익명 고객사를 위한 MLOps 파이프라인

이 레코드가 익명인 이유

Netbase JSC는 포트폴리오에서 AI 고객사를 한 곳만 공개합니다: 추천 엔진으로 4over4입니다. 또한 MLOps 파이프라인, RAG 지식 어시스턴트, 문서 AI를 포함하여 이름이 공개되지 않은 고객사를 위한 AI 프로젝트도 수행했습니다. David(CEO)의 지시에 따라 이 각각의 프로젝트는 익명으로 기록됩니다: AI 시스템의 종류와 Netbase의 역할만 기재하며, 해당 기관, 데이터, 모델을 식별할 수 있는 정보는 일절 포함하지 않습니다.

MLOps 파이프라인이 일반적으로 다루는 내용

MLOps 파이프라인은 모델 작업을 일회성 실험에서 반복 가능한 릴리스로 전환합니다. 학습 데이터셋은 버전 관리되며, 각 학습 실행은 코드와 설정과 함께 기록됩니다. 후보 모델은 평가 세트를 통과하고 현재 프로덕션 모델과 비교를 마쳐야 릴리스됩니다. 릴리스 후 파이프라인은 데이터 드리프트, 예측 품질, 비용을 모니터링하고 지정된 담당자에게 알림을 전송하며, 이전 버전으로 롤백하는 경로를 유지합니다.

이것은 카테고리에 대한 설명입니다. 고객사 파이프라인의 단계, 도구, 모델은 공개되지 않습니다.

유사한 파이프라인 계획하기

당사의 책임 있는 AI 및 MLOps 서비스는 평가, 버전 관리, 모니터링, 인시던트 제어를 포함합니다. 데이터 엔지니어링은 이에 필요한 학습 데이터를 준비하며, 머신러닝 개발은 릴리스할 모델을 구축합니다. 도구에 대한 설명은 당사의 데이터 및 AI 스택 페이지에서 확인할 수 있으며, 엔터프라이즈 AI 준비도 평가 가이드는 먼저 확인해야 할 조건을 안내합니다. Netbase JSC의 대부분 프로젝트는 고정가 계약으로 진행되며, 검토 후 범위와 가격을 합의합니다. 마일스톤 기반 및 리테이너 방식도 제공됩니다.

Netbase 포트폴리오에서 더 많은 사례를 확인하거나, Netbase에 문의하여 유사한 프로젝트를 검토하세요.