무료!!! Github, Azure와 협력하여 개발자에게 o1을 포함한 최고의 클로즈드 소스 오픈 소스 모델 API 호출을 무료로 제공합니다.

AI 뉴스8 개월 전에 게시 됨 AI 공유 서클

8.5K 00

免费!! Github联合Azure免费向开发者提供包括o1在内顶级闭源开源模型API调用

화면의 빽빽한 코드에는 다양한 모델 API의 설정 정보가 산재해 있었고, 테이블 위의 커피는 식은 지 오래였습니다.

많은 개발자가 AI 애플리케이션을 구축할 때 경험하는 번거로운 환경 구성, 값비싼 API, 불충분한 문서 지원 등 실제 상황을 그대로 보여줍니다. ......

"모든 개발자가 다양한 AI 모델을 쉽게 사용할 수 있는 통합 플랫폼이 있다면 얼마나 좋을까요?"

오늘 드디어 이 소원이 현실이 되었습니다.

GitHub는 전 세계 1억 명 이상의 개발자에게 AI 개발 혁명을 가져올 GitHub 모델 서비스를 공식 출시했습니다.

이 획기적인 신제품에 대해 자세히 알아보세요.

조용한 개발 혁명

빠르게 진화하는 AI 세계에서 개발자의 역할은 크게 변화하고 있습니다.이제 모든 사용자가 사용할 수 있는 GitHub Copilot 무료 플랜을 공식 발표했습니다!

기존의 '코더'에서 'AI 엔지니어'로의 전환은 단순한 직함의 변화가 아니라 전체 소프트웨어 개발 패러다임의 혁명을 의미합니다.

GitHub 모델의 등장은 이 역사적인 전환점을 포착합니다.

왜 깃허브 모델인가요?

프로젝트에서 AI 모델을 사용해야 할 때 더 이상 필요하지 않습니다:

플랫폼 간 전환을 통해 적합한 모델 찾기
각 모델마다 다른 환경과 종속성을 구성하세요.
높은 API 호출 비용에 대한 걱정
복잡한 배포 프로세스로 인해 어려움을 겪는 경우

이 모든 문제는 깃허브 모델에서 우아하게 해결됩니다.

손끝으로 제어하는 강력한 모델

모델 라인업은 디럭스입니다.

GitHub 모델은 인상적인 모델 라이브러리를 제공합니다:

Llama 3.1: 여러 벤치마크에서 뛰어난 성능을 발휘하는 Meta의 최신 오픈소스 빅 모델
GPT-4o: 멀티모달 입력을 지원하는 OpenAI의 가장 강력한 상용 모델 중 하나
GPT-4o mini: 빠른 응답 시간이 필요한 애플리케이션을 위한 더 가벼운 버전
Phi 3: 특정 작업에서 놀랍도록 뛰어난 성능을 발휘하는 Microsoft의 효율적인 모델
미스트랄 대형 2: 지연 시간이 짧고 실시간 애플리케이션 개발에 적합한 것으로 알려져 있습니다.

각 모델에는 고유한 장점이 있으며 개발자는 특정 요구 사항에 가장 적합한 모델을 선택할 수 있습니다.

놀라울 정도로 쉬운 사용

스타트업의 기술 책임자인 우리 그룹의 임도아 팀장이 GitHub 모델을 사용한 경험을 공유했습니다:

"이전에는 AI 모델을 선택하고 테스트할 때 특히 골치 아픈 일이 많았습니다. 높은 비용을 지불하거나 오픈 소스 모델을 배포하는 데 많은 시간을 투자해야 했죠. GitHub 모델을 사용하면 이러한 문제가 더 이상 존재하지 않습니다. 다양한 모델의 결과를 플레이그라운드에서 빠르게 비교하고 필요에 가장 적합한 모델을 찾을 수 있습니다. 가장 좋은 점은 실험부터 배포까지 전체 프로세스가 GitHub 에코시스템 내에서 이루어지고 그 과정이 매우 매끄럽다는 점입니다."

세 가지 핵심 강점에 대한 심층적인 이해

1. 혁신적인 놀이터 환경

Playground는 단순한 모델 테스트 환경이 아니라 완전한 AI 실험실입니다:

실시간 매개변수 조정::
- 온도 제어
- 최대 토큰 수 설정
- 탑피 샘플링 조정
- 시스템 프롬프트 최적화

여러 모델 비교::
여러 모델을 동시에 열어 비교 테스트하여 동일한 입력으로 여러 모델의 성능 차이를 시각화할 수 있습니다.
기록 저장::
모든 실험 절차는 추후 검토 및 최적화를 위해 기록됩니다.

2. 원활한 코드스페이스 통합

코드스페이스 통합으로 개발 프로세스가 매우 원활해집니다:

사전 구성된 환경::
필요한 모든 종속성 및 구성이 즉시 준비되어 있습니다.
다국어 지원::
Python, JavaScript, Java 및 기타 주류 언어에 대한 샘플 코드와 SDK를 제공합니다.

버전 관리::
GitHub 리포지토리와 직접 통합되어 코드 변경 관리를 더 쉽게 할 수 있습니다.

3. 엔터프라이즈급 배포 보증

Azure AI 지원을 통해 엔터프라이즈급 배포가 간단하고 안정적으로 이루어집니다:

글로벌 배포::
25개 이상의 Azure 리전 중에서 선택할 수 있어 전 세계 사용자가 빠르게 액세스할 수 있습니다.
안전 규정 준수::
엔터프라이즈급 보안 표준을 준수하며 데이터 암호화 및 액세스 제어를 지원합니다.
확장성::
수요에 따라 리소스를 자동으로 확장하여 서비스 안정성을 보장합니다.

할당량 사용에 대한 심층 분석

다양한 버전에 대한 사용량 할당량 설계에는 GitHub의 제품 전략이 반영되어 있습니다:

무료 버전 및 코파일럿 개인

분당 요청 수: 10
일일 할당량: 50
토큰 제한:
- 입력: 8000
- 출력: 4000
동시 요청: 2

이 할당량은 프로젝트 검증 및 학습을 위한 개별 개발자에게 적합합니다.

코파일럿 비즈니스

동일한 동시성 및 토큰 한도 유지
일일 요청이 100건으로 증가
소규모 팀의 개발 요구 사항에 적합

코파일럿 엔터프라이즈

분당 요청 수: 15
일일 할당량: 150
더 커진 토큰 한도:
- 입력: 16000
- 출력: 8000
동시 요청: 4
엔터프라이즈급 애플리케이션 개발에 적합

실용적인 팁

개발 효율성 향상 팁

지능형 캐싱 정책

# 示例代码：实现简单的结果缓存 import hashlib import json  class ModelCache:     def __init__(self):         self.cache = {}              def get_cache_key(self, prompt, params):         data = f"{prompt}_{json.dumps(params, sort_keys=True)}"         return hashlib.md5(data.encode()).hexdigest()              def get_or_compute(self, prompt, params, model_func):         key = self.get_cache_key(prompt, params)         if key in self.cache:             return self.cache[key]         result = model_func(prompt, params)         self.cache[key] = result         return result

배치 처리 최적화
요청 배치를 현명하게 구성하여 잦은 API 호출을 피하세요.
오류 처리 모범 사례
일시적인 실패를 처리하기 위해 지능적인 재시도 메커니즘을 구현하세요.

안전 권장 사항

액세스 토큰 관리
- 정기 순환 개인 액세스 토큰
- 최소 권한 원칙 사용
- 코드에 토큰을 하드코딩하지 마세요.
데이터 보안
- 모델에 보내기 전에 데이터 민감도 해제
- 데이터 액세스 감사 활성화
- 보안 로그의 정기적인 확인

앞을 내다보기

토마스 돔케 GitHub CEO의 비전은 향후 몇 년 안에 전 세계 개발자 10억 명 달성을 돕는 것입니다. 이러한 야망의 이면에는 AI의 민주화에 대한 강한 신념이 있습니다.

지금 바로 AI 엔지니어의 여정을 시작하세요!

애플리케이션 준비
- 공식 GitHub 모델 페이지 방문하기
- 대기자 명단 신청서 제출
- GitHub 계정 및 개인 액세스 토큰 준비하기

환경 구성

import OpenAI from "openai";  const token = process.env["GITHUB_TOKEN"]; const client = new OpenAI({   baseURL: "https://models.inference.ai.azure.com",   apiKey: token });