WhiteLightning은 누가 만들었나요?

WhiteLightning은 Inoxoft의 AI 및 ML 엔지니어링 팀의 일원인 우크라이나 출신의 Volodymyr와 Volodymyr라는 두 명의 개발자가 만들었습니다.

WhiteLightning 사용의 주요 이점은 무엇인가요?

주요 이점으로는 컴팩트한 모델 크기(1MB 미만), API 비용 없이 오프라인으로 실행할 수 있는 기능, 최소 하드웨어(예: Raspberry Pi 또는 구형 휴대폰)와의 호환성, 학습을 위한 일회성 LLM 사용(작업당 약 1센트 소요)이 있습니다.

WhiteLightning 모델은 어디에 배포할 수 있나요?

WhiteLightning 모델은 마이크로컨트롤러, 모바일 앱, 에지 장치, 임베디드 시스템 및 오프라인 환경을 포함하여 어디든 배포할 수 있습니다.

WhiteLightning은 어떻게 작동하나요?

LLM에서 생성된 합성 데이터를 컴팩트한 ONNX 모델로 증류하기 위해 교사-학생 접근 방식을 사용합니다. 이 도구는 데이터를 생성하기 위해 학습 중에 LLM을 한 번만 사용한 다음 독립적으로 실행할 수 있는 경량 분류기를 만듭니다.

일반적인 모델 성능은 어떻습니까?

표시된 예제에 따르면 이 모델은 학습 후 높은 정확도(테스트 세트에서 최대 1.0000)를 달성하는 동시에 에지 배포에 적합한 매우 작은 크기를 유지할 수 있습니다.

WhiteLightning

WebsiteFreeAI Code Assistant AI Developer Tools

WhiteLightning은 대규모 언어 모델을 1MB 미만의 컴팩트한 ONNX 모델로 증류하여 개발자가 완전히 오프라인으로 실행할 수 있는 빠르고 가벼운 텍스트 분류기를 만들 수 있도록 하는 오픈 소스 CLI 도구입니다.

웹사이트 방문

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https://whitelightning.ai/?ref=producthunt&utm_source=aipure

개요
동영상
대안

제품 정보

업데이트됨:Aug 9, 2025

WhiteLightning이란?

Inoxoft에서 개발한 WhiteLightning은 에지 장치 및 임베디드 시스템을 위한 자연어 처리(NLP) 기능을 대중화하도록 설계된 혁신적인 명령줄 인터페이스 도구입니다. 2025년에 출시된 이 오픈 소스 솔루션은 오프라인 환경에서 지능적이고 개인 정보가 안전한 NLP에 대한 증가하는 요구를 해결합니다. 런타임 시 클라우드 API 또는 대규모 언어 모델에 의존하는 기존 NLP 솔루션과 달리 WhiteLightning을 사용하면 개발자가 지속적인 클라우드 종속성 없이 로컬에서 컴팩트한 텍스트 분류기를 만들고 실행할 수 있습니다.

WhiteLightning의 주요 기능

WhiteLightning은 개발자가 대규모 언어 모델(LLM)을 1MB 미만의 경량 ONNX 모델로 증류하여 작고 효율적인 텍스트 분류기를 만들 수 있도록 지원하는 오픈 소스 CLI 도구입니다. 클라우드 종속성 없이 로컬 우선 AI 기능을 제공하여 엣지 장치 및 임베디드 시스템에서 완전히 오프라인으로 실행할 수 있는 개인 정보 보호 NLP 솔루션을 제공합니다.

로컬 우선 아키텍처: 런타임 시 클라우드 API 또는 LLM이 필요 없이 완전히 오프라인으로 작동하여 개인 정보 보호에 중점을 두고 인프라 독립적인 배포를 가능하게 합니다.

컴팩트한 모델 출력: 리소스가 제한된 장치에서 실행할 수 있는 1MB 미만의 초소형 ONNX 모델을 생성합니다.

다중 플랫폼 호환성: Python, JavaScript, C++, Rust 및 Java를 포함한 여러 프로그래밍 언어에서 기본적으로 실행할 수 있는 모델을 내보냅니다.

Docker 기반 배포: macOS, Linux 및 Windows 환경에서 원활하게 작동하는 프로덕션 준비 Docker 이미지로 제공됩니다.

WhiteLightning의 사용 사례

엣지 장치 처리: 클라우드 연결을 사용할 수 없거나 안정적이지 않은 IoT 장치 및 임베디드 시스템에서 NLP 기능을 활성화합니다.

개인 정보 보호가 중요한 애플리케이션: 데이터 개인 정보 보호가 중요한 의료, 금융 또는 정부 애플리케이션에서 중요한 텍스트 데이터를 로컬로 처리합니다.

모바일 애플리케이션: 지속적인 서버 통신 없이 경량 텍스트 분류 기능을 모바일 앱에 통합합니다.

장점

반복적인 API 비용 또는 클라우드 종속성이 없습니다.

모델 배포 및 데이터 개인 정보 보호에 대한 완전한 제어

휴대성이 뛰어나고 리소스 효율적입니다.

단점

구현하려면 기술적 전문 지식이 필요합니다.

전체 LLM 기능이 아닌 분류 작업으로 제한됩니다.

WhiteLightning 사용 방법

Docker 설치: WhiteLightning은 Docker 컨테이너로 실행되므로 시스템에 Docker가 설치되어 있는지 확인하십시오.

API 키 받기: GPT-4, Claude 4 또는 Grok과 같은 대규모 언어 모델에 액세스하는 데 사용될 OpenRouter API 키를 얻으십시오.

작업 디렉토리 생성: 생성된 모델이 저장될 디렉토리를 만드십시오.

Docker 명령 실행: 적절한 매개변수로 Docker 명령을 실행하십시오: docker run --rm -v \"$(pwd)\":/app/models -e OPEN_ROUTER_API_KEY=\"YOUR_KEY_HERE\" ghcr.io/inoxoft/whitelightning:latest

분류 작업 정의: -p 플래그를 사용하여 분류 작업을 설명하십시오(예: -p \"고객 리뷰를 긍정적, 중립적 또는 부정적으로 분류\")

처리 대기: 이 도구는 자동으로 합성 훈련 데이터를 생성하고, 컴팩트한 모델을 훈련하고, 성능을 평가합니다.

출력 모델 수집: 작업 디렉토리에서 내보낸 ONNX 모델을 찾으십시오. 크기는 1MB 미만입니다.

모델 배포: 생성된 ONNX 모델을 애플리케이션에서 사용하십시오. Python, JavaScript, C++, Rust, Java를 포함한 여러 프로그래밍 언어와 호환됩니다.