Aquarium
Aquarium은 AISG 내부에서 사용하는 AI 모델 관리 플랫폼으로, 데이터셋 관리, 훈련 실험 추적, 모델 버전 관리, 배포 모니터링 등 ML 라이프사이클 단계를 다룹니다. 이것은 독립적인 제품이 아니라 AISG의 「내부 MLOps 시스템」과 더 유사합니다.
📖 개요
Aquarium의 기능 모듈:
- 데이터셋 관리: 버전 관리, 라벨링, 분포 분석
- 실험 추적: 훈련 메트릭스, 하이퍼파라미터, 체크포인트
- 모델 레지스트리: 모델 레지스트리, 버전 롤백 지원
- 배포 모니터링: 온라인 모델의 성능, 드리프트 모니터링
설계상 MLflow + Weights & Biases + DVC의 조합과 유사하지만 AISG 자신의 워크플로우에 맞게 커스터마이즈되었습니다.
🤖 AI와의 관계
Aquarium의 AISG 내 역할: AIAP 견습생, SEA-LION 팀, 각 AI 프로젝트가 통일된 ML 엔지니어링 기반시설을 공유하도록 함.
가치는 다음을 포함합니다:
- 견습생이 매번 프로젝트마다 실험 추적을 구축할 필요 없음
- SEA-LION 등 대규모 프로젝트의 체크포인트 / 데이터셋 관리가 통일된 규범을 갖춤
- 프로젝트 간 데이터셋과 컴포넌트 재사용 가능
🇸🇬 싱가포르와의 관계
Aquarium은 AISG의 「공학화」의 내부 구현입니다——국가급 AI 기관은 엔지니어링 기초 인프라가 필요하지 않으면 인력 비용이 기초 인프라 구축에 소비될 것입니다。
「일곱 가지 전도 레버」 내에서:
- 레버 1(기초 인프라): AISG 내부 ML 엔지니어링 역량의 기초
관점: Aquarium은 AISG의 대외 기함 제품이 아니지만, Aquarium은 AISG가 지속적으로 효율적으로 출력할 수 있게 하는(SEA-LION, TagUI, PeekingDuck 등) 엔지니어링 기초입니다.