Geo-MLOps 가 하는 일
화면 메뉴 하나하나가 모델 한살이의 어느 단계를 맡는지
로그인하면 왼쪽에 워크스페이스 메뉴가 보입니다. 메뉴는 모델 한살이의 순서와 거의 같습니다.
기능 지도
| 단계 | 메뉴 | 하는 일 |
|---|---|---|
| 데이터 | 데이터셋 | 이미지·어노테이션·시계열·표·포인트클라우드 파일을 올리거나, 외부 DataOps 시스템에서 동기화합니다 |
| 학습 | 학습 | 11단계 마법사로 태스크·모델·데이터셋·하이퍼파라미터·실행 환경을 고르고 GPU 클러스터에서 학습을 돌립니다 |
| 기록 | 실험 | 모든 학습 실행(Run)의 파라미터·지표 곡선·산출물이 남습니다. 여러 Run 을 골라 비교합니다 |
| 버전 | 모델 레지스트리 | 모델 버전과 스테이지(Staging·Production·Archived)를 관리하고, 서빙 이미지를 빌드합니다 |
| 이미지 | 컨테이너 레지스트리 | 학습·서빙 컨테이너 이미지를 보관합니다. 외부에서 만든 이미지를 파일로 반입할 수도 있습니다 |
| 검증 | 승인 | 프로덕션 승격 요청을 승인하거나 반려합니다 |
| 내보내기 | API 서비스 · 배포 | 모델을 REST API 로 띄우거나(추론 콘솔로 바로 시험), 현장 장비에 배포하고 롤백합니다 |
| 현장 | Edge Fleet | 장비 등록, 상태·수집 데이터·추론 결과 보기, 명령·정책 보내기 |
| 감시 | 모니터링 · 경보 · 드리프트 | 핵심 지표(KPI), 경보 룰·채널, 입력 분포 변화 감지와 재학습 |
| 자동화 | 파이프라인 | 학습·배포 작업의 실행 이력과 단계(DAG)를 봅니다 |
관리 기능
일반 사용자 메뉴 말고도 두 가지 콘솔이 있습니다.
- 관리자 콘솔 (테넌트 관리자): 멤버와 역할, 토큰, 감사 로그, 학습 런타임·서빙 빌더 같은 테넌트의 실행 환경
- 시스템 콘솔 (전역 관리자): 테넌트 생성, 사용자, 공유 이미지, 시스템 진단, 빌드 캐시, 가중치 미러, Prometheus·Alertmanager, Kubernetes 클러스터·노드·GPU
자세한 내용은 관리에서 다룹니다.
밖과 연결하기
| 무엇을 | 어떻게 |
|---|---|
| 자체 학습 코드 | 약속된 규칙대로 컨테이너 이미지를 만들어 올리면 마법사에서 고를 수 있습니다 |
| 사내 DataOps / 라벨링 시스템 | API 3개만 구현하면 데이터셋을 동기화합니다 |
| 노트북·스크립트의 실험 기록 | 표준 MLflow 클라이언트로 바로 기록합니다 (토큰 발급) |
| 현장 장비 | geo-mlops-sdk 에이전트가 수집·동기화·모델 수신·추론 기록을 맡습니다 |
| 다른 시스템의 자동화 | REST API (OpenAPI 문서 제공) |