APIPark는 대규모 언어 모델에 대한 효율적이고 안전한 관리를 제공하는 종합적인 LLM 게이트웨이 역할을 합니다. 200개 이상의 LLM을 지원하며 섬세한 시각 관리가 가능하고 생산 환경에 원활하게 통합됩니다. 이 플랫폼은 부하 분산, 실시간 트래픽 모니터링 및 지능형 의미론적 캐싱을 제공합니다. 또한 APIPark는 프롬프트 관리 및 API 변환을 용이하게 하며, 민감한 정보를 보호하기 위한 데이터 마스킹과 같은 강력한 보안 기능을 제공합니다. 오픈 소스 특성과 개발자 중심의 설계는 AI 모델 배포 및 관리를 간소화하려는 기업을 위한 다재다능한 도구로 만듭니다.

ActiveLoop.ai는 딥 러닝 모델을 위한 대규모 데이터셋 관리 프로세스를 간소화하도록 설계되었습니다. 데이터 로딩, 변환 및 증강을 위한 도구를 제공하여 더 빠른 교육 주기를 촉진합니다. 사용자는 이 플랫폼을 활용하여 다양한 환경에서 모델 성능의 일관성을 보장하는 데이터 파이프라인을 생성하고 유지할 수 있습니다.

ClassiCore-Public은 분류 모델을 구축, 최적화, 배포하기 위한 포괄적 환경을 제공합니다. 직관적인 파이프라인 빌더는 원시 데이터 수집, 정리, 피처 엔지니어링을 처리합니다. 내장 모델 저장소에는 랜덤 포레스트, SVM, 딥러닝 아키텍처 등이 포함되어 있습니다. 베이즈 최적화 기반의 하이퍼파라미터 자동 튜닝은 최적 설정을 찾습니다. 학습된 모델은 RESTful API 또는 마이크로서비스로 배포할 수 있으며, 성능 지표를 실시간으로 보여주는 모니터링 대시보드가 있습니다. 확장 가능한 플러그 인을 통해 사용자 정의 전처리, 시각화, 배포 대상도 추가 가능해 산업 규모의 분류 작업에 적합합니다.

풀 스택 딥 러닝은 AI 애플리케이션 구축의 완전한 여정을 안내하도록 설계된 교육 프로그램입니다. 모델 훈련, 배포, 사용자 경험 설계 및 AI 제품 관리를 위한 모범 사례 등 다양한 주제에 대한 포괄적인 교육을 제공합니다. 참가자는 실제 프로젝트에 참여하여 효과적인 기계 학습 모델 및 시스템 개발에 대한 기술과 신뢰를 향상시킵니다. 이 과정은 실용적인 지식에 중점을 두며, 급변하는 AI 환경에서 성공하는 데 필요한 도구와 프레임워크를 학생들에게 제공합니다.

Neum AI는 검색 증강 생성(RAG) 및 의미 검색 애플리케이션을 위해 맞춤화된 데이터 인프라를 구축하기 위한 고급 프레임워크를 제공합니다. 이 클라우드 플랫폼은 분산 아키텍처, 실시간 동기화 및 강력한 가시성 도구를 갖추고 있습니다. 개발자가 빠르고 효율적으로 파이프라인을 설정하고 벡터 저장소에 원활하게 연결하는 데 도움을 줍니다. 텍스트, 이미지 또는 다른 데이터 유형을 처리하든 Neum AI의 시스템은 깊은 통합과 최적화된 성능을 보장합니다.