을 도입하여 업무 효율성 및 생산성을 높이고, 높은 성능을 유지하면서도 지속적으로 운영 가능한 AI 기술을 낮은 비용으로 활용하는 것입니다.
AI 오퍼레이터가 겪는 어려움
AI 오퍼레이터들이 직면하는 주요 어려움에는 복잡한 AI 모델 구축에 대한 지식과 이해 부족, 현장 데이터의 수집, 정제, 가공, 분석의 어려움, AI 기술 도입을 위한 예산 확보의 어려움, 그리고 AI 기술의 지속적인 운영을 위한 전문가 확보의 어려움이 포함됩니다. 이러한 어려움을 해결하고 AI 오퍼레이터의 목표를 달성하기 위해 mellerikat은 다양한 기능을 제공합니다.
mellerikat을 활용한 자동화 솔루션
mellerikat은 AI 오퍼레이터들이 목표를 이루기 위해 Edge Conductor와 AI 모델 관리 도구 등을 제공하여 AI 모델을 손쉽게 배포하고 운영할 수 있도록 지원합니다. AI 오퍼레이터는 AI 모델을 다양한 디바이스(엣지)에 설치하고, 현장에서 발생하는 데이터를 수집 및 검증하며, AI 모델의 오류를 검출하고 처리하는 작업을 수행합니다. 특히, Edge Conductor의 데이터셋 기능을 활용하여 학습 데이터를 생성하거나 재레이블링 기능을 통해 추론 결과를 수정하여 더 정확한 데이터로 AI 모델을 업그레이드 할 수 있습니다. 또한, AI Conductor를 통해 AI 모델을 등록하고 운영 환경에서의 성능을 테스트하며 관리합니다.
mellerikat의 Edge Conductor는 AI 모델을 운영 환경에 배포하고 학습 데이터셋을 준비하여 모델을 학습시키는 기능을 제공합니다. AI 오퍼레이터는 데이터셋을 업로드하거나 클라우드 저장소에서 선택하여 사용할 수 있으며, 모델의 추론 결과를 실시간으로 모니터링하고 결과를 검증하여 모델을 최적화할 수 있습니다. 추론 결과에 오류가 발생할 경우 재학습을 통해 모델의 성능을 개선할 수 있습니다.
이를 통해 AI 오퍼레이터는 mellerikat을 활용하여 더 높은 수준의 AI 모델 운영과 관리 작업을 수행하고, AI 기반의 실질적인 비즈니스 기여를 실현할 수 있습니다. mellerikat의 다양한 기능은 AI 오퍼레이터의 목표를 달성하는 데 중요한 역할을 하며, 어려움을 효과적으로 해결할 수 있도록 지원합니다.
AI 오퍼레이터 사용자 매뉴얼
이 페이지의 하위 항목들은 AI 오퍼레이터가 mellerikat을 효율적으로 활용하기 위한 모든 세부 가이드를 제공하며, 필요한 기능과 작업 흐름에 대한 구체적인 안내를 포함하고 있습니다. 이를 통해 AI 오퍼레이터는 mellerikat을 최대한 활용하여 신속하고 정확하게 목표를 달성할 수 있습니다.
AI 오퍼레이터의 mellerikat 활용 절차
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개발 환경 설정: AI 오퍼레이터는 Edge App을 AI 모델을 활용하고자 하는 엣 지 디바이스, PC 또는 클라우드에 설치합니다. 또한, Edge Conductor를 서버 또는 클라우드에 설치하여 Edge App과의 연결을 설정합니다. 설치 시, Edge Conductor와의 연결 정보를 포함한 설정을 필요로 합니다.
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엣지 등록: AI 오퍼레이터는 Edge Conductor에서 등록 가능한 엣지들을 확인하고, 활용하고자 하는 엣지를 선택하여 등록합니다.
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Stream 생성: AI 오퍼레이터는 Stream을 생성하고, AI Solution 인스턴스를 선택합니다. 해당 AI Solution이 동작할 때 반영될 사용자 파라미터를 설정할 수 있습니다.
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학습 데이터셋 생성: Stream을 생성한 후에는 AI 모델을 학습시킬 데이터셋을 생성합니다. 데이터셋의 위치에 따라 엣지, 로컬 또는 S3 소스를 선택할 수 있습니다.
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모델 학습: 데이터셋을 생성한 후 Stream을 통해 학습을 진행합니다. Stream에서 데이터셋을 선택하여 AI Conductor에 모델 학습을 요청하고, 학습이 끝난 모델을 받을 수 있습니다. 학습 요청 이력은 Stream에서 관리할 수 있습니다.
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모델 배포: 학습이 완료된 AI 모델은 엣지로 배포합니다. 배포 시, 등록된 엣지 중 모델을 배포할 엣지를 선택합니다. 과거에 학습했던 모델을 엣지로 배포하는 것도 가능합니다.
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추론 결과 관리: 엣지에서 수행된 모델의 추론 결과는 Edge Conductor로 전송되며, Edge Conductor는 이를 수집하여 관리합니다.
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데이터셋 재구성 및 재학습: 수집된 추론 결과를 기반으로 새로운 학습 데이터셋을 만들 수 있습니다. 만약 AI 모델의 추론 결과에 오류가 있다면 데이터를 재레이블링하여 데이터의 품질을 높일 수 있 습니다. 이러한 새로운 학습 데이터셋으로 AI 모델을 다시 학습시켜 최적화된 모델을 얻을 수 있습니다.