Link로 더 쉬워진

AI 모델 개발

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AI 모델 개발

다양한 환경에서
파이썬 파이프라인을 만들고 실행해보세요

pip 명령어로 Link를 설치해보세요

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$

pip install mrx_link

파이프라인으로
코드의 흐름을 한 눈에

코드의 작성과 동시에 셀 간의 관계와 실행순서를 지정하는 파이프라인이 생성되어 코드의 가독성과 재현성을 높입니다.

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Git 연동으로
변경이력을 한눈에

소스코드 변경 이력과 버전 관리가 가능하고, Pipeline diff를 통해 가장 최신의 소스 코드에서 작업할 수 있습니다.

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캐싱으로
더 쉽고 빠르게

한번 실행한 셀의 결과는 캐싱되어 불필요한 중복작업을 줄이고, 캐싱된 정보는 저장하여 연속성 있게 작업할 수 있습니다.

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편리한 부가기능으로
업무 효율성 증대

하이퍼파라미터 최적화, 컴포넌트 코멘트, 그룹핑, Kubeflow 호환을 지원해 모델 성능과 업무 효율성을 증대합니다.

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다양한 환경에서
파이썬 파이프라인 생성 및 실행

Terminal, Jupyter, VSCode, PyCharm 등 다양한 환경에서 파이썬 코드를 사용하여 파이프라인을 생성, 실행 및 확인할 수 있습니다.

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Link를 브라우저에서 사용해보세요

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유저 스토리

"Jupyter Notebook 환경에서 Kubeflow 파이프라인을 쉽게 만들고 시각화할 수 있어요"

Kyle

ML 엔지니어

"Kaggle 고득점을 위한 다양한 실험을 할 때, 파이프라인을 활용해 효율적으로 코드의 관리 및 실행이 가능해요."

김찬란

캐글 마스터

"파이프라인을 쉽게 설계해 PO, PM의 다양한 요구사항을 반복 없이 해결할 수 있어요."

Matt

데이터 엔지니어

활용 예제

나선형 패턴 분류

Pytorch 프레임워크를 사용한 2D 나선형 분산 데이터 분류

아이리스 데이터 EDA 및 모델링

Scikit-Learn 라이브러리를 사용한 아이리스 데이터의 기본 탐색적 데이터 분석(EDA) 및 모델링

RNN을 이용한 텍스트 데이터 분류

Pytorch 라이브러리를 사용한 RNN을 이용한 텍스트 분류

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Seoul (HQ) : 12F, 343, Gangnam-daero, Seocho-gu, Seoul 06626, Korea
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