Maxis

AI 모델의 개발·학습·평가를 하나로 잇는 AI Training Platform입니다.

DevSpace에서 코드를 작성하고, Text Generation·Tabular 학습과 Pipeline Builder로 모델을 만들며, Benchmark·Model Registry·Model Compare로 결과를 평가하고 관리합니다. 관리자는 Kueue 스케줄링과 클러스터 모니터링으로 학습 자원을 운영합니다.

학습한 모델은 Metis의 AI Inference로 서빙합니다.

구성 요소

AI Training

DevSpace, Text Generation, Tabular, Pipeline Builder, Benchmark, Model Registry 등 학습·평가 환경과 워크로드·템플릿·볼륨을 제공합니다.

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AI Training Admin

전체 실험·워크로드를 관리자 관점에서 조회하고, Kueue 스케줄링·모니터링·프로젝트를 관리합니다.

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빠른 시작

Maxis를 처음 이용해보신다면 아래 대표 가이드를 따라해보세요!

1. AI Training에서 Pipeline Builder 활용하기

a. AI Training에서 Pipeline Builder로 이동합니다.
b. 데이터 처리, 학습, 평가, 배포 단계에 필요한 노드를 추가합니다.
c. 각 단계에서 사용할 모델, 데이터셋, 실행 환경, 리소스를 설정합니다.
d. 파이프라인을 저장한 뒤 실행하고, 단계별 실행 상태와 결과를 확인합니다.

2. AI Training에서 Text Generation 모델 학습하기

a. AI Training에서 Text Generation 작업을 생성합니다.
b. 사용할 기본 모델과 학습 데이터셋을 선택합니다.
c. SFT, DPO, LoRA/QLoRA 등 학습 방식과 하이퍼파라미터를 설정합니다.
d. 학습을 실행한 뒤 결과 모델과 로그를 확인합니다.

3. AI Training에서 Tabular 모델 개발하기

a. AI Training에서 Tabular 작업을 생성합니다.
b. 사용할 정형 데이터셋을 선택하고 타깃 컬럼을 지정합니다.
c. 예측, 분류 등 작업 유형과 학습 설정을 구성합니다.
d. 학습을 실행한 뒤 모델 성능 지표와 결과를 확인합니다.