v5.0
현장 MLOps 구축을 위한 다양한 활용 시나리오 제공
어떠한 현장에도 적합한 MLOps 아키텍처 설계
API·CLI 기반 학습 전용 엔진을 통해 현장 환경에 최적화된 재학습 체계를 구축할 수 있습니다.
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현장 MLOps 구축을 위한 다양한 활용 시나리오 제공
어떠한 현장에도 적합한 MLOps 아키텍처 설계
API·CLI 기반 학습 전용 엔진을 통해 현장 환경에 최적화된 재학습 체계를 구축할 수 있습니다.
v5.0
멀티·단일 GPU 환경에서 학습 작업을 유연하게 할당
보유한 GPU 자원을 유연하게 유용·활용
GPU 자원을 최대로 활용하여 동시에 다량의 모델을 생성할 수 있습니다.
v5.0
멀티·단일 GPU 환경에서 학습 작업을 유연하게 할당
보유한 GPU 자원을 유연하게 유용·활용
GPU 자원을 최대로 활용하여 동시에 다량의 모델을 생성할 수 있습니다.
오토딥러닝 모델 학습 엔진
딥러닝 학습 엔진
v4.5
GPU 기반 오토 레이블링으로 대량의 데이터 레이블링 속도 향상
CPU 대비 최대 7.6배 빠른 레이블링 속도
소수의 데이터 레이블에 기반하여 레이블 영역을 추천해주는 ‘오토 레이블링’ 기능을 사용할 때, GPU와 CPU 중 원하는 자원을 선택할 수 있습니다.
v4.5
GPU 기반 오토 레이블링으로 대량의 데이터 레이블링 속도 향상
CPU 대비 최대 7.6배 빠른 레이블링 속도
소수의 데이터 레이블에 기반하여 레이블 영역을 추천해 주는 ‘오토 레이블링’ 기능을 사용할 때, GPU와 CPU 중 원하는 자원을 선택할 수 있습니다.
v4.5
결함 생성 목표 영역 지정으로, 더욱 정교한 가상 결함 이미지 생성
실제 결함 이미지와 더욱 유사한 이미지 생성
결함이 생성될 목표 영역을 여러 곳에 지정하여 가상 결함 이미지를 생성할 수 있습니다.
v4.5
결함 생성 목표 영역 지정으로, 더욱 정교한 가상 결함 이미지 생성
실제 결함 이미지와 더욱 유사한 이미지 생성
결함이 생성될 목표 영역을 여러 곳에 지정하여 가상 결함 이미지를 생성할 수 있습니다.
오토딥러닝 모델 학습 소프트웨어
오토딥러닝 모델 학습 소프트웨어
v4.5
현장 운영 최적화를 위한 모델 추론 속도 향상
현장에서 더욱 빠르게 검출 결과 확인
데이터 파이프라인의 개선을 통해 런타임의 전반적인 모델 추론 속도가 향상시켰습니다.
v4.5
현장 운영 최적화를 위한 모델 추론 속도 향상
현장에서 더욱 빠르게 검출 결과 확인
데이터 파이프라인의 개선을 통해 런타임의 전반적인 모델 추론 속도가 향상시켰습니다.
v4.5
모델 추론 최대 시간 제한
검사 병목 현상 해소로 생산성 극대화
현장에서 모델 추론 지연 시 발생하는 생산성 저하와 검사 병목 현상을 방지하기 위해, 모델 추론에 사용할 최대 시간을 제한합니다.
v4.5
모델 추론 최대 시간 제한
검사 병목 현상 해소로 생산성 극대화
현장에서 모델 추론 지연 시 발생하는 생산성 저하와 검사 병목 현상을 방지하기 위해, 모델 추론에 사용할 최대 시간을 제한합니다.
모델 적용 런타임 라이브러리
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