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노트북 셀 기반 파이프라이닝

셀 실행결과 캐싱

하이퍼 파라미터 최적화

셀 단위 원격 실행

Link Git

DS, MLE가 친숙한
JupyterLab 사용성 100% 유지

Kubernetes 기술 없이도
시각적인 파이프라인을 쉽고 빠르게 생성

Git 연동으로
간편한 소스코드 버전 관리

Link를 사용하는 데이터 팀

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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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

Spiral Pattern Classification

Classification of 2D spiral-distributed data using Pytorch framework

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Iris Data EDA and Modelling

Basic exploratory data analysis (EDA) and modelling of iris data using Scikit-Learn library

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Text Data Classification using RNN

Text classification with RNN using Pytorch library

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