플러스프로젝트 배경
고객사는 이미 준비된 AI 엔진과 컨테이너를 보유하고 있었지만, 학습·변환·평가 작업이 개별 스크립트와 CLI 환경에 흩어져 있어 작업자가 상태를 추적하고 반복 실행하기 어려운 상황이었습니다. 이 파일럿은 전문 지식이 깊지 않은 작업자도 데이터셋 구성, 학습 Job 등록, SNPE 변환, NPU 평가, 추론 결과 확인을 웹 화면에서 검수할 수 있도록 운영 표면을 먼저 구현했습니다.
프로젝트 성과
Edge AI 작업 통합 관제
데이터셋, 학습, 추론, 양자화, 파이프라인, 모델 배포 화면을 하나의 SPA와 공통 레이아웃으로 연결했습니다.
FastAPI Gateway 구성
데이터셋 조회, 학습 Job, 추론 실행, 변환 Job, 파이프라인 실행, 모델 배포 API를 분리된 라우터로 구성했습니다.
Job Queue와 로그 흐름 구현
학습 파라미터 입력 후 Job을 생성하고 WebSocket 로그 경로를 통해 실시간 터미널 출력을 연결할 수 있게 했습니다.
SNPE/NPU 평가 경계 정리
ONNX/DLC 변환, INT8 calibration, 원격 보드 평가 상태를 화면과 API mock 경계로 분리했습니다.
배포와 검증 증거 확보
EC2 Docker 배포, 요구사항 전수 검증, 정적 기능 과대판정 검사, 배포 화면 캡처와 포트폴리오 이미지 정책을 준비했습니다.
핵심 기능
통합 Edge AI 관제
YOLO, CDFSOD, SNPE, NPU 평가를 웹 화면과 FastAPI Gateway에서 제어하는 운영 대시보드
진행 단계
공고 요구사항과 Q&A 보존
2026.06.
SV Model Studio Web GUI, API Gateway, YOLO, SNPE, CDFSOD, NPU 평가, 산출물 요구를 46개 추적 항목으로 분해했습니다.
프로젝트 상세
SV Model Studio의 데이터셋 분석, YOLO/CDFSOD 학습 제어, 추론 결과 렌더링, SNPE 양자화, NPU 평가, CVAT 연동 파이프라인을 하나의 웹 대시보드와 FastAPI Gateway로 통합한 Edge AI 플랫폼 파일럿입니다.
