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Laminar AI를 사용하면 LLM 파이프라인을 쉽게 구축, 배포, 모니터링 및 평가할 수 있습니다. 동적 그래프를 통해 작업 흐름을 최적화하고 반복적인 백엔드 구성을 피하십시오.
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Laminar AI를 사용하면 LLM 파이프라인을 쉽게 구축, 배포, 모니터링 및 평가할 수 있습니다. 동적 그래프를 통해 작업 흐름을 최적화하고 반복적인 백엔드 구성을 피하십시오.
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laminar란?
Laminar AI는 LLM 파이프라인 구축을 위한 인프라 기반 접근 방식을 제공합니다. 이를 통해 강력한 산업급 AI 애플리케이션을 쉽게 구성, 배포, 모니터링 및 평가할 수 있습니다. 비즈니스 논리를 관리하기 위해 동적 그래프를 사용함으로써, 플랫폼은 매번 변경 시 부 cumbersome한 백엔드 구성이 필요하지 않습니다. 사용자는 AI 작업 흐름의 다양한 구성 요소를 매끄럽게 통합하여 효율적이고 확장 가능한 배포를 보장할 수 있습니다. Laminar AI의 솔루션은 특히 AI 프로젝트의 속도와 신뢰성을 높이는 것을 목표로 하여 견고한 AI 시스템을 신속하게 구현하려는 개발자에게 최적의 선택이 됩니다.
laminar을 사용할 사람은?
- AI 개발자
- 데이터 과학자
- 소프트웨어 엔지니어
- 기술 스타트업
- AI 프로젝트가 있는 기업
- 연구 기관
laminar 사용 방법은?
- 1단계: Laminar AI 플랫폼에 가입 또는 로그인합니다.
- 2단계: 새 작업 공간을 만듭니다.
- 3단계: AI 프로젝트 및 요구 사항을 정의합니다.
- 4단계: 동적 그래프를 사용하여 LLM 파이프라인을 구축합니다.
- 5단계: 파이프라인을 배포하고 성능을 모니터링합니다.
- 6단계: 필요한 조정 및 최적화를 수행합니다.
- 7단계: 결과를 개선하기 위해 평가하고 반복합니다.
플랫폼
- web
- mac
- windows
- linux
laminar의 핵심 기능 및 장점
핵심 기능
- 동적 그래프 통합
- LLM 파이프라인 관리
- 모니터링 및 평가 도구
- 확장 가능한 배포 옵션
장점
- 최적화된 작업 흐름
- 감소된 백엔드 구성
- 효율적이고 확장 가능한 AI 배포
- 향상된 모니터링 및 평가
laminar의 주요 사용 사례 및 애플리케이션
- AI 기반 애플리케이션 구축
- 기계 학습 모델 배포
- 데이터 파이프라인 관리
- AI 작업 흐름 최적화
- AI 연구 및 실험 수행
laminar의 장점과 단점
장점
Docker Compose 또는 Helm 차트를 사용하여 완전한 오픈 소스이고 자기 호스팅이 쉽습니다.
최소한의 코드로 LLM 프레임워크 및 SDK의 자동 추적을 제공합니다.
AI 워크플로우 디버깅을 위한 실시간 추적 검사를 지원합니다.
브라우저 에이전트 관찰 기능을 포함하여 브라우저 세션을 에이전트 추적과 동기화합니다.
프롬프트 및 모델을 실험할 수 있는 플레이그라운드를 제공합니다.
프롬프트 엔지니어링을 위한 평가 데이터셋의 관리 및 라벨링을 지원합니다.
단점
laminar의 가격
| 무료 플랜 있음 | YES |
|---|---|
| 무료 평가판 정보 | |
| 가격 모델 | 프리미엄 |
| 신용카드 필요 여부 | No |
| 결제 시작 | 25 USD |
| 평생 플랜 있음 | No |
| 청구 빈도 | 매월 |
가격 플랜 상세 정보
무료
0 USD취미
25 USD- 월 2GB 데이터 포함
- 추가 데이터 1GB당 $2
- 30일 데이터 보존
- 2명 팀원
- 우선 이메일 지원
프로
50 USD- 월 5GB 데이터 포함
- 추가 데이터 1GB당 $2
- 90일 데이터 보존
- 3명 팀원 포함
- 추가 팀원당 $25
- 프라이빗 Slack 채널
엔터프라이즈
0 USD- 맞춤형 데이터 보존
- 맞춤형 팀원
- 맞춤형 에이전트 단계
- 온프레미스 배포
- 전담 지원
laminar의 자주 묻는 질문
laminar 회사 정보
- 웹사이트： https://www.lmnr.ai
- 회사 이름： Laminar AI
- 지원 이메일： [email protected]
- Facebook： NA
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- LinkedIn： https://www.linkedin.com/company/lmnr-ai
laminar의 분석
시간 경과에 따른 방문
월별 방문 수
6.5k
평균 방문 시간
00:00:18
방문당 페이지 수
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Oct 2025 - Dec 2025 전체 트래픽
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United States
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India
27.49%
France
14.28%
United Kingdom
7.35%
Germany
3.05%
Oct 2025 - Dec 2025 전세계 데스크탑 전용
트래픽 소스
Direct
47.00%
Search
33.96%
Referrals
9.81%
Social
7.66%
Paid Referrals
1.32%
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Oct 2025 - Dec 2025 데스크탑 전용
상위 키워드
| 키워드 | 트래픽 | 클릭당 비용 |
|---|---|---|
| laminar observability | 120 | $ -- |
| lmnr_project_api_key | 100 | $ -- |
| openai playground how to record responses | 90 | $ -- |
| how to output reasoning trace fastapi | 70 | $ -- |
| llm runner output tool call visualization | 60 | $ -- |
laminar 리뷰
5/5
laminar의 주요 경쟁자와 대안은?
- MLflow
- Kubeflow
- Apache Airflow
- TensorFlow Extended (TFX)
- Metaflow
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