(주)알바스텔라 머신러닝 플랫폼 "Albastella.ai" 소개 자료

albastella.ai
AI Pipelines Management

Agenda
1. 개요
2. albastella.ai 구성 및 기능 요소
3. Use Case

Customer 360oView
External DataBig Data
Environment
DataData
Data warehouse
E-MailCRM
Single Customer View
with improved decision making
capabilities based on Customer
data
Big Data
Enabling innovative products
& services, customer
satisfaction
AnalyticsChurn propensity and prevention,
Product Sentiment, Recommendations and
more.
Internal Data

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머신러닝?막상 해보려면챙길게 너무많습니다.

AI Pipelines
(See MoreIndicators)
End-to-End Platform
(Run MoreExperiments)
.
AI 10
.
albastella.ai는End-to-EndAutoML플랫폼입니다

Albastella.ai목표
(Laptop <-> ML rig <-> Training cluster <-> Production cluster)

albastella.ai
Data Loading Verification Splitting
Processing
Feature
Engineering
Model
Training &
Verification
Hyperparamete
r Tuning
Model Serving
albastella.ai구성
1. 개요
머신 러닝(ML) 개발(전체 5%)보다 대부분 데이터 분석/개발된 모델을 반복적으로 학습하면서 튜닝하는 작업 필요.
albastella.ai 의 ML Pipeline를 통해 전 과정을 개발 관리

albastella.ai ML 아키텍처 구성 (Kubeflow 기반)
albastella.aiMachineLearning 구성

• Orchestration for complex ML workflows
• Reproducible and reliable experimentation
• Bridging experimentation and operationalization
• Composition and reusable ML components and pipelines
MLE2EPipelines

9
albastella.ai주요 기능
albastella.ai 는 pipelines, Exeriments, Model Serving, Notebooks, Model Training, Fairing,
Hyperparameter tuning 등으로 구성

ㅇ 쿠버네티스 기반의 AI 파이프라인 관리
ㅇ 워크플로우의 메타데이터 관리
ㅇ 쥬피터 노트북 생성 및 관리 : 대화 형 Jupyter 노트북 생성 및 관리
ㅇ 딥러닝(TF) 자동 학습 기능
ㅇ 딥러닝 자동 학습 알고리즘 추가 기능
ㅇ 하이퍼파라미터 최적화 및 튜닝 지원
ㅇ 협업 지원 : 유저별 작업 공유, 히스토리 관리
ㅇ 학습 수행 및 과정 모니터링
ㅇ 학습 테스트 및 결과 모니터링
ㅇ AI학습모델 학습 지원 및 관리
ㅇ 하이퍼파라미터 자동화
ㅇ GPU리소스 관리
ㅇ 분산 학습 지원
ㅇ Tensorflow Extended지원
ㅇ AI모델 배포 : 텐서플로우, 파이토치, 셀던, 엔비디아텐서RT 지원
ㅇ 한글 UI 및 메뉴, 매뉴얼 제공
albastella.ai기능 구성
ML 모델 개발을 포함한 ML E2E Pipeline 전체 프로세스 지원

JupyterHub
albastella.ai (Kubeflow)
Kubernetes
…
Trident
Pipeline Katib
논리적 구성 아키텍쳐

albastella.ai아키텍처+ 컴포넌트+ 솔루션
albastella.ai 아키텍처 + 컴포넌트 + 솔루션

albastella.ai의 UI 화면으로서, albastell.ai의 구성 요소를 쉽게 접근할 수 있는 대시보드가 포함되어 있습니다.
대시보드에는 다음과 같은 기능이 포함되어 있습니다.

albastella.ai의 UI 화면으로서, Kubeflow의 구성 요소를 쉽게 접근할 수 있는 대시보드가 포함되어 있습니다.
대시보드에는 다음과 같은 기능이 포함되어 있습니다.

CLI 지원 프레임 워크는 Kubernetes 구성을 작성하고 배포하는 방법을 단순화합니다.
kubectl과 함께 작동하도록 설계되었습니다.
● Reuse: 자주 사용하는 목록을 빠르게 구성
● Customize: 요구 사항에 따라 부하 직원 목록 사용자 정의
● Deploy: 환경 지원
● Diff: 서로 다른 환경에서 실행중인 유사한 버전의 응용 프로그램
● Track: 언제든지 구성의 버전 관리 추적
albastella.aiuses Ksonnet
albastella.ai는 Kubeflow의 컴포넌트를 배포하고 실행하는 Ksonnet 사용

Bild: Nvidia
플러그인 이점
• 하드웨어 공급 업체가 핵심 Kubernetes 프로그램을 수정할 필요가 없고 장치 만 수정
• 특정 하드웨어 장치 플러그인을 구현하기 위한 플러그인 인터페이스를 Kubernetes Pod에 제공
• 클러스터의 GPU 수를 쉽게 파악
• GPU 상태 추적 용이
• Kubernates 클러스터에서 GPU 포드 시작 용이
Kubernetes NVIDIADevicePlugins
albastella.ai는 GPU, CPU 등 리소스 관리 기능 제공합니다.

● 환경 조건을 기반으로 Jupyter 노드 생성
● 기본적으로 여러 이미지를 사용
● Tensorflow 버전이 CUDA와 다르면 구성 이미지를 수정
CPU ： gcr.io/kubeflow-images-staging/tensorflow-notebook-cpu
GPU ： gcr.io/kubeflow-images-staging/tensorflow-notebook-gpu
JupyterHub
albastella.ai는 jupiter 노트북을 관리합니다.

albastella.aiML 프레임워크
albastella.ai는 현재 첫번째 ML 프레임워크로 Tensorflow를 상용하지만 이외 PyTorch, Mxnet, Caffe2도 지원

albastella.ai는 텐서플로우 분산학습작업을 지원합니다.

albastella.ai는 딥러닝 자동화 모드를 지원합니다.

albastella.ai적용사례
3. Use Case

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