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NUBISON ML Platform

개발된 AI 모델을 운영 환경에 안정적으로 배포하고 성능을 유지하는 일.
개발부터 배포·모니터링·재학습까지 하나의 플랫폼에서 표준화해, 개발과 운영 사이의 간극을 해소합니다.

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AI 모델은 개발 이후,
운영이 더 중요합니다

개발된 모델을 운영 환경에 안정적으로 배포하고 성능을 유지하려면 별도의 운영 역량이 필요합니다.

01

코드 기반 운영의 한계

문제점
  • 개인별 코드와 환경 차이로 재현성과 추적성이 떨어집니다.
NUBISON 해결방향
  • 모든 모델·실험·배포 이력 통합 관리
02

재학습 없는 모델 노후

문제점
  • 데이터 변화로 성능이 저하되어도 감지·재학습 체계가 부족합니다.
NUBISON 해결방향
  • 개발부터 운영·재학습까지 단일 플랫폼 제공
03

운영 환경 단절

문제점
  • 데이터·설비·AI 시스템 간 연계가 단발성으로 이어집니다.
NUBISON 해결방향
  • Datalake·IoT·Agent와 표준 API 기반 연계

AI의 경쟁력은 학습보다 운영에서 결정됩니다.

개발 생산성부터 모델 신뢰성까지,
4가지 핵심 영역의 실질적인 변화

Deploy Time
70%
모델 배포 시간 단축

등록부터 배포까지 자동화해 배포 시간 최대 70% 단축

Traceability
100%
행위 추적성

모든 모델·실험·배포 이력을 기록하는 완전한 감사 추적

Retraining
No-Code
재학습 자동화

GUI 기반 재학습 워크플로우로 코딩 없이 재학습·배포

Drift Response
Auto
Drift 대응 자동화

Data Drift 자동 감지, 재학습·재배포 자동 수행

ML 도구를 넘어,
운영 중심 MLOps

전 과정을 통합 관리하고 No-Code 기반 재학습과 표준화된 운영 체계를 제공합니다.

구분기존 ML 도구NUBISON ML Platform
사용자 편의대부분 코드 기반으로 기능 구현반복 재학습 및 운영 업무를 No-Code로 지원
인프라 관리CPU · GPU · NPU 자원 관리 기능이 제한적기능별 CPU · GPU · NPU 자원 할당 및 관리 지원
기능 완결성모델 개발 · 추론 · 배포 중심, 운영 기능 일부 미흡등록 · 자산관리 · 테스트 · 추론 · 배포 · 인프라 관리 통합 제공
데이터 연계데이터 연계 기능이 제한적이며 변경 시 재개발 필요Datalake와 유기적 연계, 소스 변경에 유연하게 대응
Accelerate

AI 도입 가속

PoC에서 운영 전환까지 걸리는 기간을 단축합니다.

Stability

운영 안정성

지속적 재학습으로 모델 성능을 유지합니다.

Expand

조직 확산

현업이 주도하는 AI 운영 환경을 만듭니다.