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가장 빠르고 간편하게,
AI 개발을 시작하는 방법

복잡한 환경 설정 없이, AI 개발의 전 과정을 자동화하세요.
HelpNow MLOps가 모델 개발부터 배포까지 단 하나의 워크플로우로 완성합니다.
AI 개발 효율화, 지금 바로 시작하기
홈 » HelpNow » MLOps

Product
Description

HelpNow MLOps(헬프나우 MLOps)는 복잡한 AI 개발 환경을 빠르고 효율적으로 구축할 수 있도록 설계된 실전형 MLOps 솔루션입니다. AWS SageMaker와 바로 연동되어 모델 개발·학습·배포·모니터링·재학습 전 과정을 자동화하며, 별도의 구축 없이 설정, 리소스, 비용, 권한 관리까지 포털 하나로 통합 제공합니다. 직접 ML 포털을 개발하는 것보다 기간과 비용을 최대 40% 절감할 수 있으며, AI 개발을 위한 안정적이고 확장 가능한 운영 환경을 구현할 수 있습니다.

📣 현재 이런 문제를 겪고 있다면

  • 높은 초기 구축 부담  |  
  • 비효율적 협업 구조  |  
  • 모델 성능 관리 한계  |  
  • 경험 부족으로 안정성 미흡

Key Advantages

01

즉시 가능한
AI 개발 환경

별도의 환경 구축 없이 AWS SageMaker 기반으로 즉시 모델 개발과 배포가 가능합니다.

02

통합형
운영 포털 제공

AWS 설정·권한·리소스·비용을 하나의 포털에서 통합 관리합니다.

03

확장 가능한
운영 구조

프로젝트별 리소스 사용량을 실시간으로 예측·조정하며 안정적 운영 환경을 제공합니다.

04

모델 성능 모니터링
및 품질 자동화

모니터링, Drift 감지, 자동 재학습 등 모델 운영 품질을 유지하는 핵심 기능을 자동화해 서비스 안정성을 높입니다.

Features

데이터 탐색 및 관리 자동화

ML 분석에 필요한 데이터를 손쉽게 탐색하고, EDA(Exploratory Data Analysis) 기능으로 주요 데이터 쿼리를 저장·재활용할 수 있습니다.

핵심 기능: 데이터 쿼리 관리 · SQL 실행 · 결과 실시간 조회 · 데이터 이해도 향상

프로젝트 기반 개발 환경

데이터 사이언티스트가 직접 프로젝트를 생성하고, 데이터 접근 권한·Notebook 사용·ML 분석 등 프로젝트 유형별로 설정 가능합니다.
핵심 기능: 참여자 권한 제어 · 프로젝트 생성·관리 · Notebook 연동 · 실험 재사용

ML 파이프라인 통합 관리

훈련, 추론, 모니터링 등 목적별 ML 파이프라인을 직관적으로 조회하고 관리할 수 있습니다. 실험 결과 비교를 통해 모델 정확도 등 성능을 평가하고, 배포까지 일괄 수행합니다.
핵심 기능: 파이프라인 리스트 관리 · 실행 조건 필터 · 모델 성능 비교 · 배포 자동화

유연한 모델 배포와 모니터링

배치 또는 실시간으로 모델을 배포하고, 리소스 선택과 Auto Scaling 설정을 지원합니다. 모델 사용 현황과 운영 상태를 실시간으로 모니터링해 안정적 서비스를 유지합니다.
핵심 기능: 실시간 배포 · 오토 스케일링 · 섀도우 테스트 · 실시간 모니터링 · 상태 리포트

Benefits

속도

AWS SageMaker와 연동된 워크플로우로 모델 개발·배포 속도가 최대 3배 이상 향상됩니다.

생산성

통합 포털 하나로 팀 간 소통 오류를 줄이고 협업 생산성을 30% 이상 향상시킵니다.

비용 효율성

직접 MLOps 포털을 개발할 때보다 도입 기간과 인프라 비용을 최대 40% 절감합니다.

안정성

리소스 과용을 방지하고, 모델 성능 저하를 자동 감지·대응하여 AI 개발의 안정성과 지속성을 확보합니다.

Use Case

금융

데이터 분석 속도를 높여 AI 모델 개발 기간 단축

거래·신용 데이터가 방대한 금융 환경에서는 데이터 수집과 전처리 과정의 자동화가 핵심 과제입니다. 헬프나우 MLOps는 SageMaker 기반 파이프라인을 통해 대규모 데이터를 효율적으로 처리하고, 모델 개발 주기를 단축해 분석 정확도를 높이는 데 활용할 수 있습니다.
유통

AI 수요 예측 자동화로 운영 효율 극대화

급변하는 소비 트렌드 속에서 정확한 수요 예측은 유통 기업의 핵심 경쟁력입니다. 헬프나우 MLOps는 SageMaker 기반 파이프라인으로 판매 데이터를 실시간 분석하고, AI 모델이 자동 재학습하며 예측 정확도를 높입니다. 이를 통해 재고 과잉과 품절을 줄이고 공급망 효율을 강화할 수 있습니다.

Customer Case

통신 기업 A사

2주 완성 실시간 추론MLOps 셀프 운영

Challenges:

  • 실시간 추론 환경의 빠른 구축 필요
  • 경험과 운영 인력 부족으로 관리의 한계

Solution:

헬프나우 MLOps 도입으로 고객이 직접 운영할 수 있으며 실시간 추론, 모델 개발과 분석, 데이터 조회가 가능한 환경 구축

Results:

  • 직접 운영 체계 확보로 비용 20% 절감
  • 2주 내 신속 구축 완료
  • 운영 자동화 기반 정확도 및 속도 향상

전자 기업 B사

공정 이상 탐지 고도화품질·효율성 동시 향상

Challenges:

  • 공정 내 이상 탐지 필요
  • 복합 패턴 식별의 어려움
  • 공정별 모델 관리 및 확장성 확보의 한계

Solution:

헬프나우 MLOps 기반 자동화된 파이프라인 구축으로 실시간 추론·모델 개발·데이터 분석이 가능한 통합 운영 환경 구현

Results:

  • 이상 탐지 정확도 향상 및 품질 불량률 감소
  • 공정별 모델 통합 관리로 운영 효율성 강화
  • 실시간 엣지 추론으로 다운타임 최소화

FAQ

도입 후 바로 모델 개발을 시작할 수 있나요?
가능합니다. 사전 환경 셋업이 완료된 상태로 제공되며 AWS Sagemaker와 완전 연동되기 때문에, Notebook에서 바로 모델 개발과 배포를 실행할 수 있습니다.
AWS 환경에 최적화된 통합형 솔루션으로, 리소스·비용·권한 관리까지 단일 포털에서 수행합니다.
자체 포털 구축 대비 인력 투입, 개발 기간, 인프라 운영비용을 기준으로 평균 30~40% 수준의 절감 효과를 제공합니다.
배포된 모델의 상태와 사용량을 실시간으로 모니터링하며, 오류나 성능 저하 발생 시 자동 알림과 재학습 프로세스가 실행됩니다.

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