Jupyter Pi Deprecated 20231120

Jupyter Pi

다중 사용자용 AI 개발 플랫폼

인공지능/빅데이터 전문가들이 겪는 한정된 컴퓨팅 리소스에 대한 불편함을 해결해드립니다.
인공지능 연구에만 전념할 수 있도록 필요한 개발환경과 도구를 사전에 구성하여 제공합니다.
Web을 통해 AI 알고리즘 연구, 실행, 결과를 공유합니다.

다중 사용자 데이터, 연구 결과 공유

Elastic AI
Infrastructure

탄력적 인공지능 인프라 기술 확보

다양한 인프라 환경에 적용

On-Prem,Workstation,Cloud

Web 기반 통합 개발 환경

간편한 AI 작업 환경 구성

단 몇초 만에 완전하게 구성된

인공지능 학습 환경을 확보

모든 인프라에서 배포

클라우드 환경과 워크스테이션 환경 등

다양한 인프라를 통한 구성

상호 운용성 향상

팀원 간의 연구 협업으로

업무 효율성 향상

리소스 관리

서비스 관리자가 전체 인프라에 대한 사용량과 현황을 실시간으로 확인 가능합니다.

효율적인 자원 활용

동적 스케쥴링

고가의 장비 가동률을 높일 수있는 동적 지원관리 및 스케쥴 기능을 제공합니다.

실시간 모니터링

팀/조직 단위에서 사용자와 리소스 사용율과 현재 사용자 정보를 실시간으로 확인 가능합니다.

장소에 구애받지 않는 개발환경

개발에 필요한 각종 라이브러리를 설치할 필요없이 Web에서 즉시 개발환경을 제공합니다. 장소와 상관없이 어떤한 장비에서든 버전 관리 및 개발 작업을 이어서 진행할 수 있습니다.

클릭 한번으로 개발환경 셋팅

데이터 사이언스, 머신러닝, 재무 분석, 시계열 데이터 분석과웹서비스 개발까지 다양한 상황과 용도에 맞게 활용가능합니다.

Pandas, Keras 및 Django 등의 오픈소스가 포함되어 있으며, 언제든지 새로운 라이브러리를 추가할 수 있습니다.

작업 진행사항 공유

팀원, 동료들과 결과 보고서와 코드를 포함한 노트북을 공유할 수 있습니다. 팀 단위 데이터셋 라이브러리와 다른 사람이 생성한 알고리즘에 접근 가능합니다.

인프라 자동설치

다양한 규모의 인프라에 설치 가능한
확장성 있는 아키텍처 설계

  • 다중사용자 지원 및 관리 도구
  • 사용자 편의적 인터렉티브 AI 개발환경
  • 인공지능 학습에 필요한 다양한 프레임워크들을
    컨테이너(Container)기술을 통해 통합적으로 제공
  • 고가 장비의 시간당 활용률을 높이기 위한 동적 자원 관리 및 스케쥴링
  • 워크스테이션, 서버, 클라우드 환경 등 다양한 환경에 구축할 수 있는
    프로비저닝(Provisioning)기술 확보