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laminar
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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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Rebelgrowth
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remio - Personal AI Assistant
remio는 AI 기반 개인 지식 허브로, 모든 디지털 정보를 자동으로 캡처하고 정리합니다.
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]
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laminar의 분석
시간 경과에 따른 방문
월별 방문 수
6.8k
평균 방문 시간
00:00:05
방문당 페이지 수
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이탈율
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Nov 2025 - Jan 2026 전체 트래픽
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India
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United Kingdom
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트래픽 소스
Direct
48.38%
Search
33.81%
Referrals
10.47%
Social
6.14%
Paid Referrals
1.12%
Mail
0.09%
Nov 2025 - Jan 2026 데스크탑 전용
상위 키워드
| 키워드 | 트래픽 | 클릭당 비용 |
|---|---|---|
| how to output reasoning trace fastapi | 10 | $ -- |
| laminar | 9.9k | $ 3.32 |
| laminar copilot | 1.5k | $ 4.39 |
| cursor rules directory | 820 | $ -- |
| skyvern sdk | 470 | $ -- |
laminar 리뷰
5/5
laminar의 주요 경쟁자와 대안은?
- MLflow
- Kubeflow
- Apache Airflow
- TensorFlow Extended (TFX)
- Metaflow
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