KOR
SparklingSoDA
SparklingSoDA는 AI를 사용하는 기업에게 필요한 개발 및 운영 플랫폼입니다.
업무 고민을 덜어주기 위한모델 관리기능은 물론, 지속적 활용을 위한
인프라와 실행엔진까지 지원하는 Enterprise AI 환경제공합니다
스파클링소다 원리
SparklingSoDA 의 특징

고객의 문제를 해결하고 지속적인 개선이 이루어 질 수 있도록, 반복적 재 학습과 실험기능을 통해 최고의 성능을 유지합니다.

  • Model Lifecycle 관리 및 자산화 Model Lifecycle 관리 및 자산화

    변경사항을 신속히 반영하고 학습하는
    AI Model Lifecycle을 통해
    학습결과를 자산화

  • 지속적 성능유지 및 강화 지속적 성능유지 및 강화

    지속적인 실험을 통한
    학습/제공/평가 파이프라인을 통해
    언제나 최적의 성능을 유지

  • 쉽고 빠른 개인 별 학습환경 구축 쉽고 빠른 개인 별 학습환경 구축

    모델 및 사용자 (그룹) 별
    학습환경 뿐 아니라, 모델 개발을 위한
    패키지를 업로드/ 미러링 형태로 제공

  • 따로 또 함께하는 프로젝트 환경지원 따로 또 함께하는 프로젝트 환경지원

    사용자 별 개별 실험공간을 생성하고
    복수의 컨테이너 생성 지원으로
    공동작업에 용이한 환경 제공

  • 유연한 사용을 위한 결합제공방식 유연한 사용을 위한 결합제공방식

    시스템 여건에 따라
    기존 모델의 성능을 관리하거나,
    타 솔루션과의 결합을 통해 성능극대화 추구

주요기능 학습 결과물의 기업자산화 및 AI 거버넌스를 위한 기반환경 제공

장기적인 관점에서 기업 AI 역량 증진을 위하여 파이프라인 단계 별 Log/ History/ 학습된 모델 등을 관리합니다.

스파클링소다 주요기능
프로젝트 별 복수의 학습/분석환경

프로젝트 모델 개발에 적합한 개별 학습실험환경 생성을 통해 개인/그룹/협업단위의 모델관리 기능을 지원합니다.

프로젝트 생성

프로젝트 생성

학습실험 및 실행

학습실험 및 실행 (Experiment/Trial)

지속적인 평가와 재학습을 통한 성능개선

학습을 통해 생성된 모델을 적용하는데 그치지 않고, 만족스러운 성능을 위한 평가와 보완과정을 반복합니다.

스파클링소다 지속적인 평가와 재학습을 통한 성능개선과정
모델성능 및 리소스 모니터링

모델 학습성능 / 서버 리소스 등의 모니터링을 지원합니다.

  • 모델 성능 확인
    모델 성능 확인

    개별/다수 모델의 성능비교를 위한
    그래프 지원

  • 시스템 사용 리소스 관리
    시스템 사용 리소스 관리

    프로젝트 별 Resource Pool 관리 CPU / Memory / GPU 리소스의 등록 /
    수정 / 삭제 처리

  • 대시보드 지원
    대시보드 지원

    오픈소스 모니터링 툴과의 연계를 통해
    Metrics,Resource Graph를 활용한
    대시보드 지원
    CPU/ GPU/ MEM 사용량 확인

적용가능업무

AI기술 도입을 고민하거나, 이미 도입된 AI시스템을 효율적으로 사용하기 원하는
모든 기업에게 신규개발 대비 저비용 -고품질의 운영환경 제공을 통해 경쟁력을 강화시킵니다.

  • 금융

    신용평가 / 이상거래탐지 / 보험가입자 위험도판단 / 보험금 지급여부 판단 등

  • 제조/유통

    수요예측 / 가격정책수립 / SCM / 품질관리 / 보안관리 등

  • 서비스

    VOC데이터분석 / 상품추천 / 고객유입 및 이탈관리 / 고객 구매 동선 분석 등

도입 고객이 얻은 성과
1번 숫자 아이콘

A사 AI운영환경 구축

  • Needs

    다양한 머신러닝 모델을
    서비스할 수 있고
    지속적 통합배포가 가능한
    표준화된 운영플랫폼 필요

  • Approach

    표준개발환경 구축
    1) 통합개발환경 구성
    2) 공통기능 프레임워크 구축
    3) 형상관리 및 배포관리 연계
    4) 소스코드 품질표준 수립

    서비스운영환경 구축
    1) 표준 아키텍처 구성
    2) CI/CD 지원관리 체계 구성
    3) 머신러닝 모델서비스에 최적화 된 인프라 구성

Results

1개월 이상 소요되던
환경구축 및 개발작업이
개발, 테스트, 배포, 운영까지
3일로 단축

1개월 이상 소요되던 환경구축 및 개발작업이 개발, 테스트, 배포, 운영까지 3일로 단축
2번 숫자 아이콘

B사 추천모델 개발

  • Needs 체크 아이콘

    원자재 유통업무에
    AI기반 예측모델의 도입으로,
    운영효율 및 매출향상을 도모

  • Approach 체크 아이콘

    표준 개발환경 구축
    1) 현황분석
    2) 모델설계
    3) 데이터 전처리
    4) 알고리즘 적합도 확인
    5) 시스템 적용방안 수립

Results 체크 아이콘

구매빈도 기반 추천대비
정확도 3배 증가

구매빈도 기반 추천대비 정확도 3배 증가

알고리즘기반추천

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