Forefront
Forefront · 코딩
Forefront는 오픈소스 AI로 무언가를 만드는 웹 플랫폼이다. 대표적인 오픈소스 언어 모델을 자신의 데이터로 미세 조정하고, 성능을 평가하고, API로 실행하거나 내보내 직접 호스팅할 수 있다. 폐쇄형 플랫폼의 편의를 원하면서도 모델과 데이터의 소유권은 놓지 않으려는 개발자가 대상이다.
Forefront 소개
Forefront란 무엇인가
Forefront는 오픈소스 언어 모델의 미세 조정과 추론을 위한 플랫폼이다. 기본 모델을 고르고 자신의 비공개 데이터를 넣으면, 직접 통제하는 맞춤형 모델을 얻는다. 제안은 단순하다. 관리형 AI 서비스의 편의를 유지하면서 가중치와 그 뒤의 데이터에 대한 소유권은 포기하지 않는 것. 나쁘지 않은 거래다.
이 플랫폼이 해결하는 핵심 문제는 통제다. 폐쇄형 플랫폼은 자기 일정에 따라 모델을 폐기하고, 발언권 없는 이용 정책을 강제하며, 입력이 어떻게 처리되는지 감춘다. Forefront는 반대로 간다. 내려받을 수 있는 모델을 실행하고, 그것이 어디에 있을지를 스스로 정한다. 아이디어는 그게 전부다.
가장 큰 한계는 최전선의 독점 모델이 아니라 오픈소스 모델을 축으로 만들어졌다는 점이다. 특정 폐쇄형 모델의 특성에 프로젝트가 의존한다면 Forefront는 그것을 재현하지 못한다. 또한 무엇보다 개발자 도구이므로 코드와 터미널을 예상해야 한다. 일반 사용자를 위한 채팅 앱이 아니다.
시작하기
- forefront.ai에서 무료 계정을 만들고 20달러의 시작 크레딧을 받는다.
- 모델 목록에서 Mistral-7B 같은 기본 모델을 골라 맞춤 설정한다.
- 데이터셋을 올리고 미세 조정을 시작한 뒤, 학습이 진행되는 동안 내장 손실 그래프를 지켜본다.
- 배포 전에 MMLU나 TruthfulQA 같은 평가로 결과를 채점한다.
- Playground에서 모델을 시험한 다음, API로 앱에서 호출하거나 가중치를 내보내 직접 호스팅한다.
제품 정보
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추천 대상
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사용자
- AI 제품을 만드는 개발자. 코드를 다루는 게 편하다면 모델 소유권을 넘기지 않고 관리형 미세 조정과 추론을 얻는다.
- 소규모 제품 팀. 무료 등급과 Team 요금제로 몇몇 멤버와 적당한 데이터셋을 감당할 수 있어, 예산을 확정하기 전에 시제품을 만들 수 있다.
- 오픈모델 실험을 하는 연구자. 내보내기와 셀프 호스팅 옵션 덕분에 프로젝트가 필요로 할 때 가중치를 자체 인프라로 옮길 수 있다.
작업
- 비공개 또는 특정 도메인 데이터로 모델을 미세 조정한다. 데이터셋을 올리고 학습한 뒤, 남의 모델 접근 권한을 빌리는 대신 결과물을 손에 남긴다.
- 모델 품질을 평가한다. MT-Bench, HumanEval 같은 표준 평가를 돌려 배포 전에 체크포인트를 비교한다.
- API로 추론을 제공한다. 서버리스 채팅과 완성 엔드포인트를 몇 줄의 코드로 호출한다.
- 쓰면서 학습 데이터를 모은다. API로 응답을 저장하고, 충분히 모이면 그 데이터로 모델을 미세 조정한다.
활용 상황
- 회사의 어조에 맞춰야 하는 지원이나 글쓰기 도우미를 출시한다. 과거 사례로 미세 조정하고 사내 문체를 이미 아는 모델을 배포한다.
- 모델을 자꾸 폐기하는 공급자 의존을 줄인다. 내보낸 가중치를 셀프 호스팅해 폐기 공지가 앱을 망가뜨리지 않게 한다.
- 초기 단계 제품 조사. 큰 모델에 돈을 쓰기 전에 작은 오픈모델로 충분한지 시험한다.
주요 기능
자신의 데이터로 미세 조정
Forefront는 오픈소스 기본 모델에서 출발해 제공한 데이터로 맞춤 설정한다. 모델을 고르고 데이터셋을 올린 뒤 플랫폼 인프라에서 학습을 돌린다. 중요한 건 일반적인 벤치마크 점수가 아니라 자신의 특정 작업에서의 정확도이며, 실제로 하는 일에 맞춰 조정된 모델을 얻는다. 작은 성과도 의미가 있다.
내장 평가
플랫폼에는 MMLU, TruthfulQA, MT-Bench, ARC, HumanEval, AGIEval을 포함한 평가 세트가 들어 있다. 이를 돌려 미세 조정한 모델이 사용자에게 도달하기 전 성능을 확인한다. 채팅 창에서는 괜찮아 보이는 모델이 정작 중요한 작업에서는 크게 실패할 수 있기 때문이다.
학습 가시성
모델이 학습하는 동안 손실 그래프가 갱신되므로, 블랙박스를 기다리는 대신 학습 곡선을 따라갈 수 있다. 수치가 정체하거나 튀면 일찍 알 수 있고, 배포 후에 문제를 발견하는 대신 데이터셋이나 실행 설정을 조정할 수 있다.
추론 API와 Playground
모든 모델에 서버리스 엔드포인트가 주어진다. Playground에서 프롬프트를 시험한 뒤 API로 옮겨 채팅이나 완성 호출, 작업에 맞는 프롬프트 문법을 사용한다. JavaScript와 Python 예제는 짧고, 같은 키가 모델 간에 통한다. 그만큼 놀랄 일이 줄어든다.
나중에 자신의 데이터 가져오기
시작하는 데 데이터셋이 필요하지 않다. Forefront의 API는 앱이 생성한 응답을 저장할 수 있고, 충분히 모이면 그 이력으로 모델을 미세 조정할 수 있다. 사용량은 있지만 아직 정리된 학습 세트가 없는 팀에 실용적인 길이다.
내보내기와 셀프 호스팅
Forefront 서버에 머물고 싶지 않다면 모델을 내보내 원하는 곳에서 실행할 수 있다. 소유한 모델과 빌린 모델을 가르는 기능이며, 앞으로의 이전이 재작성으로 번지는 걸 막는다. 큰 차이다.
장단점
장점
- 미세 조정, 평가, 추론이 한곳에 모여 있어 세 가지 도구를 따로 이어 붙일 필요가 없다.
- 소유권이 진짜다. 플랫폼에 묶이는 대신 가중치를 내보내 셀프 호스팅할 수 있다.
- 무료 등급과 20달러 크레딧 덕분에 돈을 내기 전에 전체 흐름을 저렴하게 시험할 수 있다.
- API가 폐쇄형 플랫폼의 관례를 따르므로 개발자의 학습 곡선이 짧다.
단점
- 오픈소스 모델만 다루므로 특정 독점 모델이 필요한 팀은 대상이 아니다.
- 미세 조정에는 깨끗한 데이터셋이 필요하고, 문서와 도구는 embeddings와 학습 흐름을 안다고 전제한다.
- 무료와 Team 요금제의 데이터셋 크기는 10KB와 1MB로 제한돼, Enterprise 가격으로 옮기기 전까지 대규모 학습 세트는 쓸 수 없다.
- SSO, SLA, 전담 지원 같은 Enterprise 기능은 공개 가격 없이 영업 상담 뒤에 있다.
자주 묻는 질문
Forefront는 오픈소스 언어 모델을 미세 조정하고 실행하는 데 쓴다. 개발자는 자신의 데이터로 기본 모델을 맞춤 설정하고, 평가하고, API로 제공하거나 직접 호스팅한다.
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