Test LLMs
Run & train models locally
Hugging Face Transformers는 GPT, BERT 및 기타 여러 LLM을 사용하고 훈련하며 배포하는 데 가장 인기 있는 오픈 소스 라이브러리 중 하나입니다. 사전 훈련된 모델, 데이터셋 및 미세 조정 및 배포를 위한 Hugging Face Hub와의 원활한 통합을 포함하는 포괄적인 생태계를 제공합니다.
LangChain은 LLM을 사용하여 애플리케이션을 구축하기 위해 설계된 프레임워크입니다. 개발자가 언어 모델을 외부 데이터 소스, API 및 데이터베이스와 연결할 수 있도록 합니다. LangChain은 고급 프롬프트 엔지니어링, 대화 기록 관리 및 복잡한 워크플로에 LLM을 통합하기 위한 도구를 제공합니다.
LitGPT는 Lightning AI에서 개발한 프로젝트로, Lightning 프레임워크를 활용하여 GPT 기반 모델의 훈련, 미세 조정 및 배포를 용이하게 합니다. 다른 Lightning AI 도구와 원활하게 통합되어 대규모 언어 모델을 처리하기 위한 최적화된 워크플로를 제공합니다.
설명: LitServe는 AI 모델을 신속하고 효율적으로 배포하기 위해 설계된 Lightning AI의 배포 도구입니다. LLM을 실시간 애플리케이션에 통합하는 것을 간소화하여 확장 가능하고 최적화된 서비스 기능을 제공합니다.
Axolotl은 LLM을 포함한 AI 모델의 배포, 확장 및 관리를 간소화하기 위해 설계된 클라우드 기반 플랫폼입니다. 자동 확장, 모니터링 및 다양한 클라우드 서비스와의 통합과 같은 기능을 제공하여 광범위한 인프라 관리 없이도 프로덕션 환경에서 모델을 배포할 수 있도록 합니다.
Try models online
Hugging Face는 기계 학습을 위한 선도적인 플랫폼이자 커뮤니티로, 특히 자연어 처리(NLP) 분야에서의 작업으로 잘 알려져 있습니다. 기계 학습 모델을 개발, 공유 및 배포하는 데 도움이 되는 도구, 라이브러리 및 리소스를 제공합니다. 여러 섹션을 제공합니다:
Models: 사용자가 다양한 작업(텍스트 생성, 번역, 이미지 인식 등)을 위해 모델을 탐색, 다운로드 및 통합할 수 있는 방대한 사전 훈련된 기계 학습 모델 저장소입니다.
Datasets: 모델 훈련 및 평가에 사용되는 포괄적인 데이터셋 모음입니다. 다양한 데이터 소스에 쉽게 접근할 수 있도록 하여 사용자가 특정 기계 학습 프로젝트에 필요한 데이터를 찾고 활용할 수 있게 합니다.
Spaces: 인터랙티브 기계 학습 애플리케이션 및 데모를 호스팅하고 공유하기 위한 플랫폼입니다. 개발자가 모델을 실제로 보여주고, 사용자 친화적인 인터페이스를 만들고, 라이브 데모를 공유하여 다른 사람들과 협업할 수 있도록 합니다.
TensorFlow Hub는 Google에서 개발한 재사용 가능한 기계 학습 모듈의 포괄적인 저장소입니다. 기계 학습 모델, 특히 TensorFlow로 구축된 모델의 공유 및 배포를 용이하게 하는 데 중점을 둡니다.
Modules: 사용자가 이미지 분류, 텍스트 임베딩 등과 같은 작업을 위해 모듈을 탐색, 다운로드 및 통합할 수 있는 방대한 사전 훈련된 모델 및 모델 구성 요소의 모음입니다.
Tutorials: 사용자가 TensorFlow Hub를 사용하여 모델을 구현하고 미세 조정하는 방법을 이해하는 데 도움이 되는 단계별 가이드 및 예제입니다.
Documentation: 개발자가 저장소의 리소스를 효과적으로 활용하는 데 도움이 되는 포괄적인 가이드 및 API 참조입니다.
Replicate는 개발자가 간단한 API를 통해 클라우드에서 기계 학습 모델을 실행할 수 있도록 하는 플랫폼입니다. 광범위한 인프라 설정 없이 ML 모델을 쉽게 접근하고 배포할 수 있도록 하는 데 중점을 둡니다.
Models: 사용자가 탐색하고 시도하며 최소한의 노력으로 애플리케이션에 모델을 통합할 수 있는 커뮤니티에서 기여한 기계 학습 모델의 저장소입니다.
API Access: 개발자가 자신의 애플리케이션 내에서 모델을 쉽게 배포하고 확장할 수 있도록 하는 간단한 API입니다.
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