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조나단 플라이트베이스™는 머신 러닝 플랫폼으로 다수의 GPU 자원을 관리하고, 멀티 GPU를 이용한 분산 학습 기능을 제공하여 편리하고 빠르게 모델 학습을 수행할 수 있도록 합니다. 사용자는 조나단 플라이트베이스™의 GUI를 통해 멀티 GPU 분산 학습 및 InfiniBand를 이용한 GPU 가속 통신 기술을 사용할 수 있습니다. 또한, 사용자가 다수의 파라미터를 입력하고, 조나단 플라이트베이스™는 순차적으로 학습을 실행함으로써 편리한 모델 학습을 지원합니다. 

Jonathan Flightbase™, as a machine learning platform, manages a number of GPU resources and provides distributed training with multiple GPUs, then users can perform model training easily and quickly. Through GUI of the Jonathan Flightbase™, users are able to use distributed training and accelerated communication between GPUs connected via InfiniBand.
In addition, users can easily train their own models by entering many parameters, and Jonathan Flightbase™ automatically performs training the model with entered parameters. 

주요기능

<한글>

- 대시보드를 통해 플랫폼의 현황 조회

- GUI를 통해 다수의 GPU 서버를 등록하고 클러스터링

- 독립적인 작업 공간인 워크스페이스를 생성하고 GPU를 할당하여 관리

- 모델 학습을 위한 프로젝트를 생성하고 관리

- 학습 상태를 확인하고 관리

- 생성한 학습을 멀티 GPU를 이용하여 분산 학습

- Mellanox InfiniBand 기반의 GPUDirect RDMA 가속 통신 기능을 GUI를 통해 활성화

- 다수의 파라미터를 입력하면 자동으로 순차 학습 실행

- 학습 완료 후 로그 확인 및 다운로드

- 학습에 필요한 데이터셋을 업로드하고 관리

- 학습 환경인 Docker Image를 업로드하고 관리

- 관리자 계정을 통해 사용자를 생성하고 관리

<English>

- Monitoring status of the platform through dashboard

Registering and clustering many GPU servers via GUI of the Jonathan Flightbase™

Creating and managing workspaces as an independent training area with GPU resources

Creating projects to train models and managing them

Monitoring status of training models and managing training jobs

Performing distributed training with multiple GPUs

Enabling accelerated communication technique such as GPUDirect RDMA using Mellanox InfiniBand through GUI

Automatically training with multiple parameters entered by a user

After training, users can check and download training log file.

Uploading and managing datasets for model training

Pulling and managing docker images as a training environment

Administrator can register and manage users.