올인원 엔터프라이즈 

MLOps 플랫폼

실험 관리, 인프라 구축, 자동화 파이프라인, 모델 배포까지 모두 한곳에서 빠르게.

더 효율적이고 확실한 머신러닝 모델 개발, VESSL에서 경험해보세요.

Dataset

클라우드 스토리지 연동

데이터셋 버전관리

데이터 분석 · 시각화

Tracking

실험 로깅 · 트래킹

실험 메타데이터 저장

실험 공유 팀 대시보드

Workspace

클라우드 주피터 노트북

커스텀 노트북 환경설정

다양한 개발자 도구 연동

Project

원클릭 실험 실행

자동 하이퍼파라미터 최적화

멀티노드 분산학습

Registry

모델 재현성 확보

모델 배포 · 서빙

모델 모니터링

Cluster

하이브리드 클러스터

자원 배분 최적화

클러스터 모니터링

올인원 엔터프라이즈 

MLOps 플랫폼

실험 관리, 인프라 구축, 자동화 파이프라인, 모델 배포까지 모두 한곳에서 빠르게.

더 효율적이고 확실한 머신러닝 모델 개발, VESSL에서 경험해보세요.

Dataset

클라우드 스토리지 연동

데이터셋 버전관리

데이터 분석 · 시각화

Tracking

실험 로깅 · 트래킹

실험 메타데이터 저장

실험 공유 팀 대시보드

Workspace

클라우드 주피터 노트북

커스텀 노트북 환경설정

다양한 개발자 도구 연동

Project

원클릭 실험 실행

자동 하이퍼파라미터 최적화

멀티노드 분산학습

Registry

모델 재현성 확보

모델 배포 · 서빙

모델 모니터링

Cluster

하이브리드 클러스터

자원 배분 최적화

클러스터 모니터링

올인원 엔터프라이즈 

MLOps 플랫폼

실험 관리, 인프라 구축, 자동화 파이프라인,

모델 배포까지 모두 한곳에서 빠르게.

더 효율적이고 확실한 머신러닝 모델 개발,

VESSL에서 경험해보세요.

Dataset

Tracking

Workspace

Project

Registry

Cluster

모델 학습부터 배포까지 더 효율적으로

모델 학습부터 배포까지

더 효율적으로

모델 학습부터

배포까지

더 효율적으로

01 모델 학습 협업으로 더욱 빠르게

모델 개발 · 학습에 필요한 번거로운 작업. VESSL로 보다 빠르고 효율적으로 진행하세요.


클릭 몇 번으로 학습을 끝내고, 다양한 환경에서 실행한 실험을 하나의 대시보드에 모아 팀원과 공유해보세요.

클릭 몇 번으로 바로 실행하는 SOTA 모델 학습

깃헙에서 프로젝트를 불러오고 데이터를 마운트한 후, 자원을 할당하여 손쉽게 모델을 학습할 수 있습니다.

별도의 설정이 필요 없는 GPU 기반 노트북

별도로 개발환경을 설정할 필요 없이 필요한 만큼 자원을 할당 받고 클라우드에서 즉시 개발을 시작할 수 있습니다.

한곳에 실험 결과값을 기록 · 공유하는 협업 대시보드

팀원들이 실행한 실험의 결과를 하나의 대시보드에 기록 · 공유하여 협업 환경을 제공하고 프로젝트 가시성을 확보할 수 있습니다.

01 모델 학습 협업으로 더욱 빠르게

모델 개발 · 학습에 필요한 번거로운 작업. VESSL로 보다 빠르고 효율적으로 진행하세요.


클릭 몇 번으로 학습을 끝내고, 다양한 환경에서 실행한 실험을 하나의 대시보드에 모아 팀원과 공유해보세요.

클릭 몇 번으로 바로 실행하는 SOTA 모델 학습

깃헙에서 프로젝트를 불러오고 데이터를 마운트한 후, 자원을 할당하여 손쉽게 모델을 학습할 수 있습니다.

별도의 설정이 필요 없는 GPU 기반 노트북

별도로 개발환경을 설정할 필요 없이 필요한 만큼 자원을 할당 받고 클라우드에서 즉시 개발을 시작할 수 있습니다.

한곳에 실험 결과값을 기록 · 공유하는 협업 대시보드

팀원들이 실행한 실험의 결과를 하나의 대시보드에 기록 · 공유하여 협업 환경을 제공하고 프로젝트 가시성을 확보할 수 있습니다.

01 모델 학습 — 협업으로 더욱 빠르게

모델 개발 · 학습에 필요한 번거로운 작업. VESSL로 보다 빠르고 효율적으로 진행하세요.


클릭 몇 번으로 학습을 끝내고, 다양한 환경에서 실행한 실험을 하나의 대시보드에 모아 팀원과 공유해보세요.

클릭 몇 번으로 바로 실행하는 SOTA 모델 학습

깃헙에서 프로젝트를 불러오고 데이터를 마운트한 후, 자원을 할당하여 손쉽게 모델을 학습할 수 있습니다.

별도의 설정이 필요 없는 GPU 기반 노트북

별도로 개발환경을 설정할 필요 없이 필요한 만큼 자원을 할당 받고 클라우드에서 즉시 개발을 시작할 수 있습니다.

한곳에 실험 결과값을 기록 · 공유하는 협업 대시보드

팀원들이 실행한 실험의 결과를 하나의 대시보드에 기록 · 공유하여 협업 환경을 제공하고 프로젝트 가시성을 확보할 수 있습니다.

02 스케일 업 — 1에서 100으로 막힘없이

대규모 학습 환경이 필요할 땐 복잡한 스크립트 대신 커맨드 한 줄로. VESSL을 이용하면 로컬 PC ↔ 온프레미스 ↔ 클라우드를 쉽게 오가며 개발할 수 있습니다.


컴퓨팅 자원을 최대로 활용하여 한번에 수백 개의 실험을 실행하고 더 빠르게 최적화된 모델을 찾아보세요.

커맨드 한줄로 로컬에서 클라우드로

평소 실행하는 명령어 앞에 vessl run만 붙이면

클러스터 위에서 바로 수백개의 실험을 실행할 수 있습니다.

수백 개의 실험을 한번에

분산학습을 이용해 컴퓨팅 자원을 최대로 활용하고,

한번에 수백 개의 실험을 실행해 모델을 자동으로 최적화할 수 있습니다.

02 스케일 업 — 1에서 100으로 막힘없이

대규모 학습 환경이 필요할 땐 복잡한 스크립트 대신 커맨드 한 줄로. VESSL을 이용하면 로컬 PC ↔ 온프레미스 ↔ 클라우드를 쉽게 오가며 개발할 수 있습니다.


컴퓨팅 자원을 최대로 활용하여 한번에 수백 개의 실험을 실행하고 더 빠르게 최적화된 모델을 찾아보세요.

커맨드 한줄로 로컬에서 클라우드로

평소 실행하는 명령어 앞에 vessl run만 붙이면

클러스터 위에서 바로 수백개의 실험을 실행할 수 있습니다.

수백 개의 실험을 한번에

분산학습을 이용해 컴퓨팅 자원을 최대로 활용하고,

한번에 수백 개의 실험을 실행해 모델을 자동으로 최적화할 수 있습니다.

02 스케일 업 — 1에서 100으로 막힘없이

대규모 학습 환경이 필요할 땐 복잡한 스크립트 대신 커맨드 한 줄로. VESSL을 이용하면 로컬 PC ↔ 온프레미스 ↔ 클라우드를 쉽게 오가며 개발할 수 있습니다.


컴퓨팅 자원을 최대로 활용하여 한번에 수백 개의 실험을 실행하고 더 빠르게 최적화된 모델을 찾아보세요.

커맨드 한줄로 로컬에서 클라우드로

평소 실행하는 명령어 앞에 vessl run만 붙이면 클러스터 위에서 바로 수백개의 실험을 실행할 수 있습니다.

수백 개의 실험을 한번에

분산학습을 이용해 컴퓨팅 자원을 최대로 활용하고, 한번에 수백 개의 실험을 실행해 모델을 자동으로 최적화할 수 있습니다.

03 모델 배포 — 클릭 한번으로 어디든지

머신러닝의 기본, 재현 가능한 모델. 모델의 개발 과정부터 모든 메타데이터까지 VESSL 모델 레지스트리 한곳에 저장할 수 있습니다.


배포도 VESSL에서. 저장한 모델을 다양한 환경에 서빙하고, 모델의 성능을 지속해서 모니터링 해보세요.

모든 메타데이터와 개발 과정을 한곳에 저장 · 관리

하이퍼파라미터, 메타데이터, 실험과정을 한곳에 저장하고,

유의미한 모델의 버전과 배포 상태를 관리할 수 있습니다.

어떤 환경에서도 동일하게 모델 재현

모델 레지스트리에 저장된 모델을 클릭 한번으로 누구나, 실행 환경에 상관 없이 재현할 수 있습니다.

손쉬운 모델 서빙, 배포 후 모니터링까지

학습한 모델을 배포한 후 모델의 성능과 주요 결과값을 대시보드에서 실시간으로 모니터링할 수 있습니다.

03 모델 배포 — 클릭 한번으로 어디든지

머신러닝의 기본, 재현 가능한 모델. 모델의 개발 과정부터 모든 메타데이터까지 VESSL 모델 레지스트리 한곳에 저장할 수 있습니다.


배포도 VESSL에서. 저장한 모델을 다양한 환경에 서빙하고, 모델의 성능을 지속해서 모니터링 해보세요.

모든 메타데이터와 개발 과정을 한곳에 저장 · 관리

하이퍼파라미터, 메타데이터, 실험과정을 한곳에 저장하고, 유의미한 모델의 버전과 배포 상태를 관리할 수 있습니다.

어떤 환경에서도 동일하게 모델 재현

모델 레지스트리에 저장된 모델을 클릭 한번으로 누구나, 실행 환경에 상관 없이 재현할 수 있습니다.

손쉬운 모델 서빙, 배포 후 모니터링까지

학습한 모델을 배포한 후 모델의 성능과 주요 결과값을 대시보드에서 실시간으로 모니터링할 수 있습니다.

03 모델 배포 — 클릭 한번으로 어디든지

머신러닝의 기본, 재현 가능한 모델. 모델의 개발 과정부터 모든 메타데이터까지 VESSL 모델 레지스트리 한곳에 저장할 수 있습니다.


배포도 VESSL에서. 저장한 모델을 다양한 환경에 서빙하고, 모델의 성능을 지속해서 모니터링 해보세요.

모든 메타데이터와 개발 과정을 한곳에 저장 · 관리

하이퍼파라미터, 메타데이터, 실험과정을 한곳에 저장하고,유의미한 모델의 버전과 배포 상태를 관리할 수 있습니다.

어떤 환경에서도 동일하게 모델 재현

모델 레지스트리에 저장된 모델을 클릭 한번으로 누구나, 실행 환경에 상관 없이 재현할 수 있습니다.

손쉬운 모델 서빙, 배포 후 모니터링까지

학습한 모델을 배포한 후 모델의 성능과 주요 결과값을 대시보드에서 실시간으로 모니터링할 수 있습니다.

인프라, 데이터도 한곳에서

인프라, 데이터도 한곳에서

인프라, 데이터도 한곳에서

인프라 구축 · 운영도 한곳에서

하이브리드 클러스터 구축

온프레미스 서버와 클라우드를 연동하여 하이브리드

클러스터를 구축하고 자원을 유동적으로 사용합니다.

설정이 필요 없는 관리형 클러스터

VESSL의 관리형 클러스터를 사용하면 스팟 인스턴스를

통해 클라우드 비용을 최대 80% 절감할 수 있습니다. 

실시간 클러스터 모니터링

GPU 클러스터와 노드별 사용량을 실시간으로 측정하여

유휴 자원을 최소화할 수 있습니다. 

인프라 구축 · 운영도 한곳에서

하이브리드 클러스터 구축

온프레미스 서버와 클라우드를 연동하여 하이브리드 클러스터를 구축하고 자원을 유동적으로 사용합니다.

설정이 필요 없는 관리형 클러스터

VESSL의 관리형 클러스터를 사용하면 스팟 인스턴스를 통해 클라우드 비용을 최대 80% 절감할 수 있습니다. 

실시간 클러스터 모니터링

GPU 클러스터와 노드별 사용량을 실시간으로 측정하여 유휴 자원을 최소화할 수 있습니다. 

데이터 관리도 더 체계적으로

로컬 · 클라우드 데이터베이스 연동

NFS 서버, AWS S3, GCS 등을 프로젝트에 연동하여

데이터를 쉽게 불러올 수 있습니다.

데이터 버전관리

Git과 유사한 명령어로 데이터를 버전관리하고 변경사항을 스냅샷 형태로 저장합니다.

데이터 관리도 더 체계적으로

로컬 · 클라우드 데이터베이스 연동

NFS 서버, AWS S3, GCS 등을 프로젝트에 연동하여 데이터를 쉽게 불러올 수 있습니다.

데이터 버전관리

Git과 유사한 명령어로 데이터를 버전관리하고 변경사항을 스냅샷 형태로 저장합니다.

머신러닝 전문가를 고려한 사용성 까지

실험 기록부터 CI/CD 파이프라인 구축까지

코드 몇 줄만으로 구현할 수 있도록 쉽고

강력한 CLI와 SDK를 제공해 드립니다.

CLI 기반 워크플로우

모델, 데이터, 클러스터 관리부터 자동화 파이프라인 구축까지 모두 CLI 명령어로 할 수 있습니다.

직관적인 Python SDK

실험 기록부터 워크플로우 구성까지 모두 파이썬 코드 몇 줄만 넣으면 구현할 수 있습니다.

머신러닝 개발자에게 친숙한 툴을 연동하여

파이프라인을 구성하고 VESSL을 머신러닝

허브로 사용할 수 있습니다.

ML frameworks
Cloud services
Data sources
ML platforms
Developer tools

머신러닝 전문가를 고려한 사용성 까지

실험 기록부터 CI/CD 파이프라인 구축까지 코드 몇 줄만으로 구현할 수 있도록 쉽고 강력한 CLI와 SDK를 제공해 드립니다.

CLI 기반 워크플로우

모델, 데이터, 클러스터 관리부터 자동화 파이프라인 구축까지 모두 CLI 명령어로 할 수 있습니다.

직관적인 Python SDK

실험 기록부터 워크플로우 구성까지 모두 파이썬 코드 몇 줄만 넣으면 구현할 수 있습니다.

머신러닝 개발자에게 친숙한 툴을 연동하여 파이프라인을 구성하고 VESSL을 머신러닝 허브로 사용할 수 있습니다.

ML frameworks
Cloud services
Data sources
ML platforms
Developer tools

인프라 구축 · 운영도 한곳에서

하이브리드 클러스터 구축

온프레미스 서버와 클라우드를 연동하여 하이브리드 클러스터를 구축하고 자원을 유동적으로 사용합니다.

설정이 필요 없는 관리형 클러스터

VESSL의 관리형 클러스터를 사용하면 스팟 인스턴스를 통해 클라우드 비용을 최대 80% 절감할 수 있습니다. 

실시간 클러스터 모니터링

GPU 클러스터와 노드 별 사용량을 실시간으로 측정하여 유휴 자원을 최소화할 수 있습니다. 

데이터 관리도 더 체계적으로

로컬 · 클라우드 데이터베이스 연동

NFS 서버, AWS S3, GCS 등을 프로젝트에 연동하여 데이터를 쉽게 불러올 수 있습니다.

데이터 버전관리

Git과 유사한 명령어로 데이터를 버전관리하고 변경사항을 스냅샷 형태로 저장합니다.

머신러닝 전문가를 고려한 사용성 까지

실험 기록부터 CI/CD 파이프라인 구축까지 코드 몇 줄만으로 구현할 수 있도록 쉽고 강력한 CLI와 SDK를 제공해 드립니다.

CLI-driven workflow

모델, 데이터, 클러스터 관리부터 자동화 파이프라인 구축까지 모두 CLI 명령어로 할 수 있습니다.

직관적인 Python SDK

Log experiments with zero-to-minimal code changes and do more on Jupyter Notebooks.

실험 기록부터 워크플로우 구성까지 모두 파이선 코드 몇 줄만 넣으면 구현할 수 있습니다.

대학원 연구원 부터 대규모 온프레미스 서버를 운영하는 기업 까지

대학원 연구원 부터 대규모 온프레미스 서버를 운영하는 기업 까지

대학원 연구원 부터

대규모 온프레미스 서버를

운영하는 기업 까지

머신러닝, 이제 막힘없이 더 쉽고 빠르게.

지금 바로 시작해보세요.

머신러닝, 이제 막힘없이

더 쉽고 빠르게.

지금 바로 시작해보세요.

머신러닝, 이제 막힘없이

더 쉽고 빠르게.

지금 바로 시작해보세요.