본문으로 건너뛰기

모델 라이브러리

모델 라이브러리​

모델 라이브러리는 다양한 AI 모델을 쉽게 업로드하고 관리할 수 있는 기능입니다. MLflow, BentoML 등의 환경을 활용해 모델을 등록하고, 자연어 처리(NLP), 컴퓨터 비전(CV), 음성 처리(Speech Processing) 등 다양한 모델을 운영할 수 있습니다.

또한, 모델의 버전 관리가 가능하여 업로드된 모델의 변경 이력을 추적하고, 필요에 따라 이전 버전으로 롤백할 수도 있습니다. 이를 통해 모델 개발 및 운영 과정에서 안정성을 확보하고, 지속적인 개선이 가능합니다.

모델 라이브러리는 모델 레지스트리와 유사한 역할을 하며, 업로드된 모델을 기관 내부에서 활용하거나, 전체 공개하여 공유할 수 있습니다. 이를 통해 연구 개발 및 실험용 모델을 체계적으로 관리하고, 협업을 더욱 효율적으로 진행할 수 있습니다.

모델 카테고리​

자연어 처리​

  • Text Generation: 입력된 텍스트를 기반으로 새로운 문장을 생성하는 모델로, 챗봇, 콘텐츠 생성 등에 활용됩니다.
  • Image Text to Text: 이미지 속 텍스트를 인식하고 이를 변환하거나 요약하는 모델로, OCR(광학 문자 인식) 및 문서 처리에 사용됩니다.

컴퓨터 비전​

  • Image Generation: 주어진 입력을 바탕으로 새로운 이미지를 생성하는 모델로, 예술적 이미지 생성, 데이터 증강 등에 활용됩니다.
  • Object Detection: 이미지 또는 영상에서 특정 객체를 탐지하고 위치를 식별하는 모델로, 자율주행, 보안 감시 등에 사용됩니다.
  • Face Detection: 이미지나 영상에서 얼굴을 인식하는 모델로, 얼굴 인증, 감정 분석 등의 분야에서 활용됩니다.

음성 처리​

  • Text To Speech: 입력된 텍스트를 자연스러운 음성으로 변환하는 모델로, 음성 비서, 오디오북 생성 등에 활용됩니다.
  • Speech To Text: 음성을 텍스트로 변환하는 모델로, 자동 자막 생성, 음성 명령 시스템 등에 사용됩니다.

모델 업로드 환경​

  • MLflow: 모델을 생성하고 관리하는 open source MLOps 플랫폼입니다. MLflow API 환경에서는 MLflow 통해 생성한 모델을 실행할 수 있는 환경을 지원합니다.
  • BentoML: 성능이 뛰어나고 확장 가능한 AI 애플리케이션을 구축하기 위한 오픈 소스 라이브러리입니다.

공개 옵션​

  • 기관 공개: 내가 속한 기관에만 모델을 공개합니다. 기관에 속한 유저에게만 보입니다.
  • 전체 공개: 엘리스클라우드를 사용하는 모든 유저에게 모델을 공개합니다.

모델 등록​

모델 라이브러리 페이지에서 모델 등록 버튼을 눌러서 등록할 수 있습니다.

모델등록

모델 정보​

  • 모델명: 모델명을 입력합니다.
  • 카테고리: 카테고리를 선택합니다.
  • 짧은설명: 모델 설명은 모델 목록 및 상세페이지 상단에 보여지는 설명입니다.
  • 모델 상세 정보: 모델 상세페이지의 모델 정보에 보여지는 설명입니다.

모델정보

모델 업로드​

모델 환경을 선택하고 환경에 맞는 모델파일을 업로드 합니다.

  • BentoML: 머신러닝 모델을 패키징하고 배포할 수 있도록 지원하는 오픈소스 프레임워크로, 효율적인 서빙 환경을 제공합니다.
  • MLflow: 모델의 실험 추적, 버전 관리, 배포를 통합적으로 지원하는 오픈소스 플랫폼으로, MLOps 워크플로우를 간소화합니다.

모델업로드

모델 공개 옵션​

  • 기관 공개: 내가 속한 기관에만 모델을 공개합니다. 기관에 속한 유저에게만 보입니다.
  • 전체 공개: 엘리스클라우드를 사용하는 모든 유저에게 모델을 공개합니다.

모델공개옵션

모델 상세페이지​

  • 등록한 모델을 상세 정보를 열람하거나 수정 및 삭제를 할 수 있습니다.

모델 정보​

  • 모델을 등록할때 입력한 상세 정보가 나타납니다. 수정버튼을 통하여 수정할 수 있습니다.

버전 정보​

  • 모델 버전을 조회하거나 업데이트 및 삭제를 할 수 있습니다.
  • 버전 업데이트시 수정사항 정보를 입력합니다.

버전​

  • Letest: 가장 최신 버전을 의미합니다.
  • Stable: 안정적인 버전을 의미합니다. 버전설정에서 stable버전 변경이 가능합니다.

설정​

  • 모델 공개 옵션을 선택하여 기관이나 전체 공개로 변경할 수 있습니다.

모델 배포​

  • 모델 상세페이지에서 모델 배포 버튼을 클릭하여 ML API를 통하여 배포를 할 수 있습니다.
  • ML API 생성페이지에서 모델을 불러와 배포를 할 수도 있습니다.