AI 플랫폼을 구성하는 MLOps 시스템 관점에서는, Low-code 를 통한 AI 모델 workflow 를 달성할 수 있습니다. 외부에 적재되어 있는 데이터를 손쉽게 dataset 으로 구축하여 이를 ml code editor 를 통해 구성된 인프라내에서 학습이 가능하고, 모델의 version control 를 통해 원하는 배포 endpoint 에 서비스를 제공할 수 있습니다.
[질문] VM과 컨데어너의 가장 큰 차이점은 GUEST os의 유무인데 이 GUEST OS가 무겁고 이에 대한 화환성에 문제가 있어서 인것으로 생각되는데 컨테이너가 수만개 만들어서 그것은 관리하기가 어려운데 컨데이터의 구성요소를 좀 더 늘리고 그 수를 줄여서 관리를 좀 더 쉽게 할 수 있는 방안은 없는지요?
[질문] AI 운영체계 전반을 통합하여 쉽고 강력하게 관리할 수 있는 AI 플랫폼이라고 하셨는데 가장 차별화된 기능은 어떤 걸까요?