AI FrameWork 요구사항 분석 및 계획 수립

목표 정의 - 프레임 워크의 주요 목적과 기능의 정의

사용자가 인공지능 및 머신러닝 모델을 쉽게 개발, 학습, 배포할 수 있도록 지원하는 것

이러한 프레임워크는 다양한 AI 작업을 자동화하고 최적화하여, 연구자와 개발자가 효율적으로 작업을 수행할 수 있게 한다. 

주요 목적

1. 개발 용이성 증대 : 복잡한 AI 모델을 쉽게 개발할 수 있도록 다양한 도구와 라이브러리 제공
2. 생산성 향상 : 반복적이고 시간 소모적인 작업을 자동화하여 개발자의 생산성을 높인다.
3. 성능 최적화 : 모델 학습 및 추론의 속도와 효율성을 극대화
4. 유연성 : 다양한 알고리즘과 하드웨어를 지원하여 광범위한 응용 분야에 적용할 수 있도록
5. 협업 지원 : 팀 단위 협업을 지원

주요 기능

데이터 처리

• 데이터 로드 및 변환
• 전처리 파이프라인
• 배치 처리

모델 정의

• 모델 구성 요소
• 커스텀 모델
• 모델 시각화

학습 및 추론

• 학습 루프
• 옵티마이저
• 검증 및 평가
• 추론

최적화

• 양자화 및 프루닝
• 하이퍼파라미터 튜닝
• 분산 학습

배포 및 운영

• 모델 저장 및 로드
• 서빙
• 모니터링

사용자 인터페이스

• 직관적 API
• 통합 개발 환경
• 문서화 및 튜토리얼

 

 

진짜 이유, AI FrameWork 를 개발해야 겠다고 생각한 이유,

단순히 AI model 들을 활용한 프로젝트들이 흔하다고 생각했고, 여러 모델들에 대한 깊은 이해를 할 수 있는 기회라고 생각, (어떠한 파라미터들이 있는지, 어떤 계산 과정으로 이뤄지는지 등등 )

알고리즘의 직접 코드 구현을 한 번 해보자...