JETSPURT

Docker를 활용하여 AI 모델을 컨테이너화하여 모델의 환경과 종속성을 격리하고 이식성을 높입니다.

Airflow를 통해 AI 모델의 작업 스케줄링과 자동화를 지원하여 복잡한 작업 흐름을 관리하고 효율적으로 실행할 수 있습니다.

PyTorch를 사용하여 강력하고 유연한 AI 모델을 개발할 수 있습니다.

PyTorch를 통해 AI 모델을 개발하고, Airvice의 인터페이스를 통해 모델의 학습 및 테스트를 수행할 수 있습니다.

모델의 버전 관리와 업데이트도 간편하게 수행할 수 있습니다.

AI 모델의 성능 모니터링과 로깅을 지원하여 모델의 예측 결과와 성능 지표를 실시간으로 모니터링하고 문제를 추적할 수 있습니다.

Docker를 사용하여 AI 모델을 배포하고, 필요에 따라 수평적으로 스케일링하여 대규모 트래픽에 대응할 수 있습니다.

젯스퍼트의 Airvice는 웹 기반으로 동작하는 AI 모델 개발을 위한 종합적인 솔루션입니다.

개발자들은 웹 인터페이스를 통해 AI 모델의 개발, 관리, 배포를 편리하게 수행할 수 있으며, 안정적이고 확장 가능한 AI 서비스를 제공할 수 있습니다.

개발자는 PyTorch를 활용하여 AI 모델을 개발합니다.

PyTorch는 강력하고 유연한 딥러닝 프레임워크로, 다양한 모델 아키텍처와 알고리즘을 지원합니다.

Airvice는 Docker를 이용하여 AI 모델을 컨테이너화합니다.

컨테이너는 모델의 환경과 종속성을 격리시키고 이식성을 높여줍니다.

이렇게 컨테이너화된 모델은 독립적으로 실행될 수 있습니다.

Airflow를 활용하여 AI 모델의 작업 스케줄링과 자동화를 수행합니다.

Airflow는 복잡한 작업 흐름을 정의하고 예약된 작업을 관리하여 AI 모델의 배치 작업을 효율적으로 실행할 수 있도록 도와줍니다.

Airvice의 웹 인터페이스를 통해 개발자는 모델의 학습과 테스트를 수행할 수 있습니다.

데이터셋을 준비하고 학습을 시작하면, Airvice는 컨테이너화된 모델에서 학습 작업을 수행합니다.

학습 과정은 모니터링되며, 결과는 저장되고 시각화되어 개발자에게 제공됩니다.

학습된 AI 모델은 Docker를 통해 배포됩니다.

Airvice는 컨테이너화된 모델을 확장 가능한 방식으로 배포하고, 필요에 따라 수평적으로 스케일링하여 대규모 트래픽에 대응할 수 있습니다.

Airvice는 AI 모델의 성능을 모니터링하고, 로깅하여 중요한 지표와 예측 결과를 실시간으로 추적할 수 있습니다.
이를 통해 모델의 동작과 이슈를 파악하고 디버깅할 수 있습니다.

Airvice는 개발자가 PyTorch를 사용하여 AI 모델을 개발하고, Docker와 Airflow를 통해 모델을 컨테이너화하고 작업을 스케줄링합니다.

웹인터페이스를 통해 모델의 학습, 테스트, 배포를 관리하며, 모델의 성능 모니터링과 로깅을 통해 안정적이고 확장 가능한 AI 서비스를 제공합니다.