버전: docs v25.02

AI Contents 설치

Updated 2024.05.05

각종 산업 분야의 과제들을 해결하기 위해 각 도메인에 특화된 AI Contents를 설치합니다.

Topics

AI Contents 실행하기

AI Contents 실행하기

linux 환경에서 python3.10 버전의 가상환경을 구축을 미리 해두고, AI Contents를 살펴보고 사용자의 문제해결에 적합한 AI Contents를 설치합니다. AI Contents Git의 내용을 ALO의 main.py와 같은 경로에 존재하는 solution 폴더로 설치합니다.

cd {solution_name}

# 로그인 캐싱
git config --global credential.helper 'cache --timeout=864000'

git clone {git_url} solution

모든 AI Contents는 다음과 같은 형태로 구성되어 있습니다.

./{solution_name}/solution
    └ experimental_plan.yaml # Mandatory
    └ experimental_plan_extra.yaml # Optional
    └ sample_data/  # Madatory
        └ train/
             └ train_sample1.csv
             └ train_sample2.csv
             └ train_sample3.csv
        └ test/
             └ test_sample.csv
    └ guide/ # Optional
        └ modeling_guide.ipynb

experimental_plan.yaml은 AI Solution의 구성과 관련된 정보를 포함하는 실험 계획 Configuration 파일입니다. train과 inference ML pipeline을 구성하고 데이터나 모델링에 주요한 hyper-parameters를 변경하며 ML pipeline을 실행시킬 수 있습니다.
sample_data에 존재하는 샘플 데이터를 input으로 활용하여 AI Contents를 실행시켜 볼 수 있습니다. sample_data의 하위에는 학습 용 샘플 데이터와 추론 용 샘플 데이터 폴더가 구분되어 있으며, 폴더 명은 train, test 뿐 아니라 다른 이름으로도 만들 수 있습니다.
experimental_plan.yaml 작성이 완료되었다면 아래와 같이 main.py 명령어 실행을 통해 ALO로 감싸진 AI Contents를 run 할 수 있습니다. ALO가 실행되면서 asset_source의 각 asset requirements쪽에 작성된 종속 파이썬 모듈들을 자동으로 설치 진행합니다.

python main.py

AI Contents 실행하기​

AI Contents 실행하기