Lepton AI
Build and deploy AI applications with Lepton AI and Zilliz Cloud vector database
이 통합 기능을 무료로 사용하세요.렙톤 AI 소개
Lepton AI는 개발자가 AI 애플리케이션을 효율적으로 빌드하고 배포할 수 있도록 지원하는 플랫폼입니다. 모델 개발에 Python 네이티브 접근 방식을 제공하므로 팀은 최소한의 설정으로 로컬에서 디버깅하고 프로덕션에 배포할 수 있습니다. 이 플랫폼은 LLM 및 확산 모델을 비롯한 다양한 AI 모델을 지원하므로 팀이 애플리케이션에 AI를 통합할 수 있습니다.
플랫폼의 OpenAI 스타일 API는 기존 도구 및 워크플로와의 호환성을 보장하며, 클라우드 배포 기능을 통해 AI 애플리케이션을 빠르게 확장할 수 있습니다.
질리즈 클라우드와 렙톤 AI가 필요한 이유
질리즈 클라우드와 렙톤 AI의 통합으로 AI 애플리케이션 구축을 위한 강력한 솔루션이 탄생했습니다. 질리즈 클라우드는 유사도 검색과 데이터 관리에 필요한 벡터 데이터베이스 인프라를 제공하고, 렙톤 AI는 모델 배포와 API 관리를 처리합니다. 이 조합을 통해 팀은 복잡한 인프라를 관리할 필요 없이 프로덕션에 바로 사용할 수 있는 AI 애플리케이션을 구축할 수 있습니다.
이 통합은 특히 RAG 애플리케이션에서 빛을 발하는데, Zilliz Cloud의 벡터 검색 기능이 Lepton AI의 LLM 관리 기능을 보완하여 AI 기반 검색 및 추천 시스템 구축을 위한 완벽한 솔루션을 만들어냅니다.
질리즈 클라우드와 렙톤 AI가 함께 작동하는 방식
렙톤 AI는 표준 Milvus SDK를 통해 질리즈 클라우드에 연결하여 벡터를 원활하게 저장하고 검색할 수 있습니다. RAG 시스템과 같은 애플리케이션을 구축할 때 Lepton AI는 LLM 구성 요소와 API 엔드포인트를 관리하고, Zilliz Cloud는 벡터 저장 및 유사도 검색 작업을 처리합니다. 이 통합은 벡터 검색 기능을 갖춘 AI 애플리케이션을 구축하기 위한 완벽한 파이프라인을 제공합니다.
워크플로에는 일반적으로 다음이 포함됩니다:
- Lepton AI를 사용하여 LLM 모델 관리 및 배포
- 질리즈 클라우드에 임베딩 및 벡터 저장하기
- 관련 콘텐츠에 대한 유사도 검색 수행
- 최종 출력을 위한 LLM을 통한 결과 처리
학습
튜토리얼: LLM 애플리케이션 구축
실습 튜토리얼을 통해 렙톤 AI와 질리즈 클라우드를 사용하여 LLM 애플리케이션을 구축하는 방법을 알아보세요. 이 튜토리얼은 두 플랫폼의 기능을 모두 활용하는 RAG 시스템을 만드는 과정을 안내합니다:
- 개발 환경 설정하기
- 질리즈 클라우드에 연결하기
- Lepton AI로 LLM 모델 관리하기
- 완전한 RAG 파이프라인 구축하기
- 프로덕션 배포를 위한 모범 사례
추가 리소스
- 렙톤 AI 문서](https://docs.lepton.ai/)
- API 참조 문서](https://docs.lepton.ai/reference/)
- 밀버스 및 렙톤 AI 튜토리얼로 RAG 구축하기](https://milvus.io/docs/build_RAG_with_milvus_and_lepton.md)
- 질리즈 클라우드 빠른 시작 가이드](https://docs.zilliz.com/docs/quick-start)