본 기술은 AI 모델의 개발, 학습, 검증, 배포 및 운영 전 과정을 통합적으로 관리할 수 있는 MLOps 기반 AI 학습·배포 관리 시스템이다.
데이터 수집부터 전처리, 모델 학습, 성능 평가, 모델 등록, 배포, 모니터링 및 재학습까지 AI 모델의 생애주기를 체계적으로 관리하며, 다양한 AI 프레임워크 및 컴퓨팅 환경을 지원하여 AI 서비스의 개발 및 운영 효율성을 향상시킨다.
또한, GUI 기반의 통합 관리 환경을 제공하여 AI 모델 및 데이터의 버전 관리, 실험 관리, 파이프라인 자동화 등을 지원하며, 클라우드와 엣지 환경을 모두 고려한 유연한 AI 운영 환경을 제공한다.
ㅇ AI 서비스의 개발부터 운영까지 전 과정을 자동화하는 MLOps 기술을 이전하여 AI 개발 생산성과 운영 효율성을 향상시키고자 함.
ㅇ 데이터 관리, 모델 학습, 성능 평가, 배포, 모니터링 및 재학습을 통합 관리함으로써 AI 모델의 품질과 재현성을 확보하고 안정적인 운영 환경을 제공하기 위함.
ㅇ 최근 AI 모델의 규모와 활용 분야가 확대됨에 따라 모델 운영의 복잡성이 증가하고 있으며, 효율적인 MLOps 기반 운영 체계 구축이 필수 요소로 부각되고 있음.
ㅇ 본 기술은 AI 개발 및 운영 자동화를 지원하여 기업 및 공공기관의 AI 서비스 개발 기간을 단축하고 운영 비용을 절감할 수 있음.
ㅇ 본 기술은 AI 모델의 개발부터 운영까지 전 과정을 하나의 통합 환경에서 관리할 수 있는 MLOps 시스템으로, 데이터 관리, 모델 학습, 성능 평가, 배포 및 운영을 자동화하여 AI 개발 생산성을 크게 향상시킨다.
ㅇ 또한, 모델 버전 관리, 데이터셋 관리, 실험 이력 관리 및 파이프라인 자동화를 지원하여 AI 모델의 재현성과 신뢰성을 확보할 수 있으며, 지속적인 성능 개선을 위한 재학습 환경을 제공한다.
ㅇ GUI 기반의 관리 인터페이스를 통해 AI 전문지식이 없는 사용자도 손쉽게 AI 학습 및 배포 과정을 수행할 수 있으며, 다양한 AI 프레임워크와 클라우드·온프레미스·엣지 환경을 지원하여 활용 범위를 확대할 수 있다.
ㅇ 이를 통해 AI 모델의 개발 기간을 단축하고 운영 비용을 절감할 수 있으며, AI 서비스의 지속적인 성능 관리와 안정적인 운영을 지원하여 기업 및 공공기관의 AI 도입 효율성을 향상시킬 수 있다.
ㅇ 기술이전 내용
- AI 모델의 학습, 검증, 배포 및 운영을 위한 MLOps 통합 관리 시스템
- 데이터 전처리, 모델 학습 및 성능 평가를 지원하는 자동화 파이프라인 제공
- 다양한 AI 프레임워크 및 모델을 지원하는 학습·배포 환경 제공
- MLOps 기반 모델 학습·배포·재학습 자동화 기술 제공
- 모델 버전 관리, 데이터 버전 관리 및 실험 이력 관리 기능 제공
GUI 기반 AI 모델 관리 환경 및 클라우드·엣지 환경 배포 지원
ㅇ 기술이전 범위
- 소스 코드(MLOps 플랫폼, AI 모델 학습·배포 관리 시스템, 자동화 파이프라인 포함)
- AI 모델 학습·배포를 위한 설정 파일 및 운영 스크립트
- 이전 기술 관련 소스 파일, 예제 데이터 및 실행 예제
- 설치·운영 매뉴얼 및 사용자 가이드
ㅇ AI 서비스 개발 및 운영 플랫폼
ㅇ 제조 AI, 의료 AI, 컴퓨터비전, 생성형 AI 등 다양한 산업 분야 적용
ㅇ AI 모델 운영 자동화를 통한 개발 기간 단축 및 운영 비용 절감
ㅇ 지속적인 모델 성능 관리와 안정적인 AI 서비스 운영 지원