블록 코딩 방식의 AI 모델 개발 소프트웨어
- 🤖 손쉬운 AI 모델 개발
- 📊 한 눈에 보이는 모델 분석
- 🚀 간편한 배포
ABLE은 처음 사용하는 사용자에게 편의성을 제공해주기 위해 사용자 가이드(Docs)를 제공합니다.
| 사용자 가이드 조회 |
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ABLE은 블록을 활용한 직관적인 시각적 인터페이스를 통해 사용자들이 딥러닝 모델을 설계할 수 있도록 돕습니다. 데이터 전처리, 레이어 추가, 활성화 함수 선택 등 다양한 작업을 유연하게 수행할 수 있으며, 설계 과정을 간소화해 효율성을 극대화합니다. 결과적으로 직관적 설계, 유연한 조합, 효율적 관리를 통해 모델 설계에 집중할 수 있는 최적의 환경을 제공합니다.
| 블록 조회 | 블록 추가 |
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| 블록 연결 | 블록 삭제 |
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ABLE은 유효성 검증 기능을 통해 블록 코딩 작업의 안정성을 보장합니다. 사용자가 블록을 연결할 때 연결성을 자동으로 확인하며, 모델 구성 과정에서 순환(cycle) 생성 방지를 통해 설계 오류를 사전에 차단합니다. 이를 통해 정확하고 신뢰성 있는 모델 설계를 지원합니다.
| 연결성 확인 | 순환 생성 방지 |
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ABLE은 사용자가 생성한 블록 모델을 통해 효율적인 자동화 학습 프로세스를 제공합니다. 학습 과정은 데이터 전처리, 모델 구성, 손실 함수 및 최적화 설정, 학습 실행, 결과 저장 등의 단계를 포함하며, 모든 과정을 체계적으로 관리합니다.
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자동화된 학습 실행 및 로깅
- 학습 요청이 들어오면 ABLE은 연결된 블록을 바탕으로 모델을 생성하고, 데이터를 전처리하며 학습을 진행합니다. 학습 중에는 각 에포크의 정확도, 손실, 모델 체크포인트를 기록하고 최적의 모델을 저장합니다.
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모델 평가 및 결과 시각화
- 학습 완료 후 테스트 데이터셋을 사용해 모델을 평가하고, 혼동 행렬, 정확도, F1-스코어 등의 결과를 생성합니다. 혼동 행렬 시각화와 성능 지표 저장을 통해 학습 결과를 명확히 확인할 수 있습니다.
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결과 저장 및 관리
- 학습 중 생성된 전처리 파이프라인, 메타데이터, 하이퍼파라미터, 모델 그래프, 학습 결과 파일 등은 자동으로 관리 및 저장되어 사용자가 추후 쉽게 활용할 수 있도록 지원합니다.
| 학습 시작 및 결과 조회 |
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ABLE은 사용자가 학습을 완료한 딥러닝 모델을 직관적이고 간편하게 테스트할 수 있는 기능을 제공합니다. 다음과 같은 세부 기능을 통해 모델의 내부 동작 과정을 이해하고, 성능을 분석하며, 최적화를 위한 인사이트를 제공하는 데 도움을 줍니다.
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이미지 업로드 및 추론
- 사용자는 단일 이미지를 업로드하여 버튼 클릭만으로 모델 추론을 수행할 수 있습니다.
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피처맵 시각화
- 각 레이어 블록의 피처맵을 통해 모델이 입력 데이터를 어떻게 변환하며 특징을 추출하는지 세부적인 필터링 과정을 확인할 수 있습니다.
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히트맵 분석
- 마지막 활성화 함수 블록에서는 히트맵 시각화를 통해 이미지의 특정 영역이 모델의 분류 결정에 어떻게 기여했는지 명확히 확인할 수 있습니다.
| 분석 시작 및 결과 조회 |
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ABLE은 버튼 클릭만으로 FastAPI 프레임워크 기반의 서버를 실행하고, 실시간 로그 확인 기능을 제공합니다. 또한, 사용자가 생성한 모델을 API로 생성하여 모델 배포 및 활용을 손쉽게 지원합니다.
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손쉬운 배포 및 관리
- 사용자는 간단한 인터페이스를 통해 서버를 실행하거나 종료할 수 있으며, API를 추가 및 삭제하거나 배포된 API 목록을 조회할 수 있습니다. 이를 통해 사용자가 만든 모델을 쉽고 빠르게 배포하고 활용할 수 있습니다.
| 서버 시작 | API 추가 및 목록 조회 |
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| API 테스트 | API 삭제 및 서버 종료 |
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| Framework | |
| Language | |
| DevOps | |
| Version Control | |
| IDE |
| Framework | |
| Language | |
| Styling | |
| State Management | |
| Version Control | |
| IDE |
| Collaboration |
| Server | Client | ||||
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| 박근석 | 박다솔 | 박상후 | 박찬규 | 정다빈 | 조민주 |
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| File Structure |