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개요

KeyNet은 AI model의 학습부터 배포까지 전체 과정을 지원하는 플랫폼입니다. 연구에 집중할 수 있도록 복잡한 인프라 관리를 간소화합니다.

주요 기능​

Model 개발​

  • 실험을 체계적으로 관리하고 비교
  • Hyperparameter와 metric을 자동으로 추적
  • 재현 가능한 환경에서 model 학습

Production 배포​

  • 학습 완료된 model을 서버리스 함수로 배포
  • 이미지 입력부터 결과 출력까지 자동화
  • 실시간 추론 서비스 제공

재현 가능한 환경​

  • 개발과 production 환경 일치
  • Docker 기반 의존성 관리
  • GPU 지원으로 빠른 학습

시작하기​

다음 순서로 진행하시면 됩니다:

  1. 사전 요구사항 - 시스템 요구사항 및 Docker 설치
  2. uv 설치 (권장) - 빠른 Python package manager
  3. 로컬 실험 환경 - MLflow 개발환경 설정
  4. 로컬에서 첫 학습 실행 - MNIST 예제로 전체 workflow 경험
  5. Docker로 첫 학습 실행 - 재현 가능한 컨테이너 환경에서 학습

지원 Framework​

다음 framework들을 지원합니다:

  • PyTorch
  • ONNX

다음 단계​

준비가 되셨다면 사전 요구사항을 확인하고 개발 환경을 설정하세요.