Novita AI 블로그

소개 고성능 컴퓨팅의 끊임없이 진화하는 환경에서 강력한 처리 능력의 필요성이 가장 중요해졌습니다. 대규모 데이터를 다루는 기업과 연구자들은

최첨단 기술로 언어 모델을 혁신하는 vLLM을 알아보세요. 기능, 이점 및 GPU 클라우드와의 관계를 공개합니다.

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소개 대규모 언어 모델은 어떻게 개발되나? 의료 분야에서 어떻게 사용될 수 있나? 의료 분야의 인기 있는 LLM은? 의료용 LLM을 직접 학습시키는 방법은? LLM의 한계는 무엇인가?

주요 내용 요약 LLM API 이해: LLM API는 자연어 처리 및 텍스트 생성과 같은 작업을 위해 고급 AI를 통합합니다. Claude 3 Opus vs Novita AI LLM API: Claude는 멀티모달 기능과 성능 벤치마크에서 뛰어나며, Novita AI는 경제성, 낮은 지연 시간, 확장성 및 콘텐츠를...

Janitor AI와 2024년에 알아야 할 6가지 대체 AI 챗봇에 대해 논의합니다. Novita AI GPU 인스턴스에서 LLM을 실행하세요.

Face Transfer 2와 같은 나만의 3D 모델링 도구를 만들고 싶으신가요? 시작하는 방법에 대한 통찰과 팁을 알아보세요. 핵심 요약 Face Transfer 2는 AI 기반 시스템으로...

GPU는 이제 AI 프로그램을 구동하는 데 중요한 역할을 합니다. 주요 기능과 성능 비교를 통해 RTX4090을 포함한 상위 5개 GPU를 소개합니다.

소개 대규모 언어 모델(LLM)의 한계는 무엇일까요? LLM의 정의부터 시작하여 8가지 한계를 하나씩 살펴보겠습니다. 각 한계에 대해 세 가지 질문을 던집니다: 이 한계는 무엇을 의미하며 왜 그런가? 실제로 이 한계가 미치는 영향은 무엇인가? 이 한계를 어떻게 대처할 것인가? LLM을 더 잘 이해하고 상호작용하고...

이 포괄적인 가이드로 CUDA 11.8을 단계별로 설치하는 방법을 배우고, Novita AI GPU 인스턴스에서 GPU를 임대하여 최적의 성능을 확보하세요.

기원과 역사적 배경 가상화 기술의 기원은 1960년대 IBM의 메인프레임 시스템(예: System/360)이 '파티셔닝' 개념을 도입하면서 시작되었습니다. 이 기술은 메인프레임이 각각 고유한 리소스와 환경을 가진 별도의 파티션에서 여러 운영 체제와 애플리케이션을 실행할 수 있게 했습니다. 이는 가상화 기술의 탄생을...

주요 하이라이트 JupyterHub는 여러 사용자가 동시에 Jupyter Notebook을 사용할 수 있는 무료 도구입니다. 이를 통해 데이터 과학 프로젝트에서 협업이 더 쉬워지고, 프로젝트를 확장하는 데 큰 어려움이 없습니다.

급속한 AI 개발 시대에 기업은 AI 애플리케이션을 구축하고 배포할 때 수많은 선택에 직면합니다. 가상 머신(VM)과 컨테이너는 매우 선호되는 두 기술로서 각각 고유한 장점과 한계를 가지고 있습니다.