파이어웍스 AI

소개

차별점

• PyTorch 핵심 개발진이 만든 FireAttention 엔진으로 추론 처리량과 지연을 직접 최적화
• 추론·파인튜닝·강화 파인튜닝(RFT)을 한 플랫폼에서 끝내는 통합 워크플로
• 캐시 토큰·배치 추론 50% 할인과 파라미터 크기별 종량제로 비용 조절 폭이 넓음

활용 워크플로우

핵심 차별점: FireAttention 기술을 통해 오픈 소스 모델을 세계 최고 수준의 속도로 서빙하며, 수천 개의 LoRA 어댑터를 단일 API 엔진에서 지연 없이 교체하며 운영할 수 있습니다.

주요 기능

• FireAttention 엔진으로 오픈소스 대비 4배 높은 처리량·50% 낮은 지연
• 비디오·오디오 멀티모달 입력 지원(Qwen3 Omni, Molmo2 등)
• 강화 파인튜닝(RFT) — 검증 가능 보상 기반 전문 모델 훈련
• AWS S3 BYOB 방식의 안전한 학습 데이터 저장
• 파인튜닝 작업 중단·재개·복제 및 로그·데이터셋 다운로드
• Gemma 3, Qwen3 Omni 등 최신 오픈 모델 라이브러리

장점 & 단점

웹검색을 통해 수집된 사용자 피드백 정보입니다

가격 정보

활용 사례

• 엔터프라이즈용 LLM 추론 서비스의 고속·저지연 API 구축
• 도메인 특화 파인튜닝 모델로 폐쇄형 모델 수준의 성능 달성
• 비디오 캡셔닝·장면 분석 등 멀티모달 AI 파이프라인 구현
• 프라이빗 데이터를 클라우드에 노출하지 않고 모델 학습

대상 사용자

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