0-1. 시냅스 소개

시냅스의 모듈 범위

각 모듈의 개념 정의

워크스페이스 : 워크스페이스는 데이터셋, 프로젝트, 모델 등 MLOps 전 과정을 통합 관리하고 팀 단위의 협업이 이루어지는 작업 공간을 의미합니다. 👉 워크스페이스 사용자 관리
카탈로그: 여러개의 컬렉션의 집합을 의미하며, 관리자가 권한이 있는 컬렉션 카드 리스트를 한 눈에 볼 수 있는 모듈을 의미합니다. 👉 카탈로그 컬렉션 생성
프로젝트 : 특정 목표를 성취하기 위해 데이터셋의 가공 방식 및 라벨링 운영 방식을 결정하고, 라벨링, 자원/품질 관리 등을 실행하는 과제 단위이자 모듈을 의미합니다. 👉 프로젝트 생성
머신러닝 : 다양한 인공지능 모델 학습을 위한 실험(Experiment)을 생성하고, 각 실험 내 학습(Training) 과정을 통해 모델 개발과 성능 비교를 체계적으로 관리하는 모듈을 의미합니다. 👉 머신러닝 실험 생성
인프라 : 에이전트, 인공신경망 등 다양한 플러그인을 연동·관리하고, 모델 학습 및 추론을 위한 컴퓨팅 자원과 연산 환경을 설정하는 통합 관리하는 모듈을 의미합니다. 👉 인프라 에이전트 관리

시냅스의 활용 예시

시냅스의 주요 기능 소개

독립된 모델 개발 환경 설정 : 모델 개발을 위해 필요한 환경을 워크스페이스별로 설정하세요.

스토리지 설정
에이전트 설정
플러그인 설정

시냅스 내 권한 관리 : 워크스페이스 멤버를 구성하고 멤버별 권한을 설정하세요.

오너/멤버 중 역할 부여
워크스페이스 모듈별 접근 권한 커스텀

독립된 결재 체계 : 워크스페이스별 구분되는 결재체계를 다양하게 활용해보세요.

워크스페이스별 멤버수 제한
워크스페이스별 스토리지/에이전트 연동 제한
워크스페이스별 플러그인 제한

카탈로그

대규모 데이터 관리 : 대규모 데이터를 목적에 맞게 나누어 관리하세요.

이미지, 비디오, 센서, 테스트, 초고용량 데이터 관리 가능
자유로운 메타정보 등록

다양한 뷰 옵션 : 데이터를 쉽고 확실하게 탐색하세요.

아이콘, 갤러리, 리스트뷰 제공
대표 썸네일 변경 기능 제공

맞춤형 데이터 유닛 관리 : 라벨링 목적에 맞추어 최적화된 데이터 구조를 설계하세요.

메인 및 서브 기능을 활용한 커스텀 구조 생성
필수 데이터 지정 가능

최적화 데이터 업로드 : 다양한 업로드 옵션을 제공합니다.

데이터메이커 전용 시냅스 업로더
SDK 및 API 지원

프로젝트

직관적인 라벨링 유형 설정 : 프로젝트 요구에 맞는 라벨링을 위한 세팅을 간편하게 설정하세요.

각 어노테이터 유형별 세부 설정
프롬프트 어노테이터 LLM 설정
클래스, 속성, 옵션 구성 간편 관리

효율적인 작업 할당 및 추적 : 작업을 효율적으로 배분하고 실시간 상태를 모니터링 하세요.

작업 및 검수 상태 관리
작업 수동 할당 기능

작업 상태 분류

라벨링 데이터 관리

일관성과 품질을 보장하는 작업물 관리 : 작업물 간 일관성을 유지하며 라벨링 품질을 높이세요.

불량 접수 및 확정 기능
묶음 단위 및 시퀀셜 데이터 일괄 할당
컨세서스 라벨링

최종 데이터의 신뢰성 보장 : 확정된 작업물을 별도로 관리해 데이터의 변질 및 무단 수정을 방지하세요.

완료 확정 기능
할당작업 상태 관리 기능
익스포트 기능

GT 데이터셋 관리

자유로운 학습 데이터셋 구성 : 프로젝트에 맞는 데이터셋을 유연하게 설정하고 관리하세요.

Train/Validation/Test 구성비 커스텀
개별 GT데이터 학습 설정 변경
GT데이터 업데이트 지원

지속적인 데이터셋 관리 및 버전 관리 : 버전 관리를 통해 학습 데이터셋을 체계적으로 운영하세요.

Major/Minor/Patch 버전 관리
버전별 학습 데이터셋에서 GT데이터셋 버전 활용

워크샵 관리

세분화된 작업물 관리 : 작업의 복잡성을 줄이고 진행상황을 명확히 파악하세요.

워크샵별 할당 작업 관리
워크샵별 대시보드 제공
활성/비활성/작업제한/차단 등 다양한 워크샵 상태 설정

유연한 정산 관리 : 프로젝트의 예산과 요구사항에 맞춘 정산을 관리하세요.

작업 세분화 할당 기능
프로젝트 요구에 따른 정산 관리

맞춤형 워크플로우 설정 : 요구사항에 따라 검수 단계를 유연하게 조정하세요.

검수 On/Off 설정
상태단계(Stage) 관리

데이터랩

워커 공간 관리 : 작업자와 검수자가 필요로 하는 정보를 직관적으로 이용할 수 있습니다.

워커별 할당작업 목록 제공
워커별 할당작업 통계 지원
작업자 반려 작업 목록

데이터 보안을 강화하는 역할 분리 : 역할에 따라 필요한 데이터와 도구에만 접근할 수 있습니다.

워커 전용 작업 공간 제공
프로젝트 데이터 접근 제한

워커와 관리자 간 커뮤니케이션 : 작업 효율성을 높이는 커뮤니케이션 창구를 제공합니다.

프로젝트 문의 게시판
FAQ 관리 등

워커 관리

워커 이슈 관리 및 구성원 생산성 분석 : 작업자와 검수자의 이슈를 직관적으로 확인하고 효율적으로 관리합니다.

통계 기반 구성원별 생산성 분석
할당작업 이력 관리

데이터 기반 작업 및 역할 조정 : 작업 할당 조정과 역할 재배치를 통해 효율성을 높이세요.

작업자 변경 기능
검수자 수동 할당 기능
검수 초기화 기능

프로젝트 및 작업 튜토리얼 : 작업 품질과 적격 기준을 유지하기 위한 튜토리얼을 제공합니다.

프로젝트 튜토리얼 제공
작업 기준 적합 여부 자동 검증

머신러닝

학습 관리

목적에 따라 생성하는 실험 : 생성하고자 하는 모델의 목적에 따라 실험을 만들 수 있어요.

모델 목적 기반의 실험기능
실험 단위의 학습 생성 및 모델 관리 기능

No Code 기반의 학습 생성 : 클릭으로 생성하고자 하는 학습의 인공신경망, 하이퍼파라미터, GT데이터셋, 에이전트를 설정하세요.

인공신경망 - 학습 파라미터 관리
에이전트 설정

학습 과정 및 결과에 대한 실시간 모니터링 : 학습 이력간의 관계와 세부 설정을 시각화하여 열람하고 관리할 수 있습니다.

학습 로깅
학습 메트릭
시각적 검증 결과

실험 내 모델 트리 관리 : 동일한 인공신경망에서 생성된 학습 이력간의 관계와 세부 설정을 시각화하여 열람하고 관리할 수 있습니다.

모델 활용

학습된 모델의 공용 활용을 위한 등록 기능 : 학습 결과 중 마음에 드는 결과는 모델로 등록하여 워크스페이스 멤버들이 활용할 수 있도록 공유하세요.

다양한 모델 활용 방법 : 작업을 효율적으로 배분하고 실시간 상태를 모니터링 하세요.

모델 다운로드
모델 플러그인 등록
API로 활용
컨테이너 형태로 활용

모델 배포 환경 설정 : 배포를 위한 별도의 에이전트를 활용해서 CI/CD를 설정하세요.

플러그인

학습된 모델의 시냅스 탑재 활용 : 등록된 모델을 플러그인으로 시냅스 내의 원하는 모듈에서 활용해보세요.

시냅스 어노테이터의 스마트툴에 적용
프로젝트의 작업(task)에 전처리 기능으로 활용
GT 데이터셋 데이터 증강에 활용

모델 저장소와 손쉬운 연동 : 시냅스 외부에 있는 모델도 시냅스 플러그인으로 등록하여 시냅스에서 활용하세요.

플러그인 등록 기능
허깅페이스(Huggingface) 모델 연동
깃헙(Github) 모델 연동

인프라

에이전트 연동

다양한 종류의 에이전트 연동 : 현재 활용하고 있는 클라우드나 소유하고 있는 서버를 연동해서 시냅스에서 활용해보세요.

클라우드 GPU
온프레미스 GPU
데이터메이커가 제공하는 GPU

인터페이스를 통한 에이전트 상태 확인 : 에이전트의 현재 활성화 여부와 활용되고 있는 학습이나 플러그인을 확인해서 작업을 관리해보세요.

연동 여부 확인 및 연동 예약 중지
사용량 확인
플러그인 작업 확인

효율적으로 에이전트를 운용해주는 관리 기능 : 연동되어 있는 에이전트를 효율적으로 활용할 수 있도록 자동화 기능을 지원합니다.

에이전트 자동 클러스터
자동 스케쥴링

스토리지 연동

다양한 종류의 스토리지 연동 : 현재 활용하고 있는 클라우드나 소유하고 있는 서버를 연동해서 시냅스에서 활용해보세요.

클라우드 스토리지
온프레미스 스토리지
데이터메이커가 제공하는 스토리지

효율적인 작업 할당 및 추적 : 데이터를 시냅스 서버가 아닌 소유하고 있는 서버에 두고 활용하여 보안을 유지할 수 있습니다.

시냅스 데이터베이스 스토리지 커스텀 설정

일관성과 품질을 보장하는 작업물 관리 : 연동한 스토리지를 시냅스와의 업로드, 다운로드에 활용해보세요.

데이터 업로드
학습용 데이터셋 다운로드
모델 다운로드

어노테이터

어노테이터의 종류

이미지 어노테이터 : 객체 구분, 분류 등의 이미지 데이터 형식을 지원하는 어노테이터
비디오 어노테이터 : 객체 추적, 구간 정체 라벨링 등 비디오 형식 데이터의 라벨링 작업을 지원하는 어노테이터
PCD 어노테이터 : PCD(Point Cloud Data) 데이터를 기반으로한 3D 데이터의 라벨링 작업을 지원하는 어노테이터
텍스트 어노테이터 : 텍스트 데이터의 분류, 요약 등의 라벨링을 지원하는 어노테이터
프롬프트 어노테이터 : LLM(대형 언어 모델)기반 질문-답변 데이터셋 구축을 지원하는 어노테이터