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DevOps 병목의 핵심은 단순히 기술이 아니라, 툴 간 분절, 보안 미적용, 조직 협업 미비라고 생각 합니다. 통합된 DevOps 플랫폼, 자동화된 보안 게이트, 그리고 셀프서비스 구조가 이를 해결하는 실질 전략이라 생각 됩니다.
네, MLOps는 모델 개발을 위한 CI/CD/CT 파이프라인 관리하는 프로세스 맞습니다.
MLOps는 데이터 사이언티스트가 모델 개발과 튜닝에 집중할 수 있도록 지원하는 역할을 합니다. 이를 위해 고품질 데이터 수집과 전처리, AI 파이프라인 관리, 신규 모델의 배포, 그리고 모델 개발에 필요한 인프라 운영 등을 포함한 CI/CD 및 파이프라인을 제공합니다. 즉, DevOps가 애플리케이션 개발을 위한 자동화된 파이프라인을 제공하듯, MLOps는 AI 모델 개발과 운영을 위한 전 과정을 자동화하고 효율화하는 역할을 합니다.
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모니터링 기능을 통해 API 호출 단계에서의 응답속도 및 성공률, 서비스 자원 사용률, 모델 처리 성능을 기반으로 성능 저하를 감지하고 있습니다.
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초기 도입시는 원하는 기능이 제대로 제공되는지가 중요하고 기존 시스템이 있다면 연동 가능한지 여부도 중요합니다. 산업별로 구체적으로 정해진 것은 없으나 금융/의료 분야는 보안을 중시하여 해당부분이 고려된 아키텍처를 요구하기도 합니다.
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노코드 UI, 커스텀 연동 기능 등의 기능은 기존 서비스들과 동일하나 AI-PaaS는 GPU뿐만 아니라 NPU, TPU도 지원하고 있으며 다양한 클라우드 혹은 자체 온프레미스 등에 설치하여 이용이 가능합니다.
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이노그리드는 기존에 클라우드 솔루션을 개발하고 있으며, CMP 솔루션도 보유하고 있어 클라우드 개발 인력은 자체적으로 보유한 상황입니다.
노코드 UI, 커스텀 연동 기능 등의 기능은 기존 서비스들과 동일하나 AI-PaaS는 GPU뿐만 아니라 NPU, TPU도 지원하고 있으며 다양한 클라우드 혹은 자체 온프레미스 등에 설치하여 이용이 가능합니다.
MLOps와 LLMOps를 같이 지원하는 것으로 보시면 됩니다.