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pylon AI 소개#

pylon AI는 딥러닝(DL) 기술을 활용하여 이미지 분석 작업을 수행할 수 있게 해주는 일련의 도구를 포함하고 있습니다.

pylon vTools로 제작된 비전 애플리케이션에 첨단 딥러닝 모델을 접목함으로써, pylon AI는 기존의 이미지 처리 방식이 해결할 수 있는 범위를 넘어 복잡한 이미지 분석 과제를 해결할 수 있습니다. 대표적인 작업으로는 물체 탐지 및 분류는 물론, 인스턴스 분할과 의미적 분할 등이 있습니다.

작동 방식#

이 주제에서는 pylon AI가 딥러닝 작업을 어떻게 간소화하는지, 그리고 pylon AI의 구성 요소와 기능이 pylon 생태계 내에서 어떻게 자리 잡고 있는지 살펴보겠습니다.

pylon AI vTools 는 pylon( Workbench)에서 제공되는 표준 vTools와 연동되도록 설계되었습니다. 이러한 통합을 통해 기존 이미지 처리 기술의 장점과 최첨단 AI 기능을 모두 활용하여 직관적인 방식으로 이미지 분석을 수행할 수 있습니다.

Pylon AI 사용의 장점#

  • 최소한의 개발 노력: pylon AI 플랫폼을 사용하면 AI 모델을 자유롭게 선택하고 다양한 처리 하드웨어에 맞게 최적화할 수 있습니다. 이를 통해 특정 애플리케이션에서 사용자의 하드웨어에 가장 잘 맞는 모델 버전을 파악할 수 있습니다. 별도의 프로그래밍이 필요하지 않습니다. 머신 비전 작업에 맞게 모델을 최적화한 후에는 코드를 내보내어 애플리케이션 코드에 추가할 수 있습니다.
  • 손쉬운 배포: pylon Workbench 기반으로 구축된 애플리케이션에 딥러닝(DL) 모델을 간편하게 통합할 수 있어, 소요 시간과 복잡성을 모두 줄여줍니다.
  • 하드웨어 최적화: 특정 하드웨어 공급업체에 맞춰 모델을 조정함으로써 높은 성능과 유연성을 보장합니다.
  • 자유로운 모델 소스 선택: 업계 표준인 ONNX 형식을 지원합니다. 즉, PyTorch, TensorFlow, NVIDIA TAO 등 모델을 훈련하거나 구축할 프레임워크를 자유롭게 선택할 수 있습니다. pylon AI는 ONNX를 지원하기 때문에 이 모든 프레임워크와 호환됩니다.
  • 통합 생태계: pylon AI는 pylon Software Suite 이는 하나의 소프트웨어 환경에서 이미지 획득, 처리 및 분석을 모두 수행할 수 있음을 의미합니다.
  • 파트너 친화적 전략: 협력을 통해 포괄적인 솔루션을 구현합니다.
  • 향상된 영상 인텔리전스: 카메라 매개변수를 최적화하여 딥러닝(DL) 기반 애플리케이션의 효율을 극대화하며, 이 모든 기능이 파이론 Workbench 에 통합되어 있습니다.
  • 뛰어난 성능과 신뢰성: 정확하고 오류 없는 이미지 분석 결과를 통해 확실한 의사 결정을 내릴 수 있습니다.

자세한 내용은 Basler 웹사이트를 방문해 주십시오.

지원되는 모델 아키텍처#

적절한 딥러닝(DL) 모델을 선택하는 것은 이미지 분석 작업을 수행하는 첫 번째 단계입니다. pylon AI는 다양한 모델 아키텍처를 기본적으로 지원하며, 특히 해당 AI vTool과 함께 사용할 수 있는 분류, 물체 탐지 및 분할 작업용 모델들을 지원합니다.

다음은 현재 pylon AI와 기본적으로 호환되는 모델 목록입니다. 다른 모델이 필요하시면 언제든지 Basler에 문의하여 필요한 모델을 요청해 주십시오.

추가 아키텍처는 조만간 또는 요청 시 제공될 예정입니다.

모델을 선택한 후에는 특정 이미지 패턴을 인식하고 분석할 수 있도록 모델을 학습시켜야 합니다. 현재 Pylon AI는 자체적으로 학습 기능을 제공하지 않습니다.

다음은 적합한 훈련 도구 목록입니다:

  • Microsoft Azure 머신 러닝
  • NVIDIA TAO
  • 아마존 세이지메이커

Pylon AI와 함께 사용하려면 원활한 통합과 호환성을 보장하기 위해 모든 모델이 ONNX 형식으로 제공되어야 합니다. ONNX는 업계 표준 형식이므로, 이를 통해 훈련 도구를 선택할 때 큰 자유를 누릴 수 있습니다.

파일론 AI 구성 요소 개요#

다음 이미지는 ‘ pylon Software Suite ’의 맥락에서 파이론(pylon) AI 구성 요소를 보여줍니다.

pylon AI 구성 요소

pylon AI Platform#

이 pylon AI Platform 는 DL 모델의 라이프사이클을 관리하기 위한 중앙 허브 역할을 하는 웹 애플리케이션입니다. 각 AI vTool에 대해 다양한 머신 비전 프로젝트를 제공하며, 사용자가 직접 프로젝트를 생성할 수도 있습니다.

AI 플랫폼을 사용하면 벤치마킹 및 번들링을 포함하여 자체 모델을 개발하고 최적화할 수 있습니다. 모델의 성능에 만족하면, 이를 번들 형태로 릴리스한 후 pylon AI Agent 를 통해 AI vTools에 배포할 수 있습니다. 이 번들에는 최적의 성능을 보장하기 위해 필요한 모든 정보(예: 하드웨어 구성, 모델 등)가 포함되어 있습니다.

pylon AI Agent#

번들을 릴리스한 후에는 pylon AI Agent를 통해 액세스할 수 있습니다. AI 에이전트( pylon AI Agent )는 AI Platform과 AI vTools를 연결하는 역할을 합니다. AI 에이전트는 모델을 관리하고, 추론 프로세스를 처리하는 Triton Inference Server에 모델을 배포하는 데 도움을 줍니다.

Triton 추론 서버#

Triton Inference Server가 추론 프로세스를 처리합니다. 딥 러닝의 맥락에서 추론이란 학습된 모델을 새롭고 보지 못한 데이터에 적용하여 콘텐츠에 대한 예측을 수행하는 것을 의미합니다.

Triton Inference Server는 다양한 처리 하드웨어에서 AI 모델의 배포 및 실행을 표준화하는 오픈소스 소프트웨어입니다. 이 소프트웨어는 다양한 프레임워크(TensorFlow, PyTorch, ONNX 등)와 하드웨어(GPU, CPU 등)에 걸쳐 일관된 추론 인터페이스를 제공함으로써 AI 모델의 배포를 간소화합니다. 또한 여러 GPU 또는 CPU에 걸쳐 효율적인 추론을 가능하게 합니다. 또한, 동적 배치 기능을 제공하여 배치 크기를 동적으로 최적화함으로써 처리량과 자원 활용도를 향상시킵니다.

Triton Inference Server는 pylon AI용 pylon 보충 패키지를 사용하여 별도로 설치해야 합니다. 이 패키지는 Basler 웹사이트에서 다운로드할 수 있습니다.

pylon AI vTools#

pylon AI vTools 는 Basler의 표준 vTool 제품군을 보완하며, Workbench . pylon Viewer. 이 제품군은 다양한 사용 사례를 포괄합니다. 최신 목록을 보려면 pylon AI vTools 섹션을 참조하십시오.

vTools 사용에 대한 일반적인 정보는 ‘레시피 작업’, ‘레시피 관리’ 및 Recipe Code Generator.