AI 또는 풀스택 개발에 어려움을 겪고 계신가요? 맞춤형 조언, 기술 통합 등 유니티 전문가가 도와드리겠습니다. 다음 연락처로 문의하세요. [email protected].

고급 AI 플랫폼

데이터 프라이버시를 희생하지 않고 최고의 AI 엔진을 사용하세요.

NLP Cloud는 최첨단 AI 엔진을 사용할 수 있는 인공 지능 플랫폼으로, 자체 데이터로 자체 엔진을 훈련할 수도 있습니다. 이 플랫폼은 데이터 프라이버시에 중점을 두고 설계되었기 때문에 기밀을 침해하지 않고 비즈니스에서 AI를 안전하게 사용할 수 있으며, 온프레미스/엣지에 AI 모델을 배포할 수도 있습니다. 유니티는 소규모의 특정 AI 엔진과 대규모의 최첨단 생성 AI 엔진을 모두 제공하므로 합리적인 비용으로 최첨단 AI 기능을 애플리케이션에 쉽게 통합할 수 있습니다.

왜 NLP Cloud로 구축해야 할까요?

고성능

프로덕션에 적합한 빠르고 정확한 AI 모델. 최첨단 하드웨어를 활용하는 고가용성 추론 API.

데이터 프라이버시 및 보안

NLP Cloud는 HIPAA/GDPR/CPA를 준수하며 SOC 2 인증을 위해 노력하고 있습니다. 사용자의 데이터를 볼 수 없고, 사용자의 데이터를 저장하지 않으며, 사용자의 데이터를 사용하여 자체 AI 모델을 학습시키지 않습니다.

온프레미스/엣지 AI

중요한 보안 및 개인정보 보호 요구사항이 있거나 성능상의 이유로 격리된 자체 서버에 모델을 사내에 배포할 수 있습니다. 전문가 팀이 도와드리겠습니다.

다국어 AI

다국어 모델과 다국어 애드온을 통해 모든 NLP Cloud의 AI 모델을 200개 언어로 사용할 수 있습니다.

복잡성 없음

DevOps나 API 프로그래밍에 대해 걱정할 필요 없이 텍스트 처리에만 집중하세요. AI 프로젝트를 신속하게 제공하세요.

사용자 지정 모델

자체 모델을 미세 조정하거나 사내 사용자 지정 모델을 업로드하여 프로덕션에 쉽게 배포하세요.

NLP Cloud는 NVIDIA 파트너입니다.

NLP Cloud는 최첨단 성능을 제공하기 위해 NVIDIA와 긴밀하게 협력하고 있습니다. 저희의 생성 AI 엔진은 짧은 지연 시간과 합리적인 비용을 보장하기 위해 최첨단 NVIDIA GPU에 배포됩니다. 또한 자체 온프레미스 NVIDIA GPU에 AI 엔진을 배포할 수도 있습니다.

개발자를 위해 구축

NLP Cloud는 간단하고 강력한 API를 제공합니다.

확장성과 고가용성은 플랫폼에서 원활하게 관리됩니다.

생성 AI와 대규모 언어 모델을 올바르게 사용하는 방법을 잘 모르시나요? 저희 지원팀이 도와드리겠습니다!


Github에서 클라이언트 라이브러리를 확인하세요:

Python
Ruby
Go
Node.js
PHP

자세한 내용 를 문서에 추가하세요.

curl https://api.nlpcloud.io/v1/en_core_web_lg/entities \ > -X POST -d '{"text":"John Doe is a Go Developer at Google"}' ^2000 `[ { "end": 8, "start": 0, "text": "John Doe", "type": "PERSON" }, { "end": 25, "start": 13, "text": "Go Developer", "type": "POSITION" }, { "end": 35, "start": 30, "text": "Google", "type": "ORG" }, ] user@local:~$` ^3000

curl https://api.nlpcloud.io/v1/bart-large-mnli-yahoo-answers/classification \ > -X POST -d '{ "text":"John Doe is a Go Developer at Google. He has been working there for 10 years and has been awarded employee of the year.", "labels":["job", "nature", "space"], "multi_class": true }' ^2000 `{ "labels":["job", "space", "nature"], "scores":[0.9258800745010376, 0.1938474327325821, 0.010988450609147549] } user@local:~$` ^3000

curl https://api.nlpcloud.io/v1/roberta-base-squad2/question \ > -X POST -d '{ "context":"French president Emmanuel Macron said the country was at war with an invisible, elusive enemy, and the measures were unprecedented, but circumstances demanded them.", "question":"Who is the French president?" }' ^2000 `{ "answer":"Emmanuel Macron", "score":0.9595934152603149, "start":17, "end":32 } user@local:~$` ^3000

curl https://api.nlpcloud.io/v1/distilbert-finetuned-sst-2-english/sentiment \ > -X POST -d '{"context":"NLP Cloud proposes an amazing service!"}' ^2000 `{ "scored_labels":[ { "label":"POSITIVE", "score":0.9996881484985352 } ] } user@local:~$` ^3000

curl https://api.nlpcloud.io/v1/bart-large-cnn/summarization \ > -X POST -d '{"text":"The tower is 324 metres (1,063 ft) tall, about the same height as an 81-storey building, and the tallest structure in Paris. Its base is square, measuring 125 metres (410 ft) on each side. During its construction, the Eiffel Tower surpassed the Washington Monument to become the tallest man-made structure in the world, a title it held for 41 years until the Chrysler Building in New York City was finished in 1930. It was the first structure to reach a height of 300 metres. Due to the addition of a broadcasting aerial at the top of the tower in 1957, it is now taller than the Chrysler Building by 5.2 metres (17 ft). Excluding transmitters, the Eiffel Tower is the second tallest free-standing structure in France after the Millau Viaduct."}' ^2000 `{ "summary_text":"The tower is 324 metres (1,063 ft) tall, about the same height as an 81-storey building. Its base is square, measuring 125 metres (410 ft) on each side. During its construction, the Eiffel Tower surpassed the Washington Monument to become the tallest man-made structure in the world." } user@local:~$` ^3000

curl https://api.nlpcloud.io/v1/gpu/dolphin/generation \ > -X POST -d '{ "text":"Dolphin is a powerful NLP model", "min_length":10, "max_length":30 }' ^2000 `{ "generated_text":"Dolphin is a powerful NLP model for text generation. This is the open-source version of GPT-4 by OpenAI. It is the most advanced NLP model created as of today." } user@local:~$` ^3000

curl https://api.nlpcloud.io/v1/opus-mt-en-fr/translation \ > -X POST -d '{"text":"John Doe has been working for Microsoft in Seattle since 1999."}' ^2000 `{ "translation_text": "John Doe travaille pour Microsoft à Seattle depuis 1999." } user@local:~$` ^3000

curl https://api.nlpcloud.io/v1/python-langdetect/langdetection \ > -X POST -d '{"text":"John Doe has been working for Microsoft in Seattle since 1999. Il parle aussi un peu français."}' ^2000 `{ "languages": [ { "en": 0.7142834369645996 }, { "fr": 0.28571521669868466 } ] } user@local:~$` ^3000

user@local:~$

고객

BBVA
Johnson & Johnson
Zapier
GSK
Generali
Schneider
General Electric
Dell
Zoom
PWC
Lufthansa
Deloitte

"머신 러닝 모델을 미세 조정하는 데 많은 에너지를 쏟았지만, 실제 운영 프로세스를 과소평가한 것이 분명합니다. NLP Cloud 덕분에 많은 시간을 절약할 수 있었고 가격도 정말 저렴했습니다."

Patrick, MatchMaker의 CTO

"회사 정책상 OpenAI에서 GPT-5를 사용할 수 없기 때문에 대신 NLP Cloud에서 GPT-OSS 120B를 사용하고 있습니다. 좋은 점은 온프레미스에 배포할 수 있다는 점인데, 향후 개인 정보 보호 및 규정 준수를 위해 고려할 수 있는 사항입니다."

Marc, 소프트웨어 엔지니어

"저희 모델에 Docker로 배포된 작동하는 API를 개발했지만 성능과 확장성 문제에 빠르게 직면했습니다. 이 문제를 해결하기 위해 몇 주를 고민한 끝에 결국 이 클라우드 솔루션을 선택했고 지금까지 후회하지 않고 있습니다!"

Maria, CybelAI의 CSO

"결국 LLaMA 3의 미세 조정을 포기하고... 이제 우리는 독점적으로 Dolphin on NLP Cloud를 미세 조정하고 배포하고 있으며 이렇게 만족하고 있습니다."

Whalid, 다이렉트 IT의 수석 개발자

의료 비즈니스 사례

LAO(Laboratoire d'appareillage occulaire)는 리엘 증후군과 같은 특정 안질환을 치료하기 위해 혁신적인 렌즈를 만드는 프랑스 산업 연구소입니다.

LAO는 자동 지원 티켓 분류를 위해 NLP 클라우드 분류 API를 사용합니다.


"NLP Cloud와의 협업은 생산성과 환자 만족도를 높이는 데 큰 도움이 되었습니다. AI가 도움이 될 수 있다는 직감은 있었지만 어떻게 구현해야 할지 몰랐습니다. NLP Cloud의 전문 지식이 결정적이었습니다."

프레데릭 베셸레, LAO의 CEO


여기에서 자세히 알아보기.

사용 사례

사용 사례 사용 모델
자동 음성 인식(음성을 텍스트로 변환): 자동 언어 감지, 자동 구두점 및 단어 수준의 타임스탬프를 사용하여 100개 언어로 오디오 또는 비디오 파일에서 텍스트를 추출할 수 있습니다. 저희는 OpenAI의 Whisper Large 모델을 사용합니다. 놀이터 >>
분류: 텍스트를 보내면 AI가 다양한 언어로 텍스트에 적합한 카테고리를 적용하도록 할 수 있습니다. 옵션으로 평가하고자 하는 잠재적 카테고리를 제안할 수도 있습니다. 저희는 GPT-OSS 120B, LLaMA 3.1 405B 및 사내 NLP 클라우드 모델인 미세 조정된 LLaMA 3.3 70B를 사용합니다. 또한 조 데이비슨의 Bart 대형 MNLI Yahoo Answers와 XLM Roberta 대형 XNLI를 사용합니다. 놀이터 >>
챗봇/대화형 AI: 인공지능과 유창하게 토론하고 다양한 언어로 관련 답변을 얻을 수 있습니다. 저희는 GPT-OSS 120B, LLaMA 3.1 405B 및 사내 NLP 클라우드 모델인 ChatDolphin과 미세 조정된 LLaMA 3.3 70B를 사용합니다. 또한 에릭 하트포드의 Dolphin Yi 34B와 에릭 하트포드의 Dolphin Mixtral 8x7B를 사용합니다. 놀이터 >>
코드 생성: 모든 프로그래밍 언어로 간단한 명령어에서 소스 코드를 생성할 수 있습니다. 저희는 GPT-OSS 120B, LLaMA 3.1 405B 및 사내 NLP 클라우드 모델인 ChatDolphin과 미세 조정된 LLaMA 3 70B를 사용합니다. 또한 에릭 하트포드의 Dolphin Yi 34B와 에릭 하트포드의 Dolphin Mixtral 8x7B를 사용합니다. 놀이터 >>
대화 요약: summarize a conversation, in many languages 저희는 필립 슈미드의 Bart Large CNN SamSum을 사용합니다. 놀이터 >>
임베딩: 50개 이상의 언어로 임베딩을 계산합니다.. 우리는 Paraphrase Multilingual Mpnet Base V2와 같은 여러 문장 변환기 모델을 사용합니다.
문법 및 맞춤법 교정: 텍스트 블록을 보내면 AI가 다양한 언어로 실수를 바로잡아 줍니다. 저희는 GPT-OSS 120B, LLaMA 3.1 405B 및 사내 NLP 클라우드 모델인 ChatDolphin과 미세 조정된 LLaMA 3 70B를 사용합니다. 또한 에릭 하트포드의 Dolphin Yi 34B와 에릭 하트포드의 Dolphin Mixtral 8x7B를 사용합니다. 놀이터 >>
헤드라인 생성: 문자를 보내면 다양한 언어로 헤드라인에 적합한 매우 짧은 요약본을 받아볼 수 있습니다. 저희는 Michal Pleban의 T5 Base EN Generate Headline을 사용합니다. 놀이터 >>
의도 분류: 다양한 언어로 된 텍스트의 의도를 이해할 수 있습니다. 저희는 GPT-OSS 120B, LLaMA 3.1 405B 및 사내 NLP 클라우드 모델인 ChatDolphin과 미세 조정된 LLaMA 3 70B를 사용합니다. 또한 에릭 하트포드의 Dolphin Yi 34B와 에릭 하트포드의 Dolphin Mixtral 8x7B를 사용합니다. 놀이터 >>
키워드 및 키프레이즈 추출:다양한 언어로 된 텍스트에서 주요 키워드를 추출합니다. 저희는 GPT-OSS 120B, LLaMA 3.1 405B 및 사내 NLP 클라우드 모델과 미세 조정된 LLaMA 3.3 70B를 사용합니다. 놀이터 >>
언어 감지: 는 텍스트에서 하나 또는 여러 언어를 감지합니다. 저희는 Python의 LangDetect 라이브러리를 사용합니다. 놀이터 >>
문법화: 다양한 언어로 텍스트에서 레마를 추출합니다. 모든 대형 스파시 모델을 사용할 수 있습니다.
네임드 엔티티 인식(NER): 다양한 언어로 이름, 회사, 국가, 직책 등 비정형 텍스트에서 구조화된 정보를 추출할 수 있습니다. 저희는 GPT-OSS 120B, LLaMA 3.1 405B 및 사내 NLP 클라우드 모델인 미세 조정된 LLaMA 3.3 70B를 사용합니다. 또한 모든 대형 스파시 모델을 사용합니다. 놀이터 >>
명사 청크: 다양한 언어로 텍스트에서 명사 덩어리를 추출합니다. 모든 대형 스파시 모델을 사용할 수 있습니다.
의역 및 재작성: 같은 의미의 유사한 콘텐츠를 여러 언어로 생성할 수 있습니다. 저희는 GPT-OSS 120B, LLaMA 3.1 405B 및 사내 NLP 클라우드 모델인 미세 조정된 LLaMA 3.3 70B를 사용합니다. 놀이터 >>
POS(음성 인식) 태깅: 다양한 언어로 텍스트의 각 단어에 품사를 할당합니다. 모든 대형 스파시 모델을 사용할 수 있습니다.
질문 답변: 다양한 언어로 무엇이든 질문할 수 있습니다. 옵션으로 컨텍스트를 제공하면 AI가 이 컨텍스트를 사용하여 질문에 답할 수 있습니다. 저희는 GPT-OSS 120B, LLaMA 3.1 405B 및 사내 NLP 클라우드 모델인 ChatDolphin과 미세 조정된 LLaMA 3 70B를 사용합니다. 또한 Deepset의 Roberta Base Squad 2, Eric Hartford의 Dolphin Yi 34B, Eric Hartford의 Dolphin Mixtral 8x7B를 사용하고 있습니다. 놀이터 >>
시맨틱 검색: 50개 이상의 언어로 나만의 데이터를 검색할 수 있습니다. 자신의 도메인 지식(내부 문서, 계약서 등)으로 자신만의 시맨틱 검색/RAG 모델을 만들고 이에 대해 시맨틱 질문을 하세요. 놀이터 >>
의미적 유사성: 50개 이상의 언어로 두 텍스트의 의미가 같은지 아닌지를 감지합니다. Paraphrase 다국어 Mpnet Base V2를 사용합니다. 놀이터 >>
감정 및 감정 분석: 는 다양한 언어로 텍스트에서 감정(긍정, 부정, 두려움, 기쁨 등)을 파악합니다. 또한 금융 감정 분석을 위한 AI도 보유하고 있습니다. 저희는 디스틸버트 베이스 언케이싱 파인튜닝 SST-2, 디스틸버트 베이스 언케이싱 이모션, 프로서스 AI의 핀버트를 사용하고 있습니다. 놀이터 >>
음성 합성(텍스트 음성 변환): 텍스트를 오디오로 변환 저희는 Microsoft의 Speech T5를 사용합니다. 놀이터 >>
요약: send a text, and get a smaller text keeping essential information only, in many languages 저희는 GPT-OSS 120B, LLaMA 3.1 405B 및 사내 NLP 클라우드 모델인 ChatDolphin과 미세 조정된 LLaMA 3 70B를 사용합니다. 또한 Meta의 Bart Large CNN, Eric Hartford의 Dolphin Yi 34B, Eric Hartford의 Dolphin Mixtral 8x7B를 사용하고 있습니다. 놀이터 >>
텍스트 생성: 자연어('지시' 요청)로 요청을 하거나 단발성 학습. 저희는 GPT-OSS 120B, LLaMA 3.1 405B, 사내 NLP 클라우드 모델인 ChatDolphin과 미세 조정된 LLaMA 3.3 70B를 사용하고 있습니다. 또한 에릭 하트포드의 Dolphin Yi 34B와 에릭 하트포드의 Dolphin Mixtral 8x7B를 사용하고 있습니다. 더 나은 결과를 위해 자체 텍스트 생성 모델을 미세 조정할 수도 있습니다. 놀이터 >>
토큰화: 다양한 언어로 텍스트에서 토큰을 추출합니다. 모든 대형 스파시 모델을 사용할 수 있습니다.
번역: 자동 입력 언어 감지 기능으로 200개 언어로 텍스트를 번역할 수 있습니다. 200개 언어 번역을 위해 Meta의 NLLB 200 3.3B를 사용합니다. 놀이터 >>

위 목록에 없는 특정 사용 사례나 AI 모델을 찾고 계신가요? 알려주세요!

엣지 AI / 온프레미스

대부분의 AI 모델은 자체 서버에 배포할 수 있습니다.


의료 애플리케이션, 금융 애플리케이션 등 높은 수준의 개인정보 보호가 필요한 중요한 애플리케이션에 가장 적합한 솔루션입니다... 저희 모델은 인터넷 연결이 필요하지 않습니다.

또한 짧은 지연 시간이 필요한 애플리케이션의 경우 AI 모델을 최종 사용자와 최대한 가깝게 만들 수 있다는 점에서 흥미롭습니다.


자체 AI 인프라를 프로비저닝하는 것은 어려울 수 있습니다. 그렇기 때문에 필요한 경우 엔지니어가 배포 과정에서 도움을 드릴 수 있습니다.


또한 NLP Cloud에서 자체 모델을 미세 조정한 다음 자체 서버에 배포할 수도 있습니다.

나만의 모델 훈련

자체 비즈니스 데이터로 자체 AI 모델을 학습/미세 조정하고 GPU 가용성, 메모리 사용량, 고가용성, 확장성 등의 배포 고려 사항에 대한 걱정 없이 프로덕션 환경에서 바로 사용할 수 있습니다. 원하는 만큼 모델을 업로드하고 프로덕션에 배포할 수 있습니다.

지원

이미 계정이 있으신가요? 대시보드에서 메시지를 보내주세요.


그렇지 않은 경우 다음 주소로 이메일을 보내주세요. [email protected].


또한 AI 관련 고급 전문 지식(컨설팅, 교육, 통합...)도 제공합니다. 귀사의 프로젝트에 대해 자세히 알려주세요.

NLP 클라우드의 보안

NLP Cloud는 사용자의 데이터와 개인정보 보호를 가장 중요하게 생각합니다. 플랫폼과 데이터의 안전을 보장하기 위해 지속적으로 플랫폼과 방법에 리소스와 방법을 배포하고 있습니다. 아래에 언급된 내용은 당사가 사용하는 보안 프로토콜의 일부에 불과합니다. 귀사의 규정 준수 요건을 충족하는 방법에 대해 논의하고 싶으시다면 저희에게 문의해 주세요!

물리적 보안

NLP 클라우드 프로덕션 데이터는 가장 안정적인 클라우드 서비스 및 기업 데이터 센터 내에서 처리 및 보관됩니다.

데이터 스토리지

장기간 보관하는 데이터는 암호화 처리되어 안전하게 보호됩니다.

시스템 보안

방화벽과 보안 시스템 설정은 모든 NLP 클라우드 서버와 데이터베이스를 보호합니다. 또한 Linux는 모든 프로덕션 서버를 구동하는 운영 체제입니다.

비밀번호 암호화

NLP Cloud는 SHA256 해시를 사용하는 PBKDF2 알고리즘에 따라 해시된 버전의 비밀번호만 저장합니다.

내부 정책

NLP Cloud는 여러 측면을 다루는 광범위한 안전 프로토콜을 생성했습니다. 이러한 프로토콜은 지속적으로 갱신되어 모든 공동 작업자에게 배포됩니다.

공동 작업자 액세스

모든 직원은 보안 프로토콜과 규정을 이해하고 수시로 교육 프로그램에 참여합니다. 제한된 시스템 관리자만 NLP 클라우드 서버에 액세스할 수 있습니다.

재해 복구

NLP Cloud는 정기적으로 정보를 백업하고 주요 문제 발생 시 데이터를 복원할 수 있는 능력을 정기적으로 평가합니다.

변경 제어

NLP Cloud는 시스템 구성을 변경하는 동안 규제와 속도 간의 균형을 맞추기 위해 강력한 가이드라인을 구현합니다.

침투 테스트

외부 보안 전문가를 통해 NLP 클라우드 시스템에 대한 철저한 검사를 실시합니다.

자주 묻는 질문

토큰이란 무엇인가요?

토큰은 작은 단어, 단어의 일부 또는 구두점이 될 수 있는 고유한 개체입니다. 평균적으로 1개의 토큰은 4개의 문자로 구성되며, 100개의 토큰은 대략 75개의 단어에 해당합니다. 자연어 처리 모델은 텍스트를 처리하기 위해 텍스트를 토큰으로 변환해야 합니다.

NLP Cloud를 무료로 사용해 볼 수 있나요?

예. 신용 카드 없이 무료 요금제를 사용하면 모든 I 모델을 무료로 테스트할 수 있지만, 이 요금제의 처리량은 매우 제한적입니다. 종량제 요금제는 모든 기능을 제한 없이 쉽게 테스트할 수 있는 가장 좋은 방법입니다. 이 요금제를 사용하려면 신용 카드가 필요하지만, 테스트에 사용할 수 있는 초기 $15 크레딧이 자동으로 지급됩니다.

종량제 소비를 모니터링할 수 있나요?

예, 대시보드에 '월간 사용량' 섹션이 있어 한 달 동안의 요청 횟수와 생성한 토큰 수를 모니터링할 수 있습니다. 이는 실시간으로 업데이트됩니다.

종량제 소비의 최대 한도를 설정할 수 있나요?

예, 대시보드에서 소프트 한도(단순 알림 수신)와 하드 한도(소비를 완전히 중단)를 모두 설정할 수 있습니다.

미세 조정이란 무엇을 의미하나요?

미세 조정이란 자신의 데이터로 자신만의 AI를 생성("훈련")하는 것을 의미합니다. 이 아이디어는 AI 모델에 많은 예제('데이터 세트')를 제공하여 사용자를 통해 학습한 다음 사용 사례를 훌륭하게 처리할 수 있도록 하는 것입니다. 이는 머신 러닝에서 최첨단 결과를 얻을 수 있는 가장 좋은 방법입니다. 최신 AI 모델은 몇 가지 예제만으로 미세 조정이 가능하므로 데이터 세트 미세 조정에 너무 많은 시간을 할애할 필요는 없습니다. 예를 들어 500개의 예제만으로 훌륭한 결과를 얻을 수 있습니다. NLP Cloud에서 Dolphin, Yi 34B, Mixtral 8x7B를 미세 조정할 수 있습니다.

내 서버에 모델을 배포할 수 있나요?

예. 대부분의 AI 모델은 엣지/온프레미스에서 사용할 수 있습니다. 저희 엔지니어들이 도움을 드릴 수 있으니 개인정보 보호 및 저지연에 대해 더 궁금한 점이 있으면 언제든지 문의해 주세요.

GPU를 사용해야 하나요?

상황에 따라 다릅니다. 대부분의 AI 모델은 GPU 없이도 매우 잘 작동합니다. 하지만 ChatDolphin, GPT-OSS 120B, LLaMA 3.1 405B, Yi 34B, Mixtral 8x7B와 같은 최첨단 생성 모델은 더 큰 입력과 출력을 처리하고 신속하게 응답하기 위해 GPU가 필요합니다. 일반적으로 처리량과 응답 시간이 크게 향상되므로 대부분의 모델에서 프로덕션용으로 GPU를 사용하는 것이 좋습니다.

GPT-5와 GPT-5를 어떻게 비교하나요?

GPT-5와 GPT-4는 OpenAI에서 만든 고급 AI 모델입니다. 하지만 이 모델들은 데이터 프라이버시에 초점을 맞추지 않으며, 사용 사례에 많은 제한을 가합니다. NLP Cloud에서는 GPT-OSS 120B, LLaMA 3.1 405B, 미세 조정된 LLaMA 3.3 70B, ChatDolphin, Mixtral 8x7B, Yi 34B 등과 같은 훌륭한 오픈 소스 및 사내 대안을 제안하여 이러한 독점을 상쇄하고자 합니다!

OpenAI Whisper와 비교하면 어떤 점이 다른가요?

OpenAI Whisper는 오픈 소스 음성-텍스트 변환 모델입니다. 오픈 소스이기 때문에 NLP Cloud에서 빠른 Whisper API를 제공합니다!

OpenAI와 비교하면 어떤 점이 다른가요?

NLP Cloud는 모든 최고의 오픈 소스 AI 모델을 공정한 가격에 제안하는 작고 매우 역동적인 기술 회사입니다. 또한 자체적인 사내 모델도 제안합니다. NLP Cloud는 OpenAI보다 훨씬 더 개인 정보 보호에 초점을 맞추고 저렴할 뿐만 아니라 사용 측면에서 훨씬 덜 제한적이며 OpenAI가 제공하지 않는 많은 기능과 모델을 제공합니다. 예를 들어 온프레미스에 모델을 배포할 수 있고, HIPAA/GDPR을 준수하며, 특정 사용 사례 전용 API 엔드포인트를 제안하는 등 다양한 기능을 제공합니다.

아직 지원되지 않는 특정 사용 사례나 모델이 필요한데 지원할 수 있나요?

예! 저희는 매우 빠르게 반응하고 유연하게 대응합니다. 현재 대부분의 모델과 기능은 고객의 요청이 있었기 때문에 존재하는 것이므로 필요한 사항을 알려주세요.