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Miniclay AI

Miniclay AI는 사용자가 자신의 데이터로 맞춤형 AI 모델을 훈련할 수 있도록 하는 파인튜닝 엔진입니다. 기본 모델 선택, 데이터셋 검사 및 훈련 레시피를 처리하여 프로세스를 간소화합니다. 사용자는 레이블이 지정된 예제를 업로드하고, Miniclay AI는 점수가 매겨진 모델과 가중치를 제공하여 사용자의 인프라에 배포할 수 있도록 하여 데이터 프라이버시와 소유권을 보장합니다.

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Miniclay AI 스크린샷
Miniclay AI 스크린샷

Miniclay AI는 특정 데이터셋에 맞춤형 모델을 훈련하기 위해 설계된 AI 파인튜닝 엔진을 제공합니다. 이 플랫폼은 사용자가 작업을 설명하고 텍스트 작업을 위한 CSV 파일이나 비전 작업을 위한 레이블이 있는 이미지를 업로드할 수 있도록 합니다. Miniclay AI는 기본 모델 선택, 잘못 레이블이 지정된 행이나 클래스 불균형과 같은 문제에 대한 데이터셋 검사, 최적의 훈련 레시피 적용이라는 복잡한 프로세스를 자동화합니다. 이러한 접근 방식은 결과 모델이 의도된 작업에 대해 매우 전문화되도록 보장하며, 종종 좁은 작업에서 더 큰 일반 모델보다 더 나은 성능을 발휘하고, 더 빠른 응답을 제공하며, 호출당 비용이 적게 듭니다.

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Miniclay AI의 핵심 이점은 훈련된 모델 가중치에 대한 완전한 소유권입니다. 사용자는 훈련된 어댑터를 다운로드하거나 자체 호스팅하거나 HuggingFace에 푸시할 수 있으며, Miniclay AI 서버에 대한 잠금이나 런타임 종속성이 없습니다. 이는 개인 AI 배포를 용이하게 하여 모델이 사용자의 VPC, 데이터 센터 또는 완전히 공기 차단된 환경 내에서 실행되도록 하여, 인수 후 Miniclay AI의 외부 API 호출이나 데이터 보존이 없도록 보장합니다.

이 플랫폼은 "측정 먼저, 훈련 나중" 철학을 강조합니다. 훈련이 시작되기 전에 Miniclay AI는 사용자의 작업에 대해 검색 및 프롬프트를 사용하여 기본 모델을 벤치마킹합니다. 이를 통해 기준 점수를 제공하며, 프롬프트만으로 사용자의 요구를 충족하는 경우 훈련을 권장하거나 비용을 청구하지 않습니다. 기준이 부족할 경우, 사용자는 파인튜닝을 통해 기대할 수 있는 성능 향상에 대한 명확한 이해를 얻게 됩니다.

Miniclay AI는 투명한 사용량 기반 가격 모델을 제공하며, 첫 번째 데모 실행은 무료이고 신용 카드가 필요하지 않습니다. 이후의 훈련 실행은 작업당 가격이 책정되며, 훈련이 시작되기 전에 정확한 비용이 사용자에 의해 인용되고 승인됩니다. 이는 심층 기계 학습 전문 지식이 없는 사람들도 파인튜닝을 접근 가능하게 하며, 플랫폼이 하이퍼파라미터와 평가를 처리하여 배포 준비가 완료된 점수가 매겨진 모델을 제공합니다.

  • 카테고리머신러닝 플랫폼
  • 요금제사용한 만큼 지불
  • 배포클라우드, 셀프 호스팅
  • 플랫폼웹

  • AI 기반 파인튜닝 엔진

  • 사용자 데이터에 대한 맞춤형 모델 훈련

  • 자동화된 기본 모델 선택

  • 데이터셋 검사 및 정리 (SynthFix)

  • 기본 모델에 대한 벤치마킹

  • 훈련된 모델 가중치에 대한 사용자 소유권

  • 개인 AI 배포 옵션 (VPC, 데이터 센터, 공기 차단)

  • 추론 중 외부 API 호출 없음

  • 인수 후 데이터 보존 없음

  • 작업당 사용량 기반 가격 책정

  • 신용 카드 없이 무료 첫 데모 실행

  • 훈련 비용 사전 승인

  • 자동화된 파인튜닝 및 배포를 위한 API

  • 텍스트 및 비전 작업 지원 (CSV, 레이블이 있는 이미지)

  • A10G/A100에서의 LoRA/QLoRA 훈련

  1. 레이블이 지정된 예제 업로드: 텍스트 작업을 위한 CSV 형식의 레이블이 지정된 데이터를 제공하거나 비전 작업을 위한 레이블이 있는 이미지를 업로드합니다.

  2. 데이터셋 검사: Miniclay AI는 자동으로 잘못 레이블이 지정된 행, 모순된 예제 및 클래스 불균형에 대한 데이터셋을 검사합니다.

  3. 기준 벤치마크: 기본 모델이 검색 및 프롬프트를 사용하여 작업에 대해 점수가 매겨져 성능 기준을 설정합니다.

  4. 훈련 및 점수: 기준이 충족되지 않으면 Miniclay AI가 기본 모델을 선택하고 하이퍼파라미터를 결정한 후 모델을 훈련하고 점수를 매깁니다.

  5. 비용 승인: 유료 훈련 작업이 시작되기 전에 인용된 정확한 비용을 검토하고 승인합니다.

  6. 가중치 가져오기: 훈련된 어댑터를 다운로드하거나 자체 호스팅하거나 HuggingFace 계정으로 푸시합니다.

  • 티켓 및 이메일 라우팅
  • 문서 필드 추출
  • 데이터 품질 분류
  • 개인 AI 배포
  • 작업별 모델 생성
  • 비용 효율적인 추론
  • 보안 및 규정 준수

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