트레이닝과 튜닝
모델 트레이닝 · 알고리즘 튜닝
모델 파인튜닝부터 하이퍼파라미터 최적화, 추론 가속부터 성능 평가까지——엔드투엔드 AI 모델 트레이닝과 튜닝 서비스.
트레이닝 플로우
엔드투엔드 트레이닝 파이프라인
데이터 준비
정제, 증강, 특징 엔지니어링
설정 튜닝
하이퍼파라미터 탐색, 아키텍처 선택
트레이닝 실행
분산 트레이닝, 모니터링
평가 검증
지표 검증, A/B 테스트
배포 및 출시
모델 압축, 서비스화
핵심 역량
모델 트레이닝과 튜닝 서비스
모델 파인튜닝
사전 학습 모델 기반 도메인 파인튜닝, 바이오 컴퓨팅 시나리오에 적응
- ESMFold 단백질 구조 파인튜닝
- Protenix 컨포메이션 정제
- 도메인 Lora 적응
- Few-shot 학습
하이퍼파라미터 튜닝
자동화된 하이퍼파라미터 탐색과 최적화, 모델 성능 상한 향상
- 베이지안 최적화
- 그리드 탐색과 무작위 탐색
- 학습률 스케줄링 전략
- 배치 크기와 옵티마이저 선택
모델 앙상블
다중 모델 융합과 앙상블 전략, 예측 견고성 향상
- 모델 증류
- 앙상블 학습 (Bagging/Boosting)
- 다중 모달 융합
- 불확실성 정량화
추론 최적화
모델 압축과 추론 가속, 배포 비용 절감
- 양자화 (INT8/FP16)
- 가지치기와 희소화
- ONNX/TensorRT 배포
- KV-Cache 최적화
성능 평가
포괄적인 모델 평가 체계, 예측 신뢰성 보장
- 교차 검증
- Ablation Study
- ROC-AUC / MCC / F1
- 신뢰도 캘리브레이션
알고리즘 개발
맞춤형 알고리즘 R&D, 특정 계산 문제 해결
- 분자 동역학 시뮬레이션 최적화
- 커스텀 손실 함수
- 그래프 신경망 설계
- 시퀀스-투-구조 매핑
트레이닝 인프라
고성능 컴퓨팅 환경
GPU 클러스터
A100/H100 멀티카드 병렬
분산 트레이닝
DeepSpeed/FSDP
MLOps 플랫폼
실험 추적, 버전 관리
모니터링과 알림
트레이닝 곡선 실시간 시각화