문서 목차
KosmosAI v1.0.2소개
KosmosAI
KosmosAI는 QUANTUM C&S가 개발한 AI 인프라 운영 플랫폼입니다. 데이터 준비부터 모델 학습·평가·서빙, 문서 기반 지식 활용과 자동화까지 AI 업무 전 과정을 하나의 웹 포털에서 제공하며, AI 에이전트 SAMANDA가 사용자의 요청을 받아 조회·분석·실행을 돕습니다.
QUANTUM C&S
KosmosAI는 QUANTUM C&S가 개발한 AI 인프라 운영 플랫폼입니다. 데이터 준비부터 모델 학습 · 평가 · 서빙, 문서 기반 지식 활용과 자동화까지 AI 업무 전 과정을 하나의 웹 포털에서 제공하며, AI 에이전트 SAMANDA가 사용자의 요청을 받아 조회 · 분석 · 실행을 돕습니다.

핵심 가치: AI가 운영하는 AI 인프라
KosmosAI는 MLOps · LLMOps with SAMANDA 플랫폼입니다. 사용자는 메뉴를 찾아다니는 대신 SAMANDA에게 말로 일을 맡길 수 있고, 같은 일을 화면에서 직접 할 수도 있습니다.
| 가치 | 설명 |
|---|---|
| 대화로 일하기 | "GPU 여유 있어?", "이 모델 평가 돌려줘"처럼 말하면 SAMANDA가 필요한 에이전트에게 맡겨 조회 · 분석하고, 바꾸는 작업은 계획을 보여 준 뒤 승인을 받아 실행합니다. |
| 하나의 포털 | 데이터셋 · 모델 · 추론(서빙) · 플로우 · 지식기반 · 작업 공간을 같은 화면 구조와 같은 권한 체계로 다룹니다. |
| 사람 기준의 권한 | 모든 작업은 IGA(권한 관리)가 작업 하나하나마다 판정합니다. AI 에이전트도 호출한 사람의 권한으로만 동작하고, 기록에는 그 사람의 이름이 남습니다. |
| 버전과 계보 | 데이터셋과 모델은 버전으로 관리되어, 어떤 데이터로 어떤 모델이 만들어졌는지 추적할 수 있습니다. |
구성 요소
| 영역 | 무엇을 하나요 | 주요 화면 |
|---|---|---|
| 에이전트 · SAMANDA | SAMANDA와 대화 · 위임 · 승인 실행 · 예약 작업, 개인 에이전트 만들기 · 공유, 여러 에이전트와 함께 대화, 문서 근거 대화 | SAMANDA와 대화하기 · 에이전트 · 에이전트 채팅 · 지식기반 · 지식대화 |
| 데이터 | 데이터셋 버전 관리, 라벨링, 전처리, 데이터 레이크 조회, 분석 작업, 피처스토어 | 데이터셋 · 라벨링 · 전처리 · 분석 작업 |
| 모델 · 서빙 | 모델 레지스트리, 사전학습 · 월드모델, 파인튜닝 · 정렬, 평가, 추론 서비스 배포 · 운영 | 모델 레지스트리 · 파인튜닝 · 정렬 · 평가 · 추론(서빙) |
| 자동화 · 작업 공간 | AI플로우 · 자동화플로우, 프로젝트, Jupyter · VS Code, 도구, 스토리지, 리소스 현황 | AI플로우 · 자동화플로우 · 프로젝트 · Jupyter · VS Code |
| 운영 · 보안 | SAMANDA Ops, Observability, 사용자 · 그룹 관리, IGA(권한 관리), 플랫폼 설정 | SAMANDA Ops · Observability · IGA(권한 관리) · 플랫폼 설정 |
영역별 기능은 주요 기능에서 자세히 정리합니다.
화면 한눈에 보기

| 영역 | 설명 |
|---|---|
| 왼쪽 메뉴 | 기능 영역별 메뉴입니다. 내 권한으로 쓸 수 있는 메뉴만 보입니다. 맨 아래에 다운로드 · 매뉴얼 · 로그아웃과 포털 빌드 식별자가 있습니다. 위쪽 단추로 메뉴를 접고 펼 수 있습니다. |
| 헤더 | 왼쪽은 현재 위치(경로), 오른쪽은 SAMANDA 단추(SAMANDA 작업 공간으로 이동), 알림 종, 내 이름(누르면 내 프로필 · 로그아웃)입니다. |
| 작업 영역 | 고른 메뉴의 화면이 열립니다. |
| 바닥글 | 저작권 표시와 KosmosAI Platform · MLOps · LLMOps with SAMANDA 문구가 있습니다. |
참고 처음 접속하면 화면 모드에 따라 SAMANDA 작업 공간(자동 모드) 또는 대시보드(수동 모드)가 열립니다.
이런 팀을 위해 만들었습니다
| 사용자 | KosmosAI에서 하는 일 |
|---|---|
| 데이터 과학자 · 분석가 | 데이터셋을 둘러보고 분석 작업을 돌리고, Jupyter에서 실험합니다. |
| ML 엔지니어 | 모델을 가져오거나 학습 · 평가하고, 추론 서비스로 배포해 운영합니다. |
| 데이터 엔지니어 | 데이터셋을 등록 · 버전 관리하고, 전처리와 자동화플로우를 구성합니다. |
| 현업 담당자 | SAMANDA와 지식대화로 문서와 데이터에 대해 묻고, 업무용 에이전트를 만들어 팀과 공유합니다. |
| 운영자 · 보안관리자 | 플랫폼 상태와 이슈를 살피고, 사용자 · 그룹 · 권한과 플랫폼 설정을 관리합니다. |
다음 단계
- 로그인 — 포털에 접속하기
- 주요 기능 — 영역별 기능 정리
- 핵심 개념 — 권한 · 공개 범위 · 버전 · SAMANDA 위임과 승인
- SAMANDA와 대화하기 — 첫 대화 시작하기
- 데이터에서 서빙까지 — 따라 하기로 전 과정 익히기