완전히 훈련되고 검증된 ML 또는 컴퓨터 비전 모델 획득 — 데이터 전처리 및 모델 생성부터 소스 코드 제공, 명확한 문서 및 엄격한 테스트까지 모든 것을 포함합니다.
머신러닝 또는 컴퓨터 비전 모델을 구축해 드립니다.
소스 코드가 포함된 완전히 훈련되고 검증된 ML 또는 컴퓨터 비전 모델 — 필수적인 시작점입니다.
- 사용 사례에 맞는 연구 및 아키텍처 선택
- 전체 데이터 전처리 및 파이프라인 구축
- 모델 생성 및 훈련
- 성능 지표를 사용한 모델 검증 및 테스트
- 완전하고 주석이 달린 소스 코드 제공
- ML, 딥러닝, CV, NLP 및 시계열 작업 포함
Core의 모든 기능에 더해 특정 데이터셋의 정확도를 최대화하기 위한 미세 조정 및 추가 수정 라운드.
- 모든 Core Build 결과물 포함
- 모델 성능 향상을 위한 데이터셋 미세 조정
- 확장된 수정 허용 범위(4회)
- 고급 아키텍처 지원: YOLO, SAM2, Transformers, LLMs, RAG
- 엣지 장치 배포 지침(Jetson, Raspberry Pi, NCS)
- 완전하고 주석이 달린 소스 코드 제공
완전한 엔드투엔드 패키지 — 파인튜닝, 클라우드 배포, 성능 모니터링 및 전체 모델 문서화.
- 모든 표준 빌드 결과물 포함
- Docker를 통한 AWS, GCP 또는 Azure 클라우드 배포
- 지속적인 모델 상태 모니터링 설정
- 아키텍처, 훈련 및 사용법을 다루는 전체 모델 문서
- 참여 기간 내내 무제한 수정
- Flask를 통한 REST API 통합으로 라이브 추론 엔드포인트
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가치 위치
ML 스택 적용 범위
비전 및 AI 전문성
Edge & Cloud 배포
계층 차별화
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전체 설명
반쯤 완성된 프로토타입이나 이론적인 노트북 더미가 아닌, 작동하는 머신러닝 또는 컴퓨터 비전 모델이 필요합니다. 객체 감지, 이미지 분할, 얼굴 인식, NLP, 시계열 예측 또는 더 전문적인 작업을 다루든, 이 서비스는 깨끗한 소스 코드, 철저한 검증, 그리고 프로젝트에 합당한 엄격함을 갖춘, 요구 사항에 맞춰 구축된 프로덕션 준비 모델을 제공합니다.
모든 참여는 문제, 데이터 및 가장 적절한 아키텍처를 이해하기 위한 연구 단계로 시작됩니다. 거기서부터 데이터 전처리는 정제, 증강, 특성 엔지니어링 및 파이프라인 구성을 포함하여 종단 간으로 처리된 후, 모델이 구축되고 성능 목표에 대해 훈련 및 검증됩니다. 모든 계층에서 표준으로 완전히 주석이 달린 소스 코드를 받습니다.
제공되는 기능의 범위는 광범위합니다. YOLO-v8, YOLO-v11 및 Faster-RCNN을 사용한 객체 감지. OC-SORT, ByteTrack, BOT-SORT 및 Strong-SORT를 통한 객체 추적. Mask-RCNN, U-NET, SAM2 및 Sapiens를 사용한 이미지 분할. InceptionResnetV2, VGG, ResNet 및 ViT를 사용한 이미지 및 오디오 분류. Facenet, Dlib 및 DeepFace를 사용한 포즈 추정, 얼굴 인식, TesseractOCR 및 PaddleOCR을 사용한 OCR, GAN 워크플로우, Florence2 및 LSTM을 사용한 이미지 캡셔닝, 깊이 추정, LaMa 및 MIGAN을 사용한 인페인팅, 임베딩 분석, Transformers, RNN 및 LSTM을 사용한 시계열 예측. 언어 작업의 경우 LLMs(LLAMA, GPT) 및 LangChain을 통한 RAG 파이프라인도 포함됩니다.
모든 작업은 업계 표준 프레임워크인 PyTorch, TensorFlow, Keras 및 scikit-learn을 기반으로 구축됩니다. 클라우드 인프라는 AWS, GCP 및 Azure에 걸쳐 있습니다. Docker를 통한 컨테이너화, Chroma 및 Pinecone을 포함한 벡터 데이터베이스, Jetson, Raspberry Pi 및 NCS 장치의 엣지 배포가 모두 지원됩니다. MySQL, MongoDB 및 PostgreSQL 데이터베이스는 필요에 따라 통합할 수 있습니다.
Standard 티어는 핵심 구축 위에 미세 조정을 추가하여 추가 수정 라운드로 특정 데이터셋에 대한 모델 정확도를 개선합니다. Full Delivery 티어는 모든 것을 함께 제공합니다: 미세 조정, 클라우드 배포, 성능 모니터링 및 철저한 모델 문서화 — 라이브 환경에서 운영할 준비가 된 모델이 필요한 팀에게 적합한 선택입니다.
이 서비스는 전문적인 구현 지원이 필요한 데이터 과학자, AI 기반 기능을 구축하는 제품 팀, 강력한 기준 모델이 필요한 연구원, 시각적 또는 분석 워크플로를 자동화하려는 기업에 적합합니다. 범위에 대해 궁금한 점이 있으시면 주문하기 전에 주문 채팅을 통해 문의해 주십시오. 기술 스택의 폭이 넓어 거의 모든 ML 또는 CV 문제를 수용할 수 있습니다.
Zinner 품질 보증
모든 Zinner는 플랫폼에 참여하기 전에 검토 및 승인됩니다.
모든 서비스는 당사의 품질 보증 약속으로 뒷받침됩니다.
배송된 작업을 승인할 때까지 결제가 보호됩니다.
패키지 비교
| 기능 | 핵심 빌드 | 표준 빌드 | 전체 배송 |
|---|---|---|---|
| 배송 시간 | 14일 | 21일 | 30일 |
| 수정 | 2 | 4 | 무제한 |
| 사용 사례에 대한 연구 및 아키텍처 선택 | ✓ | ✕ | ✕ |
| 전체 데이터 전처리 및 파이프라인 구축 | ✓ | ✕ | ✕ |
| 모델 생성 및 교육 | ✓ | ✕ | ✕ |
| 모델 검증 및 성능 메트릭을 포함한 테스트 | ✓ | ✕ | ✕ |
| 완전하고 주석이 달린 소스 코드 제공 | ✓ | ✓ | ✕ |
| ML, 딥러닝, CV, NLP 및 시계열 작업을 다룹니다. | ✓ | ✕ | ✕ |
| 모든 코어 빌드 결과물 포함 | ✕ | ✓ | ✕ |
| 향상된 모델 성능을 위한 데이터셋 미세 조정 | ✕ | ✓ | ✕ |
| 확장된 수정 허용량(4회) | ✕ | ✓ | ✕ |
| 고급 아키텍처 지원: YOLO, SAM2, Transformers, LLMs, RAG | ✕ | ✓ | ✕ |
| 엣지 디바이스 배포 지침(Jetson, Raspberry Pi, NCS) | ✕ | ✓ | ✕ |
| 모든 표준 빌드 결과물 포함 | ✕ | ✕ | ✓ |
| Docker를 통한 AWS, GCP 또는 Azure의 클라우드 배포 | ✕ | ✕ | ✓ |
| 지속적인 모델 상태 모니터링 설정 | ✕ | ✕ | ✓ |
| 아키텍처, 훈련 및 사용법을 다루는 전체 모델 문서 | ✕ | ✕ | ✓ |
| 참여 기간 동안 무제한 수정 | ✕ | ✕ | ✓ |
| Flask를 통한 REST API 통합으로 라이브 추론 엔드포인트 제공 | ✕ | ✕ | ✓ |
포트폴리오
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자주 묻는 질문
예 — 주문을 하기 전에 주문 채팅을 통해 연락해 주세요. ML 및 컴퓨터 비전 프로젝트의 범위는 상당히 다양하며, 간단한 대화를 통해 특정 요구 사항에 맞는 올바른 계층과 일정을 선택할 수 있습니다.
최소한 프로젝트 목표와 데이터 세트(또는 사용 가능한 데이터에 대한 세부 정보)에 대한 명확한 설명. 공유할 수 있는 컨텍스트가 많을수록(대상 성능, 배포 환경, 기존 코드 또는 이전 실험) 작업이 더 빨리 시작될 수 있습니다.
모든 계층에 데이터 전처리가 포함되어 있으며, 이는 정리 및 파이프라인 구성을 포함합니다. 데이터에 처음부터 라벨링이 필요한 경우, 주문 전에 이 점을 언급하여 범위와 일정을 적절하게 평가할 수 있도록 해주십시오.
작업은 작업에 따라 PyTorch, TensorFlow, Keras 및 scikit-learn에서 수행됩니다. 클라우드 인프라는 AWS, GCP 및 Azure에 걸쳐 있습니다. Docker는 컨테이너화에 사용되며, 관련성이 있는 경우 벡터 데이터베이스(Chroma, Pinecone)를 사용할 수 있습니다.
예. Jetson, Raspberry Pi 및 NCS 기기에서의 엣지 배포가 지원됩니다. 연락할 때 대상 하드웨어를 언급하면 모델 아키텍처를 그에 맞게 최적화할 수 있습니다.
Full Delivery 티어는 선택한 클라우드 제공자(AWS, GCP 또는 Azure)에 학습된 모델을 배포하고, Docker로 컨테이너화하며, 추론을 위한 Flask 기반 REST API를 포함합니다. 성능 모니터링도 이 티어의 일부로 구성됩니다.
수정은 합의된 프로젝트 범위 내의 변경 사항(모델 동작, 전처리 로직 또는 출력 형식 조정)을 다룹니다. 범위를 크게 확장하는 요청은 별도의 계약이 필요할 수 있으며, 이는 주문 채팅을 통해 투명하게 논의될 것입니다.
소스 코드 파일, 훈련된 모델 가중치, Jupyter Notebook 또는 이에 상응하는 파일, 그리고 Full Delivery 등급에서는 서면 문서를 받게 됩니다. 모든 것은 주문 관리자를 통해 전달됩니다. 클라우드 배포 링크 또는 API 세부 정보는 주문 채팅을 통해 공유됩니다.
고객 리뷰
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그와 함께 일하는 것을 정말 즐기며 그의 도움은 언제나 환영입니다. 그는 개념을 확실히 파악한 다음 자신의 전문 지식을 사용하여 우리가 원하는 결과를 달성합니다.
Zeynoc은 Deep Learning, Transfer Learning 및 Model Optimisation을 포함한 고급 ML 작업을 위한 최고의 선택입니다. Zeynoc은 깊은 주제 전문 지식을 가지고 있습니다. 이는 시나리오/요구 사항을 설명하는 데 소요되는 시간이 적고 필요한 결과를 구축하고 결과를 최적화하는 데 더 많은 초점을 맞춘다는 의미입니다. Zeynoc을 선택한 것에 대해 더 이상 만족할 수 없으며 향후 프로젝트를 위해 계속 사용할 것입니다.
훌륭한 작업, 매우 지지적이고 신뢰할 수 있습니다.
이것은 우리 프로젝트에 정확히 필요한 것이었습니다. 다시 한번 감사합니다!
다시 한번 매우 만족합니다!
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