AI 프레임워크
MLflow는 기존 머신러닝 워크플로우와 최신 LLM/에이전트 개발 모두에 대한 포괄적인 문서를 제공합니다. 실험 추적, 모델 레지스트리, 배포, LLM 추적, 에이전트 평가, 프롬프트 관리 및 AI 거버넌스를 다루며 전체 AI 라이프사이클을 관리하는 도구를 제공합니다.
최고의 MLOps 및 모델 배포 AI 프레임워크
19개 도구AI 프레임워크에서 최고의 프레임워크를 발견하세요 — 딥러닝 라이브러리와 자연어 처리 도구부터 머신러닝 플랫폼, 모델 배포 프레임워크, 데이터 파이프라인 오케스트레이션 솔루션까지, 개발자와 데이터 과학자들이 워크플로우를 향상시키는 소프트웨어를 탐색하는 곳입니다: 신경망을 구축하고, 텍스트 데이터를 처리하며, 머신러닝 모델을 배포하고, 데이터 워크플로우를 관리합니다. 머신러닝 플랫폼, 자연어 처리 도구, 컴퓨터 비전 도구, 벡터 데이터베이스 및 검색 및 AI 모델 및 LLM 등을 아우르는 19개의 AI 프레임워크을(를) 살펴보세요.
19 tools
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Kubeflow 문서는 Kubeflow 플랫폼을 이해하고 활용하기 위한 포괄적인 리소스를 제공합니다. 시작하기 가이드, 하위 프로젝트 상세 정보, 커뮤니티 정보 및 더 넓은 Kubeflow 생태계를 다룹니다. 이 문서는 Kubernetes에서 머신러닝 워크플로우를 구현하고 관리하려는 모든 사람에게 필수적입니다.
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Comet의 ML 플랫폼은 데이터 과학 및 머신러닝 팀이 전체 ML 수명 주기 동안 모델을 추적, 비교, 설명 및 최적화할 수 있도록 지원합니다. 실험 관리, 모델 모니터링 및 LLM 애플리케이션 평가를 간소화하여 더 빠른 반복과 더 나은 모델 개발을 가능하게 합니다.
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SGLang는 대규모 언어 및 다중 모달 모델을 위해 설계된 고성능 서비스 프레임워크입니다. 이는 고급 AI 솔루션을 효율적으로 구현하려는 개발자를 위한 광범위한 하드웨어 지원과 강력한 생태계를 제공합니다.
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OpenVINO는 다양한 하드웨어에서 고성능 AI 솔루션을 배포하기 위한 오픈 소스 툴킷입니다. 개발자는 클라우드, AI PC 및 엣지 디바이스에서 효율적인 배포를 지원하며, 인기 있는 프레임워크의 생성형 및 기존 AI 모델 모두에 대한 추론을 변환, 최적화 및 실행할 수 있습니다.
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Weights & Biases는 AI 모델 개발 및 LLM 애플리케이션 배포를 위한 플랫폼을 제공합니다. 실험 추적, 평가, 관찰 도구와 함께 서버리스 추론, 학습, 샌드박스를 위한 관리형 서비스를 제공하여 AI 개발 워크플로우를 간소화합니다.
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SHAP(SHapley Additive exPlanations)는 머신러닝 모델 출력을 설명하기 위한 게임 이론적 접근 방식입니다. Shapley 값을 사용하여 최적의 신용 할당을 로컬 설명과 연결하여 다양한 모델 유형 및 데이터 모달리티에 걸쳐 특성이 예측에 어떻게 영향을 미치는지에 대한 통찰력을 제공합니다.
LIME는 머신러닝 모델 예측에 대한 로컬적이고 해석 가능하며 모델에 구애받지 않는 설명을 생성하는 Python 패키지입니다. 이 도구는 복잡한 모델을 사용자에게 더 투명하고 신뢰할 수 있게 만들어, 특정 결과에 가장 많이 기여한 특징을 강조함으로써 모델이 특정 결정을 내리는 이유를 이해하도록 돕습니다.
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AI Fairness 360 (AIF360)는 머신러닝 모델의 원치 않는 편향을 탐지, 이해 및 완화하는 데 도움이 되도록 설계된 오픈 소스 툴킷입니다. 공정한 AI 시스템을 촉진하기 위한 포괄적인 공정성 지표 및 완화 알고리즘 세트를 제공합니다.
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Fairlearn은 AI 시스템의 공정성을 평가하고 개선하기 위해 설계된 오픈 소스 툴킷입니다. 머신러닝 모델의 불공정성을 식별하고 완화하는 도구를 제공하여 개발자가 보다 공평한 AI 애플리케이션을 구축하도록 돕습니다. 이 프레임워크는 다양한 공정성 지표와 완화 전략을 지원합니다.
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ONNX(Open Neural Network Exchange)는 1.23.0 버전에 대한 문서를 제공합니다. 핵심 개념, Python 통합, API 참조, 버전 관리, 데이터 구조 및 연산자를 다룹니다. 이 문서는 데이터 저장, 보안 및 백엔드 및 실험적 연산자에 대한 구현 가이드와 같은 기술적 측면을 자세히 설명합니다.
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LiteRT는 Google의 고성능 온디바이스 머신러닝 프레임워크로, GenAI 및 ML 모델을 엣지 플랫폼에 배포할 수 있습니다. TensorFlow Lite를 기반으로 효율적인 변환, 런타임 및 최적화를 제공하며, 수십억 개의 디바이스에서 낮은 지연 시간과 높은 개인 정보 보호를 지원합니다.
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Core ML은 개발자가 머신러닝 모델을 앱에 직접 통합할 수 있도록 지원하는 Apple 프레임워크입니다. 모델에 대한 통합된 표현을 제공하여 온디바이스 예측 및 학습을 가능하게 합니다. Core ML은 CPU, GPU, Neural Engine과 같은 기기 하드웨어를 활용하여 성능을 최적화하고 개인 정보 보호 및…
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TensorFlow Extended (TFX)는 Google 프로덕션 규모의 머신러닝 플랫폼입니다. ML 시스템을 정의, 실행 및 모니터링하기 위한 일반 구성 요소를 통합하는 구성 프레임워크와 공유 라이브러리를 제공합니다. TFX를 통해 프로덕션 환경에서 ML 워크플로를 구축 및 관리하고 다양한 플랫폼에서 파이프라인을…
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BigDL-LLM은 노트북부터 클라우드 GPU까지 Intel XPU 하드웨어에서 대규모 언어 모델(LLM)을 실행하기 위한 오픈 소스 라이브러리입니다. 낮은 지연 시간 추론을 위한 INT4/FP4/INT8/FP8 양자화를 지원하며 PyTorch 모델에 대한 포괄적인 파인튜닝 기능을 제공합니다.
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DeepDetect는 딥러닝 모델 배포 및 관리를 위한 AI 프레임워크입니다. 머신러닝 모델 서빙 프로세스를 간소화하여 개발자가 AI 기능을 애플리케이션에 효율적으로 통합할 수 있도록 지원합니다. 이 플랫폼은 실시간 추론 및 모델 모니터링을 위한 강력한 백엔드를 제공하는 데 중점을 둡니다.
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Cortex는 대규모 머신러닝을 위한 프로덕션 인프라를 제공하여 ML 모델의 배포, 관리 및 확장을 지원합니다. 자동화된 클러스터 관리, 자동 확장, CI/CD 통합을 통해 서버리스, 실시간, 비동기 및 배치 워크로드를 지원하며 AWS EKS를 기반으로 구축되었습니다.
AI 프레임워크
Seldon Core 2는 ML 및 LLM 시스템을 대규모로 배포하고 관리하기 위한 Kubernetes 네이티브 프레임워크입니다. 온프레미스, 하이브리드 및 멀티 클라우드 환경을 위한 유연하고 모듈식 아키텍처를 제공하여 MLOps 및 LLMOps를 위한 표준화, 향상된 가시성 및 비용 효율성을 보장합니다.
AI 프레임워크
BentoML은 AI 시스템을 배포하고 확장하기 위한 통합 추론 플랫폼입니다. 복잡한 인프라 관리 없이 프로덕션 수준의 안정성으로 모든 클라우드에서 모든 모델을 제공할 수 있어 AI 시스템 개발을 가속화하고 효율적인 확장을 가능하게 합니다. 사용자 정의 모델을 지원하며 보안을 보장합니다.
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