In2WiseR MLOps

본 문서는 In2WiseR MLOps v1.0의 제품설명서입니다.

전주기적 인공지능 학습 및 운영플랫폼

  • In2WiseR MLOps는 단일 인공지능 솔루션 개발의 전주기를 수행할 수 있는 웹 도구입니다.
  • 코드 개발, 수정 등 소프트웨어 개발을 최소화함으로써 노코드 플랫폼을 지향합니다.
  • 명칭 입력, 버튼 클릭 등 기본적인 입력 및 UI 컨트롤만으로
    엣지 디바이스 상태 확인, 데이터 수집, 인공지능 모델 학습, 인공지능 모델 배포를 수행 할 수 있습니다.

운영 지원

상품 구매 시 상담 내용(하드웨어 추가 구매, 유지보수 계약 등)에 따라 아래와 같이 플랫폼 운영을 지원합니다.

  • 플랫폼 설치 / 운영
    • 유지보수 기간은 최초 구매 후 1년(무상)이며, 이후 유지보수 계약을 통해 지원(유상)받으 실 수 있습니다.
  • 플랫폼 운영 및 솔루션 개발 교육 제공 (1회)
  • 솔루션 개발 / 응용 (별도 계약)
  • 서버, 프로토타입 엣지 디바이스 및 네트워크 환경 구축 (별도 구매)

버전

현재 제공되는 제품 버전은 v1.0입니다. 아래와 같이 제품 출시 계획을 갖고 있으며, 계약 내용에 따라 버전 업그레이드 서비스를 제공합니다.

  • v1.0
    • 이상치 분석 모델 제공
    • Raspberry Pi 기반 엣지 디바이스 호환 [ raspberrypi.org ]
    • MW-AHRSv1 센서 호환 [ 제품정보 ]
      • 인터페이스: TTL to RS232 컨버터(제조사: SMG-A, 모델명: SZH-CVBE-011) [ 제품정보 ]
  • v2.0 (예정)
    • v1.0 포함
    • 객체 인식 모델 제공
    • 이미지 센서 호환
    • 이미지 데이터 레이블링 툴 제공
    • 수집 데이터 다운로드 및 업로드 제공
    • 학습 데이터 복원 시점 생성 및 복구 기능을 제공

※ v1.0 버전에서는 TTL to RS232 컨버터로 연결 된 MW-AHRSv1 센서만 호환 가능합니다. (동일 사양의 진동센서 사용 불가)

솔루션 개발 절차

버전 v1.0에서는 이상치 분석 모델을 제공하고 있습니다.

  • 3종의 인공지능 모델의 앙상블로 최종 이상치 유/무 판단
  • 솔루션 개발 및 데이터 수집 계획에 따라 정상데이터를 수집
  • 수집 된 정상 데이터를 기반으로 3종의 인공지능 모델 학습
  • 솔루션 개발 계획에 따른 비정상 상태 모의를 통한 학습 모델 시험
  • 수집 - 학습 - 시험 반복 수행
  • 최종 학습 모델 선정, 배포 및 운영

설치 권장 사양

원활한 운영을 위한 권장 사양은 다음과 같습니다.

  • 서버
    • CPU: 24 Core
    • RAM: 64 GB
    • Storage: 512 GB 이상
      • OS 및 플랫폼: 40 GB 내외
      • 수집 데이터 및 학습 모델의 용량에 따라 스토리지 용량 추가가 필요할 수 있습니다.

제품 리플렛

leaflet

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