AI Learning Organizer (ALO)
AI Learning Organizer(ALO)란?
AI Learning Organizer (ALO)는 AI Solution 개발을 보다 효율적이고 간편하게 만드는 전문 프레임워크입니다. ALO는 사용자가 AI 모델 개발, 학습, 테스트, 배포를 하나의 통합된 과정으로 진행할 수 있도록 지원합니다.
ALO의 가이드에 따라 필요한 에셋을 개발하고, 이를 하나의 머신러닝 파이프라인(ML Pipeline)으로 연결하여 학습과 테스트를 진행하면, 완성된 AI Solution은 mellerikat의 풍부한 리소스를 활용할 수 있도록 컨테이너화됩니다. 이러한 컨테이너화 과정을 통해 mellerikat에 AI Solution을 등록할 수 있으며, 이후에는 다양한 사용자들이 각자의 데이터를 사용하여 AI 모델을 최적화하거나, 학습 요청을 보내고, 결과를 엣지 디바이스로 배포하는 일련의 과정을 쉽게 수행할 수 있습니다.
ALO를 통해 개발된 AI Solution은 높은 효율성과 유연성을 바탕으로, 다양한 비즈니스 요구를 충족할 수 있는 강력한 도구가 됩니다. ALO는 AI Solution 개발의 모든 과정을 통합적으로 관리함으로써, 사용자들이 더 쉽게 고품질의 AI 모델을 개발하고 운영할 수 있도록 지원합니다.
핵심 기능
ALO는 다음과 같은 핵심 기능을 가지고 있습니다:
개발 간소화
ALO는 AI 모델 개발 및 학습 과정을 간소화하여 사용자들이 보다 효율적으로 작업할 수 있도록 도와줍니다.
파이프라인 통합
여러 에셋을 하나의 머신러닝 파이프라인으로 통합하여 학습 및 테스트 과정을 일관되게 관리할 수 있습니다.
리소스 활용 최적화
학습이 완료된 AI Solution은 mellerikat의 리소스를 효과적으로 활용할 수 있도록 컨테이너화됩니다.
손쉬운 배포 및 최적화
다양한 사용자들이 AI Solution을 각자의 환경과 데이터에 맞게 최적화하고, 엣지 디바이스로 배포할 수 있습니다.
사용자 시나리오
ALO 사용자 시나리오는 다음과 같습니다.
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설치 및 설정: 데이터 사이언티스트는 개인 PC, 서버, 또는 클라우드 인프라 등에서 ALO를 설치하여 AI 모델 개발 환경을 준비합니다.
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AI Solution 개발: ALO를 사용하여 AI Solution을 개발합니다. AI Contents를 활용하여 AI Solution을 설계하거나, 밑바닥부터 직접 설계할 수 있습니다.
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AI Solution 등록: 개발된 AI Solution은 ALO를 통해 AI Conductor에 등록됩니다. 등록 시 학습을 위한 인스턴스가 자동으로 배정됩니다.
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테스트 및 검증: 배정된 인스턴스 에서 AI Solution이 정상적으로 학습되는지를 ALO의 테스트 모듈을 통해 확인합니다.
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학습 완료 및 배포 준비: AI Conductor에서 학습 완료 결과가 표시되면 AI Solution 등록이 완료됩니다. 이후 Edge Conductor를 통해 학습 요청 및 Edge App에서의 추론 배포를 진행할 수 있습니다.