설명
SelfJev는 맥락을 구조화된 결정으로 변환하도록 설계된 자체 호스팅 결정 모델입니다. 이 모델은 입력을 한 번 읽고 여러 개의 답변을 제공하는 4B 모델로 작동하여 빠른 의사 결정을 요구하는 애플리케이션에 효율적입니다. 이 모델은 텍스트와 이미지 입력을 지원하여 사용자가 사진에 대한 질문을 하고 확률과 함께 구조화된 답변을 받을 수 있도록 합니다.
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SelfJev의 주요 기능 중 하나는 사용자가 제어하는 인프라에서 실행되어 데이터 프라이버시와 보안을 보장하는 것입니다. 이를 통해 외부 모델 API에 의존하지 않고 민감한 입력을 처리할 수 있습니다. 이 모델은 예/아니오, 하나 선택, 결과 평가 또는 해당되는 모든 선택과 같은 다양한 유형의 질문을 처리하도록 설계되어 있어 다양한 애플리케이션에 적합합니다.
SelfJev는 또한 사용자가 특정 요구에 맞게 모델을 조정할 수 있는 미세 조정 기능을 제공합니다. 여기에는 익숙한 이미지 유형에 대한 모델 훈련과 고유한 어휘 및 엣지 케이스에 대한 조정이 포함됩니다. 이 모델은 기본 32,768 토큰의 큰 맥락 창을 지원하며 필요에 따라 더 큰 창으로 구성할 수 있습니다.
이 플랫폼은 기존 애플리케이션에 쉽게 배포하고 통합할 수 있는 경량 Python SDK를 제공합니다. Docker 및 AWS 배포를 지원하며, Runpod 및 Google Cloud에 대한 가이드도 제공됩니다. SelfJev의 아키텍처는 텍스트와 이미지 입력의 효율적인 처리를 보장하는 공유 접두사 결정 트리로 구축되어 있습니다.
전반적으로 SelfJev는 데이터와 인프라에 대한 통제를 유지하면서 AI 기반 의사 결정 프로세스를 구현하려는 조직을 위한 강력한 도구입니다.
- 카테고리머신러닝 및 데이터 사이언스
- 요금제오픈 소스
- 배포자체 호스팅
- 플랫폼Linux
SelfJev의 핵심 기능
자체 호스팅 결정 모델
텍스트 및 이미지 입력 지원
확률이 포함된 유형화된 답변
사용자 제어 인프라에서 실행
미세 조정 기능
구성 가능한 큰 맥락 창
경량 Python SDK
공유 접두사 결정 트리 아키텍처
SelfJev 사용 방법은?
구성: 필요한 사양으로 서버를 설정합니다.
배포: SelfJev 모델과 SDK를 설치합니다.
통합: 애플리케이션을 SelfJev API에 연결합니다.
사용: 텍스트 또는 이미지 입력을 보내고 구조화된 결정을 받습니다.
SelfJev의 사용 사례
- 고객 지원
- 정책 적용
- 이미지 분석
- 데이터 프라이버시
- 맞춤형 워크플로우
