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ClearML AI 인프라 플랫폼

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ClearML의 AI 인프라 플랫폼은 개발부터 프로덕션까지 AI/ML 워크플로우를 엔터프라이즈 규모로 간소화합니다. GPU 클러스터를 관리하고 AI 개발을 강화하며 GenAI 모델 배포를 단순화하여 AI 빌더의 성능과 확장성을 극대화합니다.

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ClearML AI 인프라 플랫폼은 초기 개발부터 프로덕션 배포까지 포괄하는 포괄적인 3계층 솔루션으로, 엔터프라이즈를 위한 원활하고 확장 가능한 AI 워크플로우를 제공하도록 설계되었습니다. 이 플랫폼은 AI 빌더가 엔터프라이즈 규모에서 AI 잠재력을 극대화할 수 있도록 지원합니다.

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인프라 제어 평면은 온프레미스, 클라우드 및 하이브리드 환경 전반의 GPU 클러스터를 연결하고 관리할 수 있도록 하는 기반입니다. 고성능 및 비용 최적화에 중점을 두며, 멀티 테넌시 및 역할 기반 액세스 제어와 같은 내장 보안 기능을 제공합니다. IT 팀은 최소한의 구성으로 GPU 리소스를 서비스형 GPU(GPUaaS)로 프로비저닝하여 최종 사용자가 쉽게 액세스할 수 있도록 합니다. 이 플랫폼은 할당량 관리, 동적 분할 GPU 및 우선순위 기반 작업 스케줄링을 통해 여러 AI 프로젝트 및 팀 간의 리소스 공유를 지원하여 컴퓨팅 활용도를 극대화합니다. 안전한 멀티 테넌시는 각 테넌트에 대해 격리된 네트워크 및 스토리지를 보장하여 데이터 유출을 방지하며, 세분화된 청구 기능은 즉각적인 ROI를 위한 사용량 기반 충당금을 제공합니다.

AI 개발 센터는 AI 모델을 개발, 학습 및 테스트하기 위한 강력한 환경을 제공합니다. 원클릭 인프라 액세스와 데이터 통합, 모니터링, 자동화, 대시보드, 파이프라인, 모델 리포지토리 및 CI/CD 통합을 위한 통합 도구를 갖춘 클라우드와 유사한 경험을 제공합니다. 이를 통해 AI 빌더는 유연하고 적응 가능한 인프라와 셀프 서비스 컴퓨팅을 통해 모델 개발 및 배포를 가속화할 수 있습니다.

마지막으로 GenAI 앱 엔진은 대규모 언어 모델(LLM)을 클러스터에 배포하는 것을 단순화합니다. ClearML은 네트워킹, 인증 및 보안을 처리하여 사용자가 단 한 번의 클릭으로 모든 GenAI 워크로드를 실행할 수 있도록 합니다. 이 엔진은 기성 LLM의 사용자 지정 모델 또는 미세 조정을 지원하며, 데이터 수집, 벡터 데이터베이스 생성 및 피드백 수집 도구를 통해 조직 전체의 GenAI 프로젝트를 가속화합니다. 이 통합 접근 방식은 AI 워크플로우를 간소화하여 인프라 관리부터 AI 개발 및 배포까지 빠르고 효율적인 설정을 보장합니다.

  • 카테고리MLOps 및 모델 배포
  • 요금제명시되지 않음
  • 배포클라우드 비종속, 공급업체 비종속, 환경 비종속
  • 플랫폼웹

  • 3계층 AI 인프라 솔루션

  • GPU 클러스터 관리를 위한 인프라 제어 평면

  • 모델 개발 및 학습을 위한 AI 개발 센터

  • LLM 배포를 위한 GenAI 앱 엔진

  • 온프레미스, 클라우드 및 하이브리드 GPU 환경 지원

  • 멀티 테넌시 및 역할 기반 액세스 제어

  • 비용 최적화 및 사용량 기반 청구

  • AI 모델 개발을 위한 통합 IDE

  • 데이터 통합, 모니터링 및 자동화 도구

  • 간소화된 GenAI 프로젝트 배포

  • 액세스 제어가 포함된 안전한 LLM API 배포

  • GPU 활용도 극대화

  • AI 모델의 시장 출시 시간 단축

  1. GPU 클러스터 연결: 온프레미스, 클라우드 또는 하이브리드 GPU 리소스를 인프라 제어 평면에 통합합니다.

  2. AI 모델 개발: AI 개발 센터의 IDE 및 통합 도구를 사용하여 코딩, 테스트 및 학습을 진행합니다.

  3. 인프라 구성: 리소스 관리를 위해 멀티 테넌시, 액세스 제어 및 할당량을 설정합니다.

  4. GenAI 모델 배포: GenAI 앱 엔진을 사용하여 내장된 보안 및 오케스트레이션으로 LLM을 실행합니다.

  5. 성능 모니터링: 인프라 전반의 AI 워크로드 성능 및 리소스 활용도를 추적합니다.

  6. 비용 최적화: 세분화된 청구 및 리소스 관리를 활용하여 비용 효율성을 높입니다.

  7. GenAI 프로젝트 반복: 피드백 수집 및 데이터 수집 도구를 사용하여 지속적인 개선을 수행합니다.

  • GPU 클러스터 관리
  • AI 모델 개발
  • GenAI 배포
  • 엔터프라이즈 AI 확장
  • 비용 최적화
  • 하이브리드 클라우드 AI
  • MLOps 자동화
  • 안전한 LLM API

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