High-performance, Cost-efficient, and Retargetable E2E MLOps Platform
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(유형B)
2026년
2710110337
과학기술정보통신부
한국연구재단
포항공과대학교 산학협력단
이성진
14명
2026.05.01 ~ 2027.04.30
2024.05.01 ~ 2028.04.30
2.4억원
2.4억원
응용연구
대학
경상북도 포항시
정보/통신 > 소프트웨어 > S/W 솔루션
... 필요성이 점점 늘어나고 있다.현존하는 E2E MLOps 플랫폼은 이미 개발된 컴포넌트들, 예를 들어 DeepSpeed, Triton, AutoML과 같은 요소들을 Kubernetes 같은 클라우드 플랫폼 위에 배치하고, 이를 관리자가 쉽게 활용할 수 있도록 설계되었다.하지만 이러한 장점에도 불구하고, 이들 플랫폼은 파운데이션 모델의 학습, 모델 서빙(추론), 모델 재학습, 그리고 다양한 ...
'데이터 수집 한계를 극복하는 적응형 데이터 생성 AI 파이프라인 연구'는 세 가지 구성 요소를 가진다. ① 무작위 선택자(random selector): 이 방법은 ChatGPT에게 제공될 초기 데이터를 무작위로 선택하여, 이를 기반으로 퓨샷 러닝을 진행하고 데이터를 증폭한다. 이는 기존 Self-Instruct 방식과 유사하다. ② 배치 선택자(batc...
본 연구에서는 고성능 저비용 재구성 가능한 E2E MLOps 플랫폼 개발에 중점을 두고 있다. 고성능 저비용 재구성 가능한 E2E MLOps 플랫폼 연구 개발의 예상되는 결과는 AI 서비스 제공자와 AI 기술 도입을 고려하는 기업에 큰 이점을 제공하여 AI 서비스에 활용 될 것이라 기대한다.본 연구에서 제안하는 기법들은 다음과 같은 이점을 지니고 있다.도메...