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Fastino Labs

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Fastino Labs는 생산 AI를 위한 오픈 가중치 언어 및 의사결정 모델을 전문으로 하는 응용 연구 실험실입니다. GLiNER 및 GLiDE를 포함한 다양한 모델과 구성 가능한 훈련 API, 자율적 미세 조정 에이전트를 제공합니다. 이들의 솔루션은 관리되는 인프라에서 맞춤형 모델 개발, 추론 및 훈련을 가능하게 하여 다양한 AI 워크플로우를 지원합니다.

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Fastino Labs 스크린샷
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Fastino Labs는 오픈 가중치 언어 및 의사결정 모델과 생산 AI 환경에 맞춘 도구를 구축하는 데 전념하는 응용 연구 실험실로 운영됩니다. 이 회사는 GLiNER를 통한 추출 및 분류, GLiDE를 통한 복잡한 의사결정 작업 등 혁신적인 모델 패밀리를 통해 에이전틱 AI 기능을 발전시키는 데 집중하고 있습니다.

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그들의 제품 제공은 세 가지 핵심 기둥을 중심으로 구성됩니다: 모델, 훈련 API 및 자율 훈련 에이전트. 사용자는 Fastino Labs에서 개발한 맞춤형 언어, 분류, 추출 및 의사결정 모델의 다양한 카탈로그를 탐색할 수 있습니다. 이러한 모델은 가중치로 다운로드할 수 있으며, 호스팅된 API를 통해 추론을 위해 접근할 수 있어 다양한 배포 시나리오에 유연성을 제공합니다. GLiDE 의사결정 모델은 0.4B에서 27B 파라미터까지 다양하며, 성능이 뛰어나며 GLiDE는 Hugging Face의 의사결정 지수에서 1위로 평가받고 있습니다.

훈련 API는 사용자가 자신의 데이터와 SFT/RL 루프를 가져와 Fastino의 관리 인프라에서 오픈 모델을 훈련할 수 있도록 합니다. 이는 대안 솔루션에 비해 비용 효율성을 목표로 합니다. 기업 고객을 위해 에이전틱 사후 훈련 솔루션이 제공되어 고급 기능을 제공합니다. 이 플랫폼은 인코더(GLiNER) 및 디코더(LLM) 모델 훈련을 지원하며, 관리형, 대화형 및 자율 훈련 워크플로우 옵션을 제공합니다. Auto Train 기능은 데이터 준비, 훈련, 평가 및 모델 선택을 Fastino의 자율 에이전트에 위임하여 모델 개발 프로세스를 간소화합니다.

Fastino Labs는 오픈 가중치 모델을 강조하며, 커뮤니티 참여와 광범위한 채택을 촉진하고 있으며, Hugging Face에서 5500만 건 이상의 모델 다운로드와 6700개 이상의 GitHub 스타 수치로 이를 입증하고 있습니다. 그들의 모델은 추출, 분류, 의사결정 및 추론을 포함한 다양한 응용 프로그램을 위해 설계되었습니다. 이 플랫폼은 API 키 설정부터 추론 호출 실행 및 훈련 작업 생성에 이르기까지 사용자가 모델과 API를 통합하는 데 도움을 주기 위한 포괄적인 문서와 빠른 시작 가이드를 제공합니다. Fastino Inc.는 데이터 보안, 개인 정보 보호 및 책임 있는 AI 사용에 전념하며, SOC 2 Type I/II 및 ISO 27001 인증을 위한 지속적인 노력을 기울이고 있습니다.

  • 카테고리AI 모델 및 LLM
  • 요금제영업팀 문의
  • 배포클라우드
  • 플랫폼웹

  • 오픈 가중치 언어 모델

  • GLiNER 추출 및 분류 모델

  • GLiDE 의사결정 모델 (0.4B에서 27B 파라미터)

  • 모델 추론을 위한 호스팅된 API

  • 구성 가능한 훈련 API

  • 관리형 인코더 훈련 워크플로우

  • 대화형 디코더 훈련 워크플로우

  • 자율 훈련 에이전트 (Auto Train)

  • 맞춤형 모델 개발

  • SFT/RL 루프 지원

  • 생산 AI를 위한 인프라

  • 다국어 추출 기능

  • 의사결정을 위한 구조화된 선택 및 신뢰도 점수

  • API 키 관리

  • 포괄적인 문서

  1. 계정 생성: Fastino 계정에 가입하여 시작하세요.

  2. API 키 얻기: 설정 섹션에서 API 키를 가져옵니다.

  3. 추론 실행: cURL, Python 또는 JavaScript를 사용하여 모델 추론을 위한 첫 번째 API 호출을 수행합니다.

  4. 스키마 정의 (GLiNER용): 추출 작업을 위해 엔티티, 분류, 구조 또는 관계가 포함된 스키마를 정의합니다.

  5. 훈련 작업 생성: 데이터 세트와 구성을 훈련 API에 전송하여 디코더 훈련 작업을 시작합니다.

  6. 훈련 모니터링: 요청된 상태에서 완료 또는 배포 상태까지 훈련 작업의 생애 주기를 추적합니다.

  7. 데모 탐색: 데모 라이브러리를 활용하여 실제 응용 프로그램과 예제를 확인합니다.

  8. 모델 통합: 다양한 AI 워크플로우를 위해 Fastino의 모델을 애플리케이션에 통합합니다.

  • 맞춤형 모델 개발
  • 구조화된 데이터 추출
  • 텍스트 분류
  • 복잡한 의사결정
  • 자동화된 훈련 워크플로우
  • 로봇 내비게이션
  • 실시간 콘텐츠 분석
  • 기업 AI 솔루션
  • 금융 및 의료 AI
  • API 기반 추론

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