1. 개요

• 이 내용은 데이터 라벨링 도구의 가격 정책을 설명하는 문구로, 주어진 플랜의 제한 사항과 주요 기능을 명시하고 있습니다.
• 이를 하나씩 살펴보면:

1.1. 포함 항목 (What's Included):

• 1. 3명의 사용자 최대:
  • 이 플랜을 이용할 수 있는 최대 사용자 수가 3명으로 제한되어 있습니다.
  • 즉, 3명까지 이 툴을 함께 사용할 수 있다는 뜻입니다.
• 2. 3개의 트레이닝 크레딧:
  • 모델 학습(Training)을 위해 사용할 수 있는 크레딧이 3개 제공됩니다.
  • 이 크레딧은 학습할 수 있는 횟수나 학습할 데이터량을 제한하는 역할
• 3. 월 1,000개의 자동 라벨링 크레딧:
  • 매달 1,000개의 자동 라벨링을 할 수 있는 크레딧이 제공됩니다.
  • 자동 라벨링이란 AI가 데이터를 자동으로 라벨링해주는 기능을 말합니다.
• 4. 월 10,000개의 추론 크레딧:
  • 매달 10,000번의 추론(모델이 예측을 수행하는 것)을 할 수 있는 크레딧이 제공됩니다.
  • 이 크레딧은 사용자가 추론할 수 있는 양을 제한합니다.

주요 기능 (Key Features):

• 고급 머신러닝 라벨링 도구: 사용자는 고급 AI 라벨링 도구를 사용할 수 있습니다. 이는 데이터 라벨링을 더 효율적으로 해주는 기능들을 포함합니다.
• 모델 학습: 제공된 크레딧을 이용해 모델을 학습시킬 수 있습니다.
• 레거시 GPU: GPU(그래픽 처리 장치)를 이용해 모델을 학습할 수 있지만, 최신 GPU가 아닌 레거시(구형) GPU만 사용할 수 있습니다.
• 워크플로우 빌더: 작업 흐름을 자동화하고 최적화할 수 있는 워크플로우 빌더가 제공됩니다. 이를 통해 사용자는 작업 과정을 설계하고 자동화할 수 있습니다.

2. Public Plan 가격 정책

Access (접근 권한):

• Data Privacy (데이터 개인정보 보호): 오픈 소스 및 모든 사용자에게 공개됨. 즉, 이 플랜에서 사용하는 데이터는 공공 데이터로 간주되어 다른 사람들이 접근할 수 있습니다.
• Workflow Builder: 사용 가능. 워크플로우 빌더를 통해 데이터를 처리하고 자동화할 수 있습니다.
• Admin Seats: 3명의 관리자가 이 플랜을 사용할 수 있습니다.

Deployments (배포):

• Foundation Models (기본 모델): 사용 가능. 사전 학습된 기본 모델을 사용할 수 있습니다.
• Active Learning: 사용 가능. 모델이 데이터에서 스스로 학습을 강화할 수 있는 기능을 지원합니다.
• Deploy Workflows (워크플로우 배포): 사용 가능. 자동화된 워크플로우를 배포할 수 있습니다.
• Enterprise Workflow Blocks (기업용 워크플로우 블록): 미지원. 더 복잡하고 확장된 기능은 제공되지 않습니다.
• Model Monitoring (모델 모니터링): 미지원.
  • 학습된 모델을 실시간으로 모니터링하는 기능이 제공되지 않습니다.
• Device Management (디바이스 관리): 미지원. 디바이스 관리 기능은 사용할 수 없습니다.

Commercial Model License (상업적 모델 라이선스):

• AGPL: 상업적 모델 사용에 대해 AGPL 라이선스가 적용됩니다. 이는 모델의 상업적 사용 시 공개 의무가 있을 수 있습니다.

Inference (추론):

• Image Inference (monthly): 매월 10,000번의 이미지 추론이 가능합니다.
• Video Inference API (monthly): 매월 5시간의 비디오 추론 API 사용이 가능합니다.
• Video Inference API max FPS: 최대 5 FPS로 비디오 추론이 가능합니다.
• Managed CPU / GPU Cluster: 미지원. 관리되는 CPU/GPU 클러스터는 제공되지 않습니다.

3.

Datasets (데이터셋)

1. Source Images (소스 이미지):

   • 10,000개의 이미지가 포함될 수 있습니다.
   • 즉, 이 플랜에서는 최대 10,000개의 이미지를 데이터셋으로 사용할 수 있습니다.

2. Auto Label Credits (monthly) (자동 라벨링 크레딧):

   • 매달 1,000개의 자동 라벨링 크레딧이 제공됩니다.
   • 이는 AI가 자동으로 이미지를 라벨링할 수 있는 횟수를 나타냅니다.

3. Image Augmentations (이미지 증강):

   • 3배 증강이 가능하다는 의미입니다.
   • 이는 학습용 데이터를 증강하여 모델 성능을 향상시킬 수 있는 기능입니다.
   • 예를 들어, 회전, 크기 조정, 색상 변경 등의 방법으로 데이터를 늘리는 것이 가능합니다.

4. Annotation & Labeling (어노테이션 및 라벨링):

   • 지원됨. 데이터를 수동으로 라벨링하고 어노테이션하는 기능이 제공됩니다.

5. Model-assisted Labeling (모델 지원 라벨링):

   • 지원됨. AI 모델을 사용하여 라벨링 작업을 자동화하거나 지원할 수 있는 기능입니다.

6. Dataset Health & Analytics (데이터셋 상태 및 분석):

   • 지원됨. 데이터셋의 품질 및 성능을 분석할 수 있는 기능입니다. 이를 통해 데이터셋이 적절하게 준비되었는지, 문제가 없는지 확인할 수 있습니다.

7. Annotation Format Export (어노테이션 형식 내보내기):

   • 지원됨. 라벨링된 데이터를 다양한 형식으로 내보낼 수 있습니다.