리소스사례 연구

업스테이지 컨소시엄과 래블업이 한국형 파운데이션 모델을 개발하기 위해 Backend.AI를 활용하는 방법

회복탄력적인 대규모 학습 환경 구축을 위한 래블업과 업스테이지의 엔드투엔드 접근 방식

업스테이지 컨소시엄과 래블업이 한국형 파운데이션 모델을 개발하기 위해 Backend.AI를 활용하는 방법
업스테이지는 인프라 단의 모든 것을 Backend.AI에게 맡겼습니다. 덕분에 인프라 관리에 시간을 할애하는 대신 거대언어모델(LLM) 개발에 매진할 수 있었습니다.

업스테이지 컨소시엄 이승윤 리드

업스테이지 컨소시엄과 래블업이 한국형 파운데이션 모델을 개발하기 위해 Backend.AI를 활용하는 방법

리소스 다운로드

아래 양식을 작성해 주세요.

관련 서비스

Backend.AI

Backend.AI는 자체 개발한 오케스트레이션 및 작업 스케줄러를 기반으로 하는 벤더 중립적 가속 워크로드 호스팅 플랫폼으로, 클라우드 또는 온프레미스(에어갭) 클러스터 위에서 실행됩니다.

서비스 살펴보기
Backend.AI FastTrack 3

LLM 파인튜닝과 서빙을 위한 MLOps 파이프라인 플랫폼입니다. 데이터를 준비하고, 모델을 학습시키고, 성능을 검증한 다음, 바로 REST API로 배포하는 과정을 하나의 파이프라인으로 유기적으로 관리할 수 있습니다.

서비스 살펴보기

도움이 필요하신가요?

내용을 작성해 주시면 곧 연락 드리겠습니다.

문의하기
lablup

본사 및 HPC 연구소

KR Office: 서울특별시 강남구 선릉로 577 CR타워 8층 US Office: 3003 N First st, Suite 221, San Jose, CA 95134

  • facebook
  • youtube
  • Linkedin
  • GitHub

© Lablup Inc. All rights reserved.

개인정보를 소중히 여깁니다

쿠키는 사이트 트래픽 분석, 방문자 이용 방식 파악, 서비스 개선에 사용됩니다. 사이트 기본 동작에 필요한 필수 쿠키는 항상 활성화됩니다. 자세히 보기

"모두 수락"을 클릭하면 분석 쿠키가 기기에 저장되는 것에 동의하게 됩니다. 필수 쿠키만 허용하시려면 "모두 거부"를, 직접 선택하시려면 "상세 설정"을 눌러주세요. 설정은 언제든지 변경할 수 있습니다.