LG AI ExaOne 완벽 사용 가이드

LG AI ExaOne(엑사원)은 데이터 수집부터 모델 운영까지 모든 과정을 통합 관리하는 End-to-End 기업용 AI 플랫폼입니다. ExaOne은 사용 편의성, 확장성, 보안이 조화를 이루어 조직 내 AI 도입을 가속화합니다.

 

LG AI ExaOne

 

 

 

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LG AI ExaOne 이란? 

플랫폼 아키텍처

LG AI ExaOne은 세 가지 계층(데이터, 학습, 서비스)으로 구성됩니다.

• 데이터 계층: 다양한 소스(RDBMS, NoSQL, 데이터 레이크, 스트리밍 플랫폼) 연결
• 학습 계층: AutoML 엔진과 커스텀 노트북(Jupyter) 호환 환경
• 서비스 계층: 모델 배포용 컨테이너화, REST API 엔드포인트, 모니터링 대시보드

장점

• 모듈화 된 설계로 프로젝트별 컴포넌트 재활용
• 권한 기반 접근 제어(RBAC)를 통한 강력한 보안
• 온프레미스·클라우드 하이브리드 지원으로 유연한 인프라 운영

 

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ExaOne 사용자 인터페이스 및 대시보드

ExaOne 대시보드는 프로젝트 개요, 모델 상태, 비용 사용량을 한눈에 보여줍니다.

 

주요 위젯:

• 프로젝트 진행률 게이지
• 실시간 모델 예측 요청량
• GPU/CPU 리소스 사용률 차트
• 최근 에러 로그 및 알림

 

 

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ExaOne  빠른 시작 가이드

계정 및 환경 설정

1. ExaOne 포털(https://exaone.lgcloud.com) 접속 후 SSO 또는 기업 계정으로 로그인
2. 2단계 인증(MFA) 활성화: 관리자 설정 → 보안 → MFA
3. 조직(Organization) 생성: 조직명 입력 후 팀원 초대(이메일)

 

프로젝트 생성 단계별 상세

1단계: ‘새 프로젝트’ 클릭 → 프로젝트 이름·설명 입력

2단계: 워크스페이스 사양 지정

• 가상머신 유형 선택(GPU A100, V100 등)
• 네트워크 서브넷, 방화벽 규칙 설정 3단계: 데이터 소스 연결
• RDBMS: 호스트, 포트, 계정 정보 입력
• 데이터 레이크: AWS S3, Azure Blob 지원
• Streaming: Kafka, Kinesis 연동 4단계: 초기 데이터 프로파일링
• 자동 통계 요약(결측치, 분포, 상관관계)
• 시각적 전처리 도구 열기

 

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데이터 준비 및 전처리

시각적 데이터 준비

ExaOne의 시각적 데이터 준비 도구는 드래그·앤드·드롭으로 결측치 처리, 파생 변수 생성, 인코딩 등을 지원합니다.

• 결측치 대체: 평균/중앙값, 예측 모델 기반
• 변수 변환: 로그, 표준화, 범주형 원-핫 인코딩
• 파이프라인 저장: 워크플로우로 저장해 재사용

 

코드 기반 전처리

Jupyter 노트북을 통해 pandas·Spark 등 코드 직접 작성 가능.

import pandas as pd
df = pd.read_csv("s3://bucket/data.csv")
df['log_amount'] = df['amount'].apply(lambda x: np.log1p(x))
df.dropna(subset=['user_id'], inplace=True)

 

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AutoML 및 커스텀 모델 개발

AutoML 워크플로우

1. 데이터셋 선택 
2. 목표 변수 지정
3. 예산(시간·자원) 설정
4. 실행 클릭

• 자동 탐색 알고리즘: XGBoost, LightGBM, Neural Network 등
• 하이퍼파라미터 튜닝(베이지안 최적화)

 

커스텀 노트북

• Python/R 환경: 사전 설치된 라이브러리(scikit-learn, TensorFlow, PyTorch) 제공
• 버전 관리: Git 연동으로 코드·데이터 변경 이력 추적

git clone git@repo/exaone-project.git

 

 

 

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모델 배포 및 운영

원클릭 배포

모델 학습 완료 후 ‘배포’ 버튼 클릭 → 서비스 계층에 컨테이너화된 REST API 생성

• 엔드포인트 URL: https://api.exaone.lgcloud.com/v1/predict/{model_id}
• 인증: API 키·OAuth2 지원

LG Exaone model process

 

운영 모니터링

• 성능 대시보드: 응답 시간, 오류율, 데이터 분포 드리프트
• 알림 설정: 이메일·Slack 연동

 

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보안·거버넌스

• Role-Based Access Control(RBAC): 프로젝트·리소스별 권한 세분화
• 감사(Audit) 로그: 사용자 활동·API 호출 기록 저장
• 데이터 암호화: 저장소·전송 시 AES-256 적용

 

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활용 사례 상세

산업 분야	사용 예시
금융	신용 점수 예측 → 실시간 대출 승인 자동화
제조	IoT 센서 데이터 기반 설비 고장 예측 → Preventive Maintenance
유통	고객 세그먼트별 추천 시스템 구축 → 개인화 마케팅
헬스케어	환자 바이탈 모니터링 → 응급 알림 시스템

 

 

 

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고급 팁 & 모범 사례

1. Pipeline as Code: Terraform·Ansible로 인프라코드화
2. CI/CD 통합: GitLab CI, Jenkins와 연계해 모델 자동 재배포
3. MLOps 메트릭: MLflow로 실험 추적
4. 다중 리전·멀티 클러스터: 장애 대비 이중화 구성

 

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주의사항 및 한계

• GPU 비용 관리: 사용량 모니터링 후 예약 인스턴스 활용
• 한국어 UI 지원: 일부 메뉴만 번역 제공
• 데이터 프라이버시: GDPR·CCPA 준수 프로세스 수립

 

 

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LG AI ExaOne은 기업이 AI 역량을 빠르게 확보하도록 돕는 강력한 플랫폼입니다. 섬세한 데이터 준비, 자동화된 모델링, 안정적 운영 관리, 강력한 보안 기능을 통해 조직 전반의 효율성과 혁신을 지원합니다. 지금 ExaOne으로 AI 여정을 시작해 보세요!