ModelBench AI는 기계 학습 모델의 배포 및 유지 보수에 대한 매끄러운 솔루션을 제공합니다. 다양한 모델 프레임워크를 지원하고, 통합 및 모니터링 프로세스를 단순화하며, 모델의 전체 생애 주기를 관리하는 사용자 친화적인 인터페이스를 제공합니다. 사용자는 성능을 쉽게 모니터링하고, 구성을 최적화하며, 다양한 응용 환경에서 확장 가능성을 보장하여 데이터 과학자와 엔지니어가 인프라 복잡성보다는 혁신에 집중할 수 있도록 합니다.

Agent Logging은 AI 에이전트 프레임워크 및 커스텀 워크플로우용 통합된 로그 프레임워크를 제공합니다. 에이전트 실행의 각 단계 — 프롬프트 생성, 도구 호출, LLM 응답, 최종 출력 — 를 가로채어 타임스탬프와 메타데이터와 함께 기록합니다. 로그는 JSON, CSV로 내보내거나 모니터링 서비스로 전송할 수 있습니다. 라이브러리는 커스터마이징 가능한 로그 레벨, 가시성 플랫폼과의 연동 훅, 결정 경로를 추적하는 시각화 도구를 지원합니다. Agent Logging을 통해 팀은 에이전트의 동작을 이해하고, 성능 병목을 파악하며, 투명한 기록을 유지할 수 있습니다.

AI-Flow는 여러 AI 모델을 원활하게 연결하여 인공지능 활용 프로세스를 간소화하기 위해 설계된 혁신적인 플랫폼입니다. 사용자는 사용자 친화적인 드래그 앤 드롭 인터페이스를 사용하여 인터랙티브한 AI 네트워크를 생성할 수 있습니다. 이 플랫폼은 GPT-4 및 DALL-E 3와 같은 최고 수준의 AI 모델과의 통합을 지원하여 표준 및 복잡한 AI 워크플로 모두에 적합합니다. AI-Flow의 노드 기반 아키텍처는 사용자가 AI 네트워크를 디자인하고, 역할을 할당하며, 다양한 작업 간에 원활하게 전환할 수 있도록 도와줍니다.