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분류 · Solution CBML

CodeMLOps 분류

ML 모델 학습 / 배포 / 관리. CODEBAILEY 분류 카테고리의 핵심 솔루션으로, 엔터프라이즈 환경에서 검증된 안정성과 성능을 제공합니다.

CBML
Solution Code
99.9%
시스템 가용성
2주
POC 기간
24 / 7
기술 지원
Product Preview

실제 콘솔 화면 미리보기

CodeMLOps 콘솔에서 분산된 데이터 자산을 한눈에 모니터링하고, 파이프라인을 실시간으로 운영합니다.

데모 요청
https://app.codebailey.com/mlops/workspace/prod/overview
Production Workspace · MLOps
● Pipelines healthy
Registered Models
142
Training Jobs
7 running
Deployed Endpoints
28
GPU Utilization
73%
Lifecycle · fraud_detector
Dataset › Train › Evaluate › Register › Deploy
Recent Activity
09:47:32training.job · churn_predictor run #214 epoch 18/20OK
09:42:08registry.promote · fraud_detector v4 → ProductionOK
09:31:55deploy.rollout · recommender_dlrm v7 canary 25%OK
09:18:40drift.detect · feature PSI 0.27 on credit_scoreWARN
08:54:13training.job · ner_extractor GPU OOM, retryingWARN
Model Registry · Browse
⌕ Stage: Production
⌕ framework:pytorch AND stage:production 142 models registered
All Frameworks PyTorch (84) TensorFlow (31) XGBoost (19) scikit-learn (8)
Model
Stage
Owner
Metric
risk/fraud_detector v4
Productionpytorch
risk-ml
AUC 0.972
›
growth/churn_predictor v2
Productionxgboost
growth-ds
F1 0.884
›
reco/recommender_dlrm v7
Stagingpytorch
reco-team
NDCG 0.611
›
vision/defect_classifier v3
Productiontensorflow
vision-ai
Acc 0.991
›
nlp/ner_extractor v5
Stagingpytorch
nlp-team
F1 0.927
›
fin/credit_scorer v9
Archivedsklearn
fin-ml
KS 0.412
›
Lineage · fraud_detector
fraud_detector v4 · Production
Model & Deployment Lineage
Data
transactionswarehouse
chargebackslabels
Features
velocity_30dfeature store
device_riskfeature store
Training
run #214pytorch · gpu
Model
fraud_detector · v4registry
Serving
realtime_apiendpoint
batch_scorenightly job
Impact Analysis · 배포 영향도
paymentsrealtime_api · 결제 승인 차단HIGH
riskbatch_score · 야간 리스코어링HIGH
opscase_router · 심사 큐 분배MED
analyticsfraud_dashboard · 지표 집계LOW
How It Works

5단계 워크플로우

분류 도메인의 전 주기를 자동화된 파이프라인으로 처리합니다.

STEP 01

Ingest

텍스트 · 이미지 · 정형 데이터 등 다양한 형식의 분류 대상을 통합 수집합니다.

STEP 02

Preprocess

토큰화 · 정규화 · 임베딩 변환으로 모델 입력 형태로 가공합니다.

STEP 03

Inference

GPT · BERT · Llama 등 다중 모델로 분류 추론을 병렬 실행합니다.

STEP 04

Threshold

임계값 기반 분류 결정과 낮은 신뢰도 항목의 휴먼 리뷰 라우팅을 처리합니다.

STEP 05

Output

분류 결과를 카탈로그 · 다운스트림 시스템 · API로 즉시 배포합니다.

Core Capabilities

8가지 핵심 기능

분류 운영에 필요한 모든 기능을 단일 플랫폼에서 통합 제공합니다.

ML

Multi-Model

GPT · BERT · Llama · Claude 등 다중 LLM 모델 라우팅과 폴백을 지원합니다.

RT

Real-time

평균 50ms 응답과 100K ops/s 처리량으로 실시간 분류를 처리합니다.

BT

Batch Process

Spark 분산 처리로 수억 건 단위 대용량 일괄 분류를 안정적으로 실행합니다.

RE

Rule Engine

규칙 기반 분류와 ML 모델을 결합한 하이브리드 분류 엔진을 제공합니다.

AL

Active Learning

사용자 피드백을 학습 데이터로 자동 수집해 모델 정확도를 지속 개선합니다.

FB

Feedback Loop

분류 결과 모니터링 · 드리프트 탐지 · 자동 재학습 트리거를 운영합니다.

CS

Confidence Score

신뢰도 점수 기반 임계값 분기와 낮은 점수의 휴먼 리뷰 라우팅을 처리합니다.

MC

Multi-class

1000+ 클래스 · 계층 분류 · 다중 레이블 분류를 단일 모델로 지원합니다.

Differentiators

CodeMLOps만의 핵심 차별점

다중 모델 라우팅과 규칙 · ML 하이브리드 엔진 위에서, 신뢰도에 따라 자동 처리와 휴먼 리뷰를 가르고 드리프트를 잡아 재학습까지 도는 것이 CodeMLOps의 핵심입니다.

전체 솔루션

멀티모델
하이브리드 엔진

여러 LLM을 라우팅 · 폴백하고, 규칙과 ML을 결합해 대규모 분류를 안정적으로 처리합니다.

  • GPT · BERT · Llama · Claude 라우팅 · 폴백
  • 규칙 + ML 하이브리드 분류
  • 실시간 50ms · 100K ops/s 처리
  • 1000+ 클래스 · 계층 · 다중 레이블

신뢰도 기반
휴먼 라우팅

신뢰도 점수로 자동 처리와 사람 검토를 가르고, 대안 레이블과 근거까지 함께 제공합니다.

  • 임계값 기반 자동 · 리뷰 분기
  • 낮은 신뢰도 건 휴먼 리뷰 라우팅
  • 대안 레이블 · 신뢰도 동시 반환
  • 설명 가능성(top tokens) 제공

액티브 러닝
& 드리프트 대응

사용자 피드백을 학습 데이터로 모으고, 드리프트를 탐지해 자동 재학습을 트리거합니다.

  • 피드백 → 학습 데이터 자동 수집
  • 모델 드리프트 실시간 탐지
  • 자동 재학습 트리거
  • 분류 정확도 지속 개선 루프
Developer Experience

API & SDK 예제 코드

REST · SDK · CLI — 개발자가 즉시 통합 가능한 형태로 API를 제공합니다.

# 분류 요청 (단건)
curl -X POST "https://api.codebailey.com/v1/mlops/classify" \
  -H "Authorization: Bearer $CBML_TOKEN" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "support_ticket_priority/v3",
    "input": { "subject": "결제가 안 됩니다", "body": "..." },
    "options": { "min_confidence": 0.85, "explain": true }
  }'

# Response · 200 OK
{
  "label": "P0",
  "confidence": 0.94,
  "alternatives": [{ "label": "P1", "confidence": 0.05 }],
  "explain": { "top_tokens": ["결제", "안", "됩니다"] }
}
Use Cases

활용 사례

CodeMLOps이(가) 실제로 활용되는 대표적인 산업 시나리오.

CASE 01
CX
· 고객지원
고객 문의 · 리뷰 · 채팅을 실시간 자동 분류해 우선순위 라우팅과 자동 응답을 처리합니다.
CASE 02
금융
· 리스크
거래 패턴 · 문서 분류 · 사기 탐지에 LLM을 적용해 컴플라이언스 비용을 절감합니다.
CASE 03
커머스
· 제조
상품 카테고리 분류 · 결함 패턴 · 품질 등급 자동화로 운영 효율을 높입니다.
Technical Specifications

기술 사양 명세서

성능 · 확장성 · API · 데이터 소스 · 보안 · 배포의 6개 영역으로 정리한 프로덕션 명세.

SPEC 01
Performance & SLA
평균 응답 시간 (p95)
< 200 ms
평균 응답 시간 (p99)
< 500 ms
최대 처리량
100,000 ops / s
가용성 SLA
99.99% (3-AZ)
RPO / RTO
< 1 hour / < 1 hour
SPEC 02
Scalability
최대 카탈로그 자산
10M+ assets
동시 사용자
5,000 concurrent
파이프라인 동시 실행
200+ parallel
스케일 모델
Horizontal · Stateless
멀티 테넌시
Workspace-level isolation
SPEC 03
APIs & Protocols
REST API
OpenAPI 3.1 · v1
GraphQL
Spec compliant · Subscriptions
SDKs
PythonJavaNode.jsGo
CLI
codebailey-cli (macOS · Linux · Win)
Event Streaming
Kafka · Webhooks · SSE
SPEC 04
Data Sources Supported
RDBMS
OraclePostgreSQLMySQLMSSQLDB2
Data Warehouse
SnowflakeBigQueryRedshiftDatabricks
Lake / Table Format
IcebergDelta LakeHudiParquet
Messaging
KafkaPulsarKinesisRabbitMQ
SaaS Connectors
142+ (Salesforce, HubSpot 등)
SPEC 05
Security & Compliance
저장 암호화
AES-256 · Envelope Encryption
전송 암호화
TLS 1.3 · mTLS 지원
접근 제어
RBAC + ABAC + Row/Col Policy
감사 로그
변조 불가 (Append-only)
규제 대응
개인정보보호법 · OWASP Top 10
SSO · IdP 연동
SAML 2.0 · OIDC · LDAP
SPEC 06
Deployment & Operations
배포 모델
SaaS · Self-hosted · Air-gapped
컨테이너 런타임
Docker · containerd
오케스트레이션
Kubernetes 1.27+
설치 방식
Helm Chart · Terraform Module
관측성
Prometheus · OpenTelemetry
기술 지원
24 / 7 (Enterprise)

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