Liquid AI
Liquid AI는 휴대폰, 노트북, 차량, 임베디드 시스템 등에서 로컬로 실행되는 디바이스 네이티브 기초 모델(LFM)을 개발합니다. llama.cpp, MLX, ONNX, CoreML로 내보낼 수 있는 컴팩트한 모델 패밀리는 3200개 이상의 변형과 산업 현장 배포를 통해 프라이빗하고 저지연의 추론 및 검색을 가능하게 합니다.
개요
목표 하드웨어에 맞는 LFM 변형을 선택하고, LEAP으로 도메인 데이터에 맞춰 미세 조정한 후 양자화하고, 런타임별 단일 아티팩트를 내보내세요. 노트북, 모바일, 차량에 배포하여 기존 애플리케이션 스택을 통해 프라이빗한 디바이스 내 추론과 모니터링을 실행할 수 있습니다.
플랫폼 개요
데이터센터를 넘어 AI를 제품에 적용하는 엔지니어를 위해 설계되었습니다: 모바일 앱 개발자, 자동차 소프트웨어 팀, 임베디드 및 로보틱스 엔지니어, 전자상거래, 금융, 의료, 산업, 국방 분야의 ML 실무자. 액체 신경망, 상태 공간 모델, 토크나이저 업그레이드를 연구하는 연구자는 빠르게 프로토타입을 만들고 Pipette 벤치마크로 검증할 수 있습니다. 규제 환경의 조직은 민감한 콘텐츠를 로컬에 유지하면서 소비자 하드웨어에서 기대하는 대화형 반응성을 맞추기 위해 LFM을 채택합니다.
- LEAP으로 LFM을 미세 조정한 후 MLX, ONNX, CoreML로 내보내세요.
- 1GB 이하 모델을 노트북, 모바일, 차량에 배포해 프라이빗 추론을 실행하세요.
- LFM2.5-VL을 사용해 디바이스 내에서 이미지와 텍스트를 결합한 멀티모달 이해를 구현하세요.
- DSpark와 양자화 인지 증류로 엣지 배포 시 추론 속도를 가속하세요.
- CPU 전용 시스템에서도 검색기와 긴 컨텍스트 인코더를 효율적으로 실행하세요.
주요 특징
대상 사용자
Liquid Foundation Models 카탈로그와 모델 플레이그라운드를 탐색하며 후보 모델을 벤치마크하는 것부터 시작하세요. LEAP SDK를 설치하고 기본 LFM을 불러와 선별된 데이터셋으로 미세 조정합니다. 양자화 인지 증류, 토크나이저 확장, 검색 정렬을 위한 제공된 레시피를 사용하세요. 런타임 아티팩트를 생성해 목표 하드웨어용으로 llama.cpp, MLX, ONNX, CoreML로 내보냅니다; 서버 또는 하이브리드 환경에는 SGLang과 vLLM을 사용하세요. Pipette로 검증 후 노트북, 휴대폰, 차량에 배포합니다. 문서와 예제 프로젝트는 Apple Silicon 및 CPU 전용 엔드포인트에서 빠른 시작을 돕습니다.
데이터센터 없이도 최첨단 모델을 로컬 프로세서에 제공합니다.
시작하기
Liquid AI는 출시된 LFM의 다양성, 1GB 이하의 디바이스 내 성능, 연구에서 배포까지의 실용적인 경로로 차별화됩니다. LEAP, 내보낼 수 있는 런타임, 생산 파트너십의 조합은 성숙함을 보여줍니다. 프라이빗하고 저지연의 인텔리전스를 이종 엣지 하드웨어 전반에 걸쳐 필요로 하며, 인코더부터 멀티모달 MoE까지 다양한 옵션을 원한다면 Liquid AI가 최적의 선택입니다.
도구를 열고 핵심 제품 경험을 검토하세요.
계정을 만들거나 기존 워크스페이스에 접속하세요.
자신의 작업으로 속도, 품질, 적합성을 판단하세요.
최종 결정 전에 유사한 AI 도구를 확인하세요.
Liquid AI
Liquid AI는 2023년에 설립된 연구 중심 회사로, 엣지 하드웨어에서 효율적이고 범용적인 인텔리전스를 제공하는 데 주력합니다. 팀은 Liquid Foundation Models, LEAP SDK, 양자화, 증류, 구조화 출력 분야의 오픈 연구를 통해 산업 전반에 걸친 실제 배포를 진전시키고 있습니다.
Liquid AI는 지연 시간, 프라이버시, 전력 예산이 중요한 엣지 하드웨어를 위해 설계된 디바이스 네이티브 기초 모델(LFM) 패밀리를 제공합니다. 모델은 컴팩트 인코더와 범용 언어 모델부터 멀티모달 LFM2.5-VL, 전문가 혼합(MoE) 변형까지 다양하며, 많은 모델이 1GB 이하 메모리에서 실행 가능합니다. 도구 체인은 LEAP SDK를 중심으로 도메인 데이터에 맞춰 미세 조정하고, llama.cpp, MLX, ONNX, CoreML, SGLang, vLLM 등 인기 있는 엣지 런타임으로 아티팩트를 내보냅니다. 이미 휴대폰, 노트북, 차량, 소매 및 산업 현장에 생산 배포 중입니다. 최근 연구 성과로는 DSpark 성능 향상과 효율적 추론을 위한 Q4_0 양자화 인지 증류, CPU에서 긴 컨텍스트 최적화된 검색기와 인코더가 포함됩니다. 56개의 LFM 출시, 4170만 다운로드, 3200개 이상의 변형을 통해 Liquid AI는 최첨단 인텔리전스를 실제 하드웨어에 제공하는 데 집중하고 있습니다. 자동차 및 실리콘 분야 주요 파트너십은 생산 준비성을 강조합니다.
Liquid AI 방문
댓글 (0)
댓글이 없습니다