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HoyAI (포스코ICT)
김승우,김수상,백지현,박성찬,김영재,이태영
Tensor MSA
Tensorflow Micro Service Architecture
01. 팀소개
02. 개발배경 : Deep Learning is hot
03. 개발목표 : Easy Deep Learning
04. 기술특징 : Everything is OpenSource
05. 활용사례
06. 발전가...
01. 팀 소개
김승우
tmddno1@gmail.com
NLP AI / Data전처리
김수상
healess1@gmail.com
Chatbot / NLP AI
백지현
intwis100@gmail.com
정형Data AI ...
02. 개발배경 : Deep Learning is Hot
DATA와 Idea만으로 실현 가능한 기술
대기업, 중소기업, 개인까지 Deep Learning 자유롭게 사용하는 세상
02. 개발배경 : Deep Learning is Hard
너무 많은 라이브러리와
복잡한 환경을 알아야 합니다.
02. 개발배경 : Deep Learning is Hard
DATA 수집하는 것도 힘들고,
전처리 하는 것도 힘듭니다.
Labeling
02. 개발배경 : Deep Learning is Hard
Deep Learning의
복잡한 알고리즘도 배워야 합니다.
03. 개발목표 : Easy Deep Learning
한번에 수집, 전처리, 모델링, 평가, 서비스 전부 가능한
Framework을 만들자
Deep Learning PipeLine
Data Extraction &
Dat...
03. 개발목표 : Easy Deep Learning
Easy to
Use
Easy to
Service
Easy to
Maintain
Easy to
Extends
Easy to
Distribute
스스로 최적의 파라미터...
03. 개발목표 : Easy Deep Learning
Easy to
Use
Easy to
Service
Easy to
Maintain
Easy to
Extends
Easy to
Distribute
스스로 최적의 파라미터...
03. 개발목표 : Easy Deep Learning
Easy to
Use
Easy to
Service
Easy to
Maintain
Easy to
Extends
Easy to
Distribute
스스로 최적의 파라미터...
03. 개발목표 : Easy Deep Learning
Easy to
Use
Easy to
Service
Easyto
Maintain
Easy to
Extends
Easy to
Distribute
스스로 최적의 파라미터를...
03. 개발목표 : Easy Deep Learning
Easy to
Use
Easy to
Service
Easy to
Maintain
Easyto
Extends
Easy to
Distribute
스스로 최적의 파라미터를...
03. 개발목표 : Easy Deep Learning
Easy to
Use
Easy to
Service
Easy to
Maintain
Easy to
Extends
Easyto
Distribute
스스로 최적의 파라미터를...
04. 기술특징 : Everything is OpenSource
Micro Service Architecture
- TensorMSA는 OpenSource로만 구성
컨테이너 + 클라우드
Docker + AWS (EC2)...
04. TensorMSA : Easy to use
- 사용자는 데이터에만 집중, 복잡한 파라미터는 AutoML 해결, UI
User Task >>최소화 Automatic Tasks >> 최대화
1.비지니스 정의
2.데이...
04. TensorMSA : Easy to Service
- 어떠한 장비에서도 Restful API를 사용해 Service 제공가능
User Task
1.비지니스 정의
2.데이터 정의
3.파이프라인 선택
4.파라메터 범...
04. TensorMSA : Easy to Maintain
- 편리한 딥러닝 모델 관리
Job Tasker
1.Data Extract 2.Preprocess 3.Data Store 4.Train 5.Evaluation
...
04. TensorMSA : Easy to Extends
- Chatbot 같은 여러 개의 딥러닝 모델이 필요한 구조도 확장가능
- 새로운 Neural Network도 손쉽게 추가 가능
ChatBot Framework ...
04. TensorMSA : Easy to Distribute
Upload
Build
Develope
- Infra 고민 X, 어느 곳에서도 손쉽게 설치와 서비스 가능
05. 활용사례
얼굴 인식 지능형 사람찾기 제품입고일예측
사람 얼굴 인식 직원 검색 AI를 통해 제품
입고일자를 예측하여
효율적인 재고관리 가능
…
…
직원 100명 인식
이미지 입력
생산이력
제품 입고일
가이드
재공진...
06. 발전가능성 : To be OpenSource Project
누구나 쉽게 적용하여 사용하는 Deep Learning Framework
- 누구나 참여
- 함께 공부하고
- 같이 고민하는
06. 발전가능성 : 좋은 공개 S/W가 되기 위하여
TensorMSA 블로그에 Project 개요, 설치방법, 개발가이드,
개발환경 제공
06. 발전가능성 : 무료 교육을 통한 TensorMSA 공유
Deep Learning을 모르는 사람들을 위해 Deep Learning 강의자료
공개
약 4만 명 조회
07. 시연
발전가능성 : 상생하는 딥러닝
Tensor
MSA
중소기업/벤처
딥러닝
Tensorflow Micro Service Architecture
TensorMSA가
상생을 이끌겠습니다
진입장벽을 낮춰 중소기업,
개인까지도 4...
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제11회공개sw개발자대회 금상 TensorMSA(소개)

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제11회 공개sw개발자대회 일반부문 금상 수상작 TensorMSA 소개 (Tensorflow MicroServiceArchitecture)

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제11회공개sw개발자대회 금상 TensorMSA(소개)

  1. 1. HoyAI (포스코ICT) 김승우,김수상,백지현,박성찬,김영재,이태영 Tensor MSA Tensorflow Micro Service Architecture
  2. 2. 01. 팀소개 02. 개발배경 : Deep Learning is hot 03. 개발목표 : Easy Deep Learning 04. 기술특징 : Everything is OpenSource 05. 활용사례 06. 발전가능성 : 좋은 공개 S/W가 되기 위하여 07. 데모 08. Q/A 목 차
  3. 3. 01. 팀 소개 김승우 tmddno1@gmail.com NLP AI / Data전처리 김수상 healess1@gmail.com Chatbot / NLP AI 백지현 intwis100@gmail.com 정형Data AI / Infra & AWS 김영재 youngjaekim0129@gmail.com 이미지 AI / API 이태영 managingc@gmail.com Data 수집 박성찬 soul8085@gmail.com FE / 이미지 AI 누구나 쉽게 쓸 수 있는 Deep Learning Framework 를 만들자. By HoyAI
  4. 4. 02. 개발배경 : Deep Learning is Hot DATA와 Idea만으로 실현 가능한 기술 대기업, 중소기업, 개인까지 Deep Learning 자유롭게 사용하는 세상
  5. 5. 02. 개발배경 : Deep Learning is Hard 너무 많은 라이브러리와 복잡한 환경을 알아야 합니다.
  6. 6. 02. 개발배경 : Deep Learning is Hard DATA 수집하는 것도 힘들고, 전처리 하는 것도 힘듭니다. Labeling
  7. 7. 02. 개발배경 : Deep Learning is Hard Deep Learning의 복잡한 알고리즘도 배워야 합니다.
  8. 8. 03. 개발목표 : Easy Deep Learning 한번에 수집, 전처리, 모델링, 평가, 서비스 전부 가능한 Framework을 만들자 Deep Learning PipeLine Data Extraction & Data Preprocessing Data Mart [HDF5] Deep Learning & Machine Learning [Data>PreProcess>Train>Eval] Restful Service Connected Service Tensorflow 기반의 Deep Learning Framework
  9. 9. 03. 개발목표 : Easy Deep Learning Easy to Use Easy to Service Easy to Maintain Easy to Extends Easy to Distribute 스스로 최적의 파라미터를 찾아주는 AutoML, UI기반 Restful api로 예측 결과값 제공 Net별 버전관리도 쉽고, 추가 훈련 쉽게 다양한 DLNet을 연계 Chatbot 가능 복잡한 Lib X, Local, Clould 등 쉽게 설치 TensorMSA의 5가지 고민
  10. 10. 03. 개발목표 : Easy Deep Learning Easy to Use Easy to Service Easy to Maintain Easy to Extends Easy to Distribute 스스로 최적의 파라미터를 찾아주는 AutoML, UI기반 Restful api로 예측 결과값 제공 Net별 버전관리도 쉽고, 추가 훈련 쉽게 다양한 DLNet을 연계 Chatbot 가능 복잡한 Lib X, Local, Clould 등 쉽게 설치 TensorMSA의 5가지 고민
  11. 11. 03. 개발목표 : Easy Deep Learning Easy to Use Easy to Service Easy to Maintain Easy to Extends Easy to Distribute 스스로 최적의 파라미터를 찾아주는 AutoML, UI기반 Restful api로 예측 결과값 제공 Net별 버전관리도 쉽고, 추가 훈련 쉽게 다양한 DLNet을 연계 Chatbot 가능 복잡한 Lib X, Local, Clould 등 쉽게 설치 TensorMSA의 5가지 고민
  12. 12. 03. 개발목표 : Easy Deep Learning Easy to Use Easy to Service Easyto Maintain Easy to Extends Easy to Distribute 스스로 최적의 파라미터를 찾아주는 AutoML, UI기반 Restful api로 예측 결과값 제공 Net별 버전관리도 쉽고, 추가 훈련 쉽게 다양한 DLNet을 연계 Chatbot 가능 복잡한 Lib X, Local, Clould 등 쉽게 설치 TensorMSA의 5가지 고민
  13. 13. 03. 개발목표 : Easy Deep Learning Easy to Use Easy to Service Easy to Maintain Easyto Extends Easy to Distribute 스스로 최적의 파라미터를 찾아주는 AutoML, UI기반 Restful api로 예측 결과값 제공 Net별 버전관리도 쉽고, 추가 훈련 쉽게 다양한 DLNet을 연계 Chatbot 가능 복잡한 Lib X, Local, Clould 등 쉽게 설치 TensorMSA의 5가지 고민
  14. 14. 03. 개발목표 : Easy Deep Learning Easy to Use Easy to Service Easy to Maintain Easy to Extends Easyto Distribute 스스로 최적의 파라미터를 찾아주는 AutoML, UI기반 Restful api로 예측 결과값 제공 Net별 버전관리도 쉽고, 추가 훈련 쉽게 다양한 DLNet을 연계 Chatbot 가능 복잡한 Lib X, Local, Clould 등 쉽게 설치 TensorMSA의 5가지 고민
  15. 15. 04. 기술특징 : Everything is OpenSource Micro Service Architecture - TensorMSA는 OpenSource로만 구성 컨테이너 + 클라우드 Docker + AWS (EC2) CLIENT SIDE SPA (Single Page Application) 빠른 화면 처리 (React is) JS 최신문법 (ES6) 차트생성 (ReChart.js) 빌드 (Webpack) 디자인 (SCSS/CSS) API 표준화된 IF Data 처리표준 (REST API) URL 저장소 (Swagger) Data 타입 (JSON) SERVER SIDE DeepLearning 구현 딥러닝 (Tensorflow) 스케줄 (Celery) WAS (Django) 통계처리 (Python 3.5) Http (Nginx) Meta Data (Postgres SQL) Data보관 (HDF5)
  16. 16. 04. TensorMSA : Easy to use - 사용자는 데이터에만 집중, 복잡한 파라미터는 AutoML 해결, UI User Task >>최소화 Automatic Tasks >> 최대화 1.비지니스 정의 2.데이터 정의 3.파이프라인 선택 4.파라메터 범위 정의 5.모니터링 Tensorflow MSA - Deep Learning PipeLine 1.유전자알고리즘 구성 2.세대 구성원 랜덤정의 3.분산 서버 실행 4.평가 및 선택 1.파이프 라인 Flow 생성 2.노드별 실행 정보 세팅 3. 전체 파이프 라인 실행 1.데이터 추출 2.데이터 가공 3.모델 훈련 및 평가 RUN Progress & Result User
  17. 17. 04. TensorMSA : Easy to Service - 어떠한 장비에서도 Restful API를 사용해 Service 제공가능 User Task 1.비지니스 정의 2.데이터 정의 3.파이프라인 선택 4.파라메터 범위 정의 5.모니터링 Train Task Graph Flow 1.Data Extract 2.Preprocess 3.Data Store 4.Train 5.Evaluation Inference Task Network ID Network Version 1 Network Version 2 Network Batch 2 Network Batch 1 User
  18. 18. 04. TensorMSA : Easy to Maintain - 편리한 딥러닝 모델 관리 Job Tasker 1.Data Extract 2.Preprocess 3.Data Store 4.Train 5.Evaluation Set of Graph Flow (Executed Day 1) PREDICT : N 1.Data Extract 2.Preprocess 3.Data Store 4.Train 5.Evaluation Set of Graph Flow (Executed Day 2) PREDICT : N 1.Data Extract 2.Preprocess 3.Data Store 4.Train 5.Evaluation Set of Graph Flow (Executed Day 2) PREDICT : Y 정확도 75% 73% 82% 영원히 좋은모델? 변하는 데이터에 맞게 추가 훈련
  19. 19. 04. TensorMSA : Easy to Extends - Chatbot 같은 여러 개의 딥러닝 모델이 필요한 구조도 확장가능 - 새로운 Neural Network도 손쉽게 추가 가능 ChatBot Framework LayerOther Apps 1.Lexicical 2.Sentence 3.NER 4.Intent 5.Service Deep Learning Layer 얼굴인식 입고예측 기타… 안녕하세요~ 안녕하세요~
  20. 20. 04. TensorMSA : Easy to Distribute Upload Build Develope - Infra 고민 X, 어느 곳에서도 손쉽게 설치와 서비스 가능
  21. 21. 05. 활용사례 얼굴 인식 지능형 사람찾기 제품입고일예측 사람 얼굴 인식 직원 검색 AI를 통해 제품 입고일자를 예측하여 효율적인 재고관리 가능 … … 직원 100명 인식 이미지 입력 생산이력 제품 입고일 가이드 재공진행 입고이력 그럼 무엇을 할 수 있을까요?
  22. 22. 06. 발전가능성 : To be OpenSource Project 누구나 쉽게 적용하여 사용하는 Deep Learning Framework - 누구나 참여 - 함께 공부하고 - 같이 고민하는
  23. 23. 06. 발전가능성 : 좋은 공개 S/W가 되기 위하여 TensorMSA 블로그에 Project 개요, 설치방법, 개발가이드, 개발환경 제공
  24. 24. 06. 발전가능성 : 무료 교육을 통한 TensorMSA 공유 Deep Learning을 모르는 사람들을 위해 Deep Learning 강의자료 공개 약 4만 명 조회
  25. 25. 07. 시연
  26. 26. 발전가능성 : 상생하는 딥러닝 Tensor MSA 중소기업/벤처 딥러닝 Tensorflow Micro Service Architecture TensorMSA가 상생을 이끌겠습니다 진입장벽을 낮춰 중소기업, 개인까지도 4차 산업혁명 속으로
  27. 27. Q & A

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