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Hugging Face API 및 AutoTrain: NLP Cloud와의 가격 및 기능 비교

Hugging Face는 파이썬 트랜스포머 라이브러리에 대한 훌륭한 작업으로 잘 알려져 있습니다, 그리고 대규모 머신 러닝 모델 리포지토리로 잘 알려져 있습니다. 하지만 추론 API 와 AutoTrain이라는 미세 조정 플랫폼도 제공합니다.

NLP 클라우드의 API와 NLP 클라우드의 미세 조정 플랫폼은 허깅 페이스의 API와 AutoTrain의 직접적인 경쟁자입니다. 이 두 업체의 가격 및 기능을 비교해 보겠습니다!

가격: 허깅 페이스 VS NLP 클라우드

먼저, NLP 클라우드 API는 CPU와 GPU에서 사용할 때 무료로 테스트할 수 있는 반면(무료 플랜과 10만 개의 무료 토큰을 제공하는 종량제 플랜 덕분에), 허깅 페이스 API는 CPU에서만 무료로 테스트할 수 있다는 점에 주목할 필요가 있습니다(무료 플랜 덕분입니다). 가장 흥미로운 트랜스포머 기반 AI 모델은 GPU에서 훨씬 빠르게 실행되기 때문에 이는 중요한 차이점입니다. 일부는 심지어 GPU에서 실행되지 않습니다.

허깅 페이스 가격
허깅 페이스 가격

요금제 측면에서 Hugging Face는 종량제 요금제(사용량에 따라 가격이 책정되는 방식)만 제안하는 반면, NLP Cloud는 선불 요금제와 종량제 요금제를 모두 제안합니다. 평균적으로 약 5,000개의 단어가 포함된 텍스트 조각에 대해 GPU에서 분당 15건의 요청 속도로 텍스트 분류를 수행한다고 가정해 보겠습니다. Hugging Face의 요금은 문자 수에 따라 책정되는 반면, NLP Cloud의 요금은 토큰 수에 따라 책정됩니다. 5,000단어는 15,000자, 3,750토큰에 해당합니다. NLP Cloud에서는 스타터 GPU 플랜에 가입하면 월 99달러, Hugging Face에서는 15k x 15 x 60 x 24 x 31 x $50 / 1M = 월 50만원입니다(!!!).

보시다시피, 허깅 페이스의 종량제 요금제는 프로덕션 용도로는 절대 적합하지 않은 것 같습니다. 말 그대로 아무도 GPU에서 텍스트 분류를 위해 그런 가격을 지불하지 않을 것입니다...

미세 조정에 관한 한, 허깅 페이스의 오토트레인 가격은 공개되지 않았기 때문에 비교조차 불가능합니다. 저희는 AutoTrain 솔루션을 등록하고 사용해 보았지만 여전히 명확한 가격을 찾을 수 없었습니다...

사용 가능한 모델

허깅 페이스의 가장 큰 장점은 플랫폼에 수많은 AI 모델을 호스팅한다는 것입니다! 그러나 이러한 모델을 실제로 사용할 수 있다는 의미는 아닙니다. 물론 다운로드할 수는 있지만 실제로 사용하는 것과는 다릅니다.

허깅 페이스의 모델 중 극히 일부만 실제로 API를 통해 추론할 수 있습니다. 아직 로드되지 않은 모델을 사용하려고 하면 몇 분 동안 기다려야 하거나 오류가 발생합니다. 한 가지 해결책은 사용하려는 모델을 항상 사용할 수 있도록 고정하는 것이지만, 이 경우 GPU에서 모델당 월 5달러의 추가 비용을 지불해야 합니다.

NLP Cloud에서는 다른 전략을 선택했습니다. 약 50개의 서로 다른 AI 모델을 항상 사용할 수 있습니다. 특정 사용 사례에 가장 적합한 모델이라고 생각될 때 모델을 선택합니다. 예를 들어 분류에는 Bart Large MNLI를, 감정 분석에는 Distilbert를, 의도 감지에는 GPT-J를 선택하는 식입니다.

더 중요한 것은 GPT-J와 같은 최첨단 AI 모델은 Hugging Face API에서 사용할 수 없으며 AutoTrain 플랫폼에서 미세 조정할 수 없는 반면, NLP Cloud에서는 이러한 대규모 언어 모델을 쉽게 사용하고 미세 조정할 수 있다는 점입니다.

NLP 클라우드의 GPT-J API 예제
NLP 클라우드의 GPT-J API 예제
NLP 클라우드에서 GPT-J 미세 조정
NLP 클라우드에서 GPT-J 미세 조정

지원

허깅 페이스는 랩 또는 엔터프라이즈 요금제를 선택한 경우에만 지원을 제공합니다.

무료 고객, 소규모 유료 고객, 엔터프라이즈 고객 등 모든 고객에게 최고의 지원을 제공합니다. 고객이 흥미로운 기술 또는 비즈니스 관련 질문을 많이 할 수 있기 때문에 AI 및 자연어 처리와 관련하여 좋은 지원은 매우 중요하다고 생각합니다.

속도와 안정성

벤치마크 결과, 테스트한 모든 모델에서 CPU 또는 GPU에 관계없이 NLP 클라우드 API의 지연 시간이 더 짧았습니다.

이러한 머신 러닝 API에는 속도가 매우 중요하며, NLP Cloud가 더 빠르게 응답한다는 사실은 비즈니스 요구 사항에 따라 큰 차이를 만들 수 있습니다.

미세 조정에 관한 한, 허깅 페이스 오토트레인 플랫폼에서 실행한 대부분의 미세 조정이 명시적인 오류 메시지 없이 실패했기 때문에 현재로서는 적절한 비교를 할 수 없었습니다.

결론

사용자들은 종종 NLP Cloud를 Hugging Face API 및 AutoTrain 플랫폼과 비교합니다.

하지만 가격적인 측면과 성능적인 측면 모두에서 NLP 클라우드 API가 훨씬 더 흥미롭다고 생각합니다.

또한 모든 고객에게 차별 없이 고품질의 지원을 제공하는 것을 매우 자랑스럽게 생각합니다.

한번 사용해 보시겠어요? 여기에서 NLP 클라우드를 테스트하세요!

Juliette
NLP 클라우드의 마케팅 관리자