오픈소스 레퍼런스
Melix: Apple Silicon을 위한 로컬 모델 운영.
Melix는 Apple Silicon에서 로컬 모델 작업을 등록하고, 서빙하고, 적응시키고, 평가하고, 리뷰하는 방식을 보여줍니다.
Melix 살펴보기작업
현실의 제약 아래 적용되는 시스템.
Random Walk의 작업은 프라이빗 AI, 로컬 데이터 인프라, 고객 제어 배포 패턴이 구체적인 팀과 운영 환경에 맞게 어떻게 구성되는지 보여줍니다.
주요 작업
케이스 스터디
SayIt: 클라우드 전사 없이 이루어지는 로컬 음성 입력.
SayIt는 클라우드 전사에 의존하지 않고도 로컬 음성 입력이 Private 제품 워크플로가 될 수 있음을 보여줍니다.
더 읽기예시
고객 공개가 아닌, 예시 패턴.
우리는 공개되지 않은 고객 자료, 데이터 샘플, 내부 결과를 게시하지 않습니다. 논의 가능한 패턴에는 Private 데이터셋 패키징, LoRA 적응, 모델 융합, 평가 보고서, 로컬 런타임, Private 배포 runbooks, FDE 지원이 포함됩니다.
예시 패턴 · 공개 자료 승인 대기 중 · 운영 / 내부 도구
운영 및 내부 도구를 위한 프라이빗 모델 워크플로
내부 절차, 고객 민감 기록, 자동화, 통제된 배포를 중심으로 프라이빗 모델 워크플로를 구축하는 팀을 위한 협업 패턴입니다.
더 읽기 ->플레이스홀더 · 연구 / IP
연구 및 IP 중심 스튜디오를 위한 프라이빗 모델 워크플로
전유 지식 위에서 프라이빗 모델 워크플로가 필요한 연구 및 IP 중심 스튜디오를 위한 예시 협업 패턴.
더 읽기 ->플레이스홀더 · 콘텐츠 / 디자인 / 프로덕션
콘텐츠 및 프로덕션 팀을 위한 로컬 모델 워크플로
스타일, 프로덕션 자산, 재사용 가능한 지식, 리뷰 세트를 중심으로 로컬 모델 워크플로를 원하는 스튜디오를 위한 예시 협업 패턴.
더 읽기 ->공개 · 로컬 제품
SayIt: 클라우드 전사 없는 로컬 음성 입력
SayIt은 로컬 음성 입력이 클라우드 전사에 의존하지 않고도 어떻게 프라이빗 제품 워크플로가 될 수 있는지를 보여준다.
더 읽기 ->기술적 기반
시스템 배경에서 출발해, 이제 Private AI에 집중합니다.
프라이버시 엔지니어링 / 데이터 플랫폼 / 분산 인프라스트럭처 / 암호 시스템 / 로컬 우선 제품 설계 / AI/ML 시스템