Link로 더 쉬워진

AI 모델 개발

pip 명령어로 Link를 설치해보세요
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pip install mrx_link
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Desktop app으로도 사용하실 수 있습니다.
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​
MakinaRocks Link™는 AI/ML 모델을 개발하는 데이터 사이언티스트, 머신러닝 엔지니어가
친숙한 환경에서 쉽게 활용할 수 있는 JupyterLab Extension입니다.
MakinaRocks Link™는 AI/ML 모델을 개발하는
데이터 사이언티스트, 머신러닝 엔지니어가
친숙한 환경에서 쉽게 활용할 수 있는
JupyterLab Extension입니다.

파이프라인으로​

코드의 흐름을 한 눈에​
코드의 작성과 동시에 셀 간의 관계와 실행순서를 지정하는 파이프라인이 생성되어  코드의 가독성과 재현성을 높입니다. ​
Link Key Feature 1
Link Key Feature 2

Git 연동으로

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

캐싱으로​

더 쉽고 빠르게​
한번 실행한 셀의 결과는 캐싱되어 불필요한 중복작업을 줄이고, 캐싱된 정보는 저장하여 연속성 있게 작업할 수 있습니다. ​
Key Feature 3
Link Key Feature 4

편리한 부가기능으로

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

활용 예제

Chanran Kim

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

김찬란, 캐글마스터
Matt, Data Engineer

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

Matt, 데이터 엔지니어​
Kyle Sungyun Byun

Jupyter Notebook 환경에서 Kubeflow 파이프라인을 쉽게 만들고 시각화할 수 있어요

변성윤, ML엔지니어
글로벌 유저들이
Link를 사용하는 방법
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