프로젝트

사용자가 원하는 옵션으로 프로젝트를 생성/관리   있습니다.


1. 프로젝트 생성

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  • '프로젝트'메뉴에서 '프로젝트관리'를 선택합니다.


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  • prjcreate 버튼을 클릭하면 프로젝트 생성을 위한 정보 입력 화면이 표시됩니다.


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  • 프로젝트 생성 화면에서 프로젝트명과 설명을 입력하고, 4-1 버튼을 클릭합니다.

  • 프로젝트명과 설명은 다른 프로젝트와 혼동되지 않도록 구분하여 등록합니다.


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  • 목록에서 새로운 프로젝트가 생성 된 것을 확인 할 수 있습니다.

  • heart 버튼을 사용해 관심프로젝트로 등록할 수 있습니다.

  • 프로젝트를 선택시 해당 프로젝트에 대한 요약정보를 확인 할 수 있습니다.


2. 프로젝트 상세설정

  • 프로젝트 상세설정을 위해 우측 상단 detail 버튼을 선택합니다.

  • 프로젝트 상세 현황에서는 기본정보, 데이터관리, 분석IDE, 모델학습, 출시준비 탭을 통해 프로젝트 관리 및 AI 모델 개발/학습을 할 수 있습니다.


3. 기본정보

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  • 기본정보 화면에서는 IDE현황, 모델학습 현황, 알림, 멤버 관리 등 프로젝트의 현황을 확인하는 영역입니다.

  • pjlist 버튼을 클릭하여 프로젝트 리스트를 확인 할 수 있습니다.

  • 프로젝트 오너는 modified delete 버튼을 클릭하여 수정 및 삭제 할 수 있습니다.

  • detail2 버튼을 클릭하여 해당 기능 화면으로 이동 할 수 있습니다.


3. 데이터 관리

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  • 데이터 관리 탭은 프로젝트 멤버 간 공유되는 영역으로 학습을 위한 데이터셋 또는 참고자료 등을 업로드 하여 사용 가능합니다.

  • 9-1 : DB 연동을 통한 외부 데이터를 가져올 수 있습니다.

  • 9-2 : 파일을 업로드 할 수 있습니다.

  • 9-3 : 디렉토리를 생성 할 수 있습니다.

  • 9-4 : 데이터 현황을 새로고침 할 수 있습니다.


4. 분석 IDE

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  • 분석IDE 탭을 통해 IDE를 생성하고 분석IDE 정보 및 소스파일, 데이터파일을 볼 수 있습니다.

  • 10-1 버튼으로 IDE를 생성 할 수 있습니다.


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  • Theia 또는 JupyterLab 을 선택하여 원하는 분석환경(베이스 이미지)으로 분석 IDE를 선택합니다.

  • 사용할 시스템 자원과 사용기간을 선택합니다.

  • 사용 할 분석환경을 선택하고 11-1 버튼을 통해 분석IDE를 생성합니다.


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  • 분석IDE를 생성하면 다음과 같은 화면을 확인 할 수 있습니다.

  • 12-1 버튼을 클릭하면 분석도구(Jupyterlap 또는 theia)가 새창에 실행됩니다.

  • 12-2 버튼을 클릭하면 분석IDE 사용기간을 연장 할 수 있습니다.

  • 12-3 버튼을 클릭하면 분석IDE를 종료 할 수 있습니다.

  • 12-4 버튼을 클릭하면 해당파일의 소스를 볼 수 있습니다.


5. 모델 학습

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  • 분석 IDE를 통해 개발된 학습 코드를 대상으로 모델을 확습합니다. 해당 단계에서는 대용량의 학습 데이터를 활용하거나 epoch / batch size 등 파라메터의 변경 등을 통해 학습을 진행할 수 있습니다.

  • 13-1 또는 13-2 버튼을 통해 모델 학습을 설정하고 실행할 수 있습니다.


5-1. 자동 모델 학습

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  • 헤더 포함 여부를 선택후 14-1 버튼을 클릭하여 파일 선택 팝업창을 띄웁니다.


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  • 자동 모델 학습 할 파일을 선택후 14-3 버튼을 클릭하여 다음 단계로 넘어갑니다.


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  • 그래프와 표를 통해 데이터 파일에 대한 정보를 확인 할 수 있습니다.

  • 데이터 옵션, 분석용 컴럼, 타입을 선택하여 자동 모델 생성값을 설정할 수 있습니다.

  • 15-3 버튼을 클릭하여 분석옵션 팝업을 띄웁니다.


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  • 15-4 버튼을 통해 해당 알고리즘을 통한 학습여부를 선택할 수 있습니다.

  • 15-5 버튼을 통해 분석 알고리즘 고급설정 팝업을 띄웁니다.


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  • 알고리즘에 대한 고급설정을 선택합니다.

  • 자동 모델 생성화면에서 15-7 버튼을 클릭하여 자동 모델 학습을 실행합니다.


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  • 모델 학습이 진행되면 모데학습탭으로 이동합니다.

  • 해당화면에서 모델학습 진행여부 및 요약정보를 확인 할 수 있습니다.

  • 16-1 버튼을 통해 해당 모델학습에 대한 상세 정보를 확인 할 수 있습니다.


5-2. 전문가 모드 생성

  • 17 버튼을 통해 전문가 모드 생성 화면으로 이동합니다.

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  • 학습 작업명을 입력하고 언어타입(Python or R)을 선택합니다.

  • 18-1 버튼을 통해 파일선택 팝업창을 띄웁니다.


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  • 파일을 선택하고 18-3 버튼을 클릭합니다.


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  • 시스템 자원, 학습환경을 선택하고 18-5 버튼을 통해 모델학습을 실행합니다.


5-3. 모델저장

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  • 19-1 버튼을 통해 모델학습을 재실행 할 수 있습니다.

  • 학습이 완료된 모델학습은 19-2 버튼을 통해 출시준비를 할 수 있습니다.


6. 출시준비

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  • 출시준비탭에서는 모델저장된 모델학습을 검증하여 카탈로그 신청을 할 수 있습니다.

  • 21-1 버튼을 통해 서비스 검증 등록 화면으로 이동합니다.


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  • 서비스타입(예 : 온라인)을 선택합니다.

  • 21-2 버튼을 통해 파일선택 팝업을 띄웁니다.


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  • 파일을 선택합니다.


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  • 검증환경을 선택합니다.

  • 21-5 버튼을 클릭하여 기본정보를 저장합니다.

  • 21-6 버튼을 클릭하여 배포를 실행합니다.


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  • HTTP Method와 Request를 입력후 21-6 버튼을 클릭하여 테스트 실행합니다.


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  • 서비스검증 상세화면에서는 서비스검증한 것에 대해 검증완료 처리를 할 수 있습니다.

  • 22-1 버튼을 통해 검증완료 처리합니다.

  • 검증이 완료된 후에는 22-2 버튼이 노출되어 카탈로그신청을 할 수 있습니다.

  • 22-2 버튼을 클릭하면 카탈로그 신청 등록화면으로 이동합니다.

  • 신청할 카탈로그에 대한 정보를 입력하고 등록합니다.


7. 카탈로그 신청현황

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  • 카탈로그 신청현황 화면에서 카탈로그에 대한 관리자의 검토의견 및 검토현황을 확인할 수 있습니다.