Perpetual ML

Perpetual ML: 대규모 머신 러닝을 위한 올인원 스튜디오

Perpetual ML이란 무엇인가요? Perpetual ML은 대규모 머신 러닝을 위해 설계된 포괄적인 배터리 포함 스튜디오로, 가능한 한 최단 시간에 최고의 예측 능력을 제공하는 것을 목표로 합니다. 기존 데이터 웨어하우스, 특히 Snowflake와 직접 통합되는 단일하고 직관적인 웹 인터페이스를 제공합니다.

Perpetual ML은 어떻게 작동하나요? Perpetual ML은 데이터 클라우드와 직접 통합하여 데이터 클라우드의 중앙 집중식 가치를 최대한 활용합니다. Perpetual ML은 Snowflake와 기본적으로 통합되어 있으므로 데이터가 데이터 웨어하우스를 벗어나지 않아 보안 및 거버넌스 정책이 유지됩니다. ML 모델을 구축, 배포 및 관리할 수 있는 강력한 도구 세트를 제공합니다.

Perpetual ML의 주요 기능

• Auto Train: AutoML 벤치마크에서 최고의 성능을 자랑하는 알고리즘인 PerpetualBooster를 사용하여 모델을 자동으로 훈련합니다.
• Continual Learning: 총 훈련 시간을 O(n^2)에서 O(n)으로 크게 줄입니다. 여기서 n은 배치 수입니다.
• Experiment Tracking: 모든 Auto Train 실험을 단일하고 체계적인 위치에서 쉽게 추적, 비교 및 재현합니다.
• Model Registry: 프로덕션 준비가 완료된 모델을 저장, 관리 및 공유하고 조직 전체에서 원활한 협업을 촉진하는 안전한 버전 제어 리포지토리입니다.
• Monitoring: 재훈련 또는 실제 데이터 없이 메트릭, 데이터 드리프트 및 모델 드리프트를 손쉽게 모니터링하여 데이터 환경의 변화에 대한 사전 예방적인 감지 및 대응을 가능하게 합니다.
• Deployment: 통합된 플랫폼에서 배치 및 실시간 추론을 위해 훈련된 모델을 원활하게 배포하여 개발에서 프로덕션으로의 전환을 간소화합니다.
• Marimo Notebooks: 반응적이고 협업적인 노트북 환경으로 데이터 탐색 및 모델 개발 워크플로를 간소화합니다.
• Compute: 컴퓨팅 풀과 웨어하우스를 직접 제어하고 특정 워크로드 요구 사항에 따라 확장 또는 축소하여 컴퓨팅 리소스를 효율적으로 관리합니다.
• Data Platform Native: Snowflake(및 Databricks에 대한 향후 지원)에 대한 기본 통합으로 기존 데이터 인프라에 원활하게 연결하여 복잡한 설정 없이 데이터를 직접 작업할 수 있습니다.

Perpetual ML이 중요한 이유는 무엇인가요?

Perpetual ML은 대규모로 머신 러닝 모델을 구축, 배포 및 관리하는 데 따르는 과제를 해결하기 때문에 중요합니다. 이러한 프로세스를 간소화하고 효율성을 개선하며 데이터 보안 및 거버넌스를 보장하는 통합 플랫폼을 제공합니다.

Perpetual ML 사용 방법

1. 데이터 웨어하우스에 연결: Perpetual ML을 Snowflake 데이터 웨어하우스와 통합합니다.
2. Auto Train Models: PerpetualBooster를 사용하여 자동화된 모델 훈련을 수행합니다.
3. Track Experiments: 체계적인 실험 추적 인터페이스에서 실험을 모니터링하고 비교합니다.
4. Deploy Models: 훈련된 모델을 실시간 또는 배치 추론을 위해 원활하게 배포합니다.
5. Monitor Performance: 메트릭, 데이터 드리프트 및 모델 드리프트를 추적하여 지속적인 모델 정확도를 보장합니다.

Perpetual ML은 누구를 위한 것인가요?

Perpetual ML은 대규모로 머신 러닝 모델을 구축, 배포 및 관리해야 하는 데이터 과학자, 머신 러닝 엔지니어 및 조직에 이상적입니다. 이미 Snowflake를 사용하고 있거나 데이터 클라우드 솔루션을 고려하고 있는 사용자에게 특히 유용합니다. Perpetual ML은 기술 및 비기술 사용자 모두가 기존 데이터 인프라 내에서 머신 러닝의 힘을 활용할 수 있도록 지원합니다.

Perpetual ML 사용의 이점

• Improved Predictive Power: PerpetualBooster로 최고의 예측 능력을 달성합니다.
• Reduced Training Time: 지속적인 학습으로 총 훈련 시간을 단축합니다.
• Simplified Model Management: 모델을 쉽게 추적, 비교 및 배포합니다.
• Enhanced Collaboration: 프로덕션 준비가 완료된 모델을 안전하게 공유하고 관리합니다.
• Proactive Monitoring: 재훈련 없이 데이터 변경 사항을 감지하고 대응합니다.
• Seamless Integration: Snowflake와 기본적으로 통합되어 데이터 보안 및 거버넌스를 보장합니다.

Perpetual ML Pricing

[Please refer to Perpetual ML website for detailed pricing information]

Data Security and Governance

Perpetual ML은 Snowflake와 기본적으로 통합되어 있으므로 데이터가 데이터 웨어하우스를 벗어나지 않습니다. ML 모델을 구축, 배포 및 관리할 수 있는 새로운 강력한 도구 세트를 사용하여 동일한 보안 및 거버넌스 정책을 얻을 수 있습니다.

결론

Perpetual ML은 대규모 머신 러닝을 위한 강력하고 포괄적인 솔루션입니다. 올인원 스튜디오 접근 방식과 기본 Snowflake 통합을 통해 머신 러닝 워크플로를 간소화하고 최적화하려는 조직에 탁월한 선택입니다. AutoML, 지속적인 학습 및 원활한 모델 배포와 같은 기능을 제공함으로써 Perpetual ML은 사용자가 더 짧은 시간에 더 나은 예측 능력을 달성할 수 있도록 지원하여 데이터의 잠재력을 최대한 활용할 수 있도록 합니다.