오픈소스 AI/ML 프로젝트 16가지: 개발자를 위한 혁신적인 도구 가이드
지난 수십 년간 혁신적인 소프트웨어는 오픈소스 세계에서 탄생했습니다. 머신러닝과 대규모 언어 모델(LLM) 분야도 예외는 아닙니다. 오픈소스 코드뿐만 아니라 오픈소스 모델까지 등장하면서 생태계는 더욱 풍성해지고 복잡해지고 있습니다. 이 글에서는 AI와 머신러닝 개발자를 위한 가장 흥미롭고 유용한 16가지 오픈소스 프로젝트를 소개합니다.
AI 코딩 에이전트를 위한 ‘에이전트 스킬(Agent Skills)’
AI 코딩 에이전트는 React 컴포넌트 작성이나 UI 검토 등 표준 작업에 활용됩니다. 에이전트 스킬은 AI가 필요에 따라 배포할 수 있는 사전 코딩된 툴 모음입니다. 이는 표준 가이드라인을 준수하면서 정제되고 유용한 코드를 생산할 수 있는 검증된 작업 모음을 제공합니다. MIT 라이선스를 따릅니다.
LLM 앱 영감: ‘어썸 LLM 앱(Awesome LLM Apps)’
에이전틱 코딩의 좋은 사례를 찾고 있다면 어썸 LLM 앱 컬렉션을 살펴보세요. RAG 데이터베이스와 LLM을 활용하는 다양한 애플리케이션이 포함되어 있습니다. 간단한 밈 생성기부터 심층적인 리서치를 수행하는 저널리스트 에이전트까지, 다양한 예제를 통해 프로젝트 영감을 얻을 수 있습니다. 아파치 2.0 라이선스를 따릅니다.
LLM 서비스 통합 게이트웨이: ‘바이프로스트(Bifrost)’
애플리케이션에서 LLM 서비스에 접근해야 하지만 특정 서비스를 결정하지 못했다면 바이프로스트가 좋은 선택입니다. 바이프로스트는 15개 이상의 LLM 공급자를 지원하는 오픈AI 호환 API입니다. 거버넌스, 캐싱, 예산 관리, 로드 밸런싱 등의 필수 기능을 제공하며, 서비스 공급자에게 문제가 전달되기 전에 이를 감지하는 가드레일을 갖추고 있습니다. 아파치 2.0 라이선스를 따릅니다.
AI 페어 프로그래머: ‘클로드 코드(Claude Code)’
클로드 코드는 코드 작성 및 리뷰를 지원하는 AI 페어 프로그래머입니다. 주요 프로그래밍 언어에 대해 학습되었으며, 더 우수하고 빠르고 깔끔한 코드 작성을 돕습니다. 자연어 명령과 간단한 설명만으로 기존 코드를 리팩터링하고 문서화하며, 새로운 기능을 추가할 수도 있습니다. 앤트로픽 상용 TOS를 따릅니다.
개발자를 위한 AI 어시스턴트: ‘클로드봇(Clawdbot)’
클로드봇은 개발자를 위한 AI 어시스턴트입니다. 데스크톱과 통합되어 카메라, 브라우저 등 다양한 툴과 애플리케이션을 제어합니다. 왓츠앱, 텔레그램, 슬랙 등 다양한 커뮤니케이션 채널을 통해 명령을 수신하고, 크론 작업을 통해 정해진 시간에 작업을 실행할 수도 있습니다. MIT 라이선스를 따릅니다.
복잡한 워크플로우 구축 환경: ‘디파이(Dify)’
LLM을 여러 번 호출해야 하는 프로젝트에는 디파이가 유용합니다. 디파이는 복잡한 에이전틱 워크플로우를 구축하기 위한 개발 환경으로, LLM, RAG 데이터베이스, 기타 소스를 통합합니다. 다양한 프롬프트와 매개변수 하에서 작동 방식을 모니터링하고, 결과를 대시보드로 종합하여 반복적인 개선을 가능하게 합니다. 일부 상업적 사용을 배제하도록 수정된 아파치 2.0 버전을 따릅니다.
에이전트 역량 탐색: ‘아이겐트(Eigent)’
아이겐트는 코드 작성, 웹 검색, 문서 생성 등 전문 에이전트 역량을 제공합니다. 대략적인 지시만 내리면 아이겐트의 LLM이 이를 따르기 위해 최선을 다합니다. AI 개발자가 자신이 구축하는 LLM의 기능과 한계를 직접 경험할 수 있도록 돕습니다. 아파치 2.0 라이선스를 따릅니다.
토큰 절약 알고리즘: ‘헤드룸(Headroom)’
헤드룸은 JSON과 같은 일반적인 형식에서 불필요한 라벨과 구두점을 정리하는 민첩한 압축 알고리즘을 통해 LLM 사용 비용을 절감합니다. 토큰 단위로 비용이 청구되고 컨텍스트 윈도우가 제한적인 상황에서 유용합니다. 아파치 2.0 라이선스를 따릅니다.
머신러닝 프로젝트 기반: ‘허깅 페이스 트랜스포머(Hugging Face Transformers)’
허깅페이스 트랜스포머는 새로운 머신러닝 프로젝트를 시작할 때 사용할 수 있는 뛰어난 기반입니다. 모델이 세계와 상호작용하는 방식을 정의하기 위한 표준 형식을 제공하여, 새로운 모델을 기존 인프라에 손쉽게 통합할 수 있게 합니다. 아파치 2.0 라이선스를 따릅니다.
에이전틱 AI 솔루션 정리: ‘랭체인(LangChain)’
랭체인은 방대한 모델 컬렉션 작업을 활용하여 인간이 손쉽게 답변을 점검하고 선별할 수 있게 해줍니다. 작업에 더 심층적인 사고와 계획이 필요한 경우, 여러 모델을 활용하여 해결책을 찾는 에이전트를 간편하게 사용할 수 있게 해줍니다. MIT 라이선스를 따릅니다.
비공개 데이터 맞춤 설정: ‘라마인덱스(LlamaIndex)’
라마인덱스는 비공개 데이터로 표준 LLM을 맞춤 설정하는 가장 빠른 방법입니다. 데이터를 수집하고 인덱싱하는 데 사용되며, 대량의 문서, 테이블, 기타 데이터를 풀어내고 정리할 수 있는 데이터 커넥터를 제공합니다. MIT 라이선스를 따릅니다.
간편한 LLM 실험 환경: ‘올라마(Ollama)’
올라마는 LLM을 다운로드하고 시작하기 위한 가장 간단한 방법입니다. 명령줄을 통해 고전적인 챗GPT 인터페이스처럼 사용할 수 있으며, 계속 성장하는 오픈소스 옵션 라이브러리에서 다양한 모델 컬렉션을 가져올 수 있습니다. MIT 라이선스를 따릅니다.
웹사이트 구축 도구: ‘오픈웹UI(OpenWebUI)’
오픈웹UI는 채팅 인터페이스와 전용 RAG 데이터베이스를 갖춘 웹사이트를 가장 빠르게 구축하는 방법입니다. 기능이 풍부한 프론트엔드와 개방형 백엔드를 연결하여, 도커 컨테이너 몇 개만으로 맞춤 설정 가능한 채팅 인터페이스를 시작할 수 있게 해줍니다. 엔터프라이즈 라이선스가 없는 경우 오픈웹UI 브랜딩 제거를 제한하는 수정된 BSD를 따릅니다.
드래그 앤 드롭 방식의 캔버스: ‘심(Sim)’
심은 드래그 앤 드롭 방식의 캔버스를 통해 에이전틱 워크플로우 실험을 더 쉽게 해줍니다. 다양한 LLM 및 벡터 데이터베이스와의 상호작용에 따르는 세부적인 부분을 알아서 처리하므로 사용자는 조합 방법만 결정하면 됩니다. 아파치 2.0 라이선스를 따릅니다.
파인 튜닝 도구: ‘언슬로스(Unsloth)’
언슬로스는 오픈소스 모델로 시작하여 자체 데이터로 파인 튜닝하는 작업을 실행합니다. 주요 오픈소스 모델은 대부분 강화 학습을 통해 변환이 가능하며, 대다수 표준 정밀도와 최대 수준의 컨텍스트 윈도우에서 작동하도록 설계되었습니다. 아파치 2.0 라이선스를 따릅니다.
LLM 배포 도구: ‘vLLM’
vLLM은 LLM을 코드를 위한 유용한 서비스로 만들 수 있도록 지원합니다. 허깅 페이스와 같은 리포지토리에서 사용 가능한 많은 오픈소스 모델을 로드한 다음 데이터 흐름을 조율해 실행 상태를 유지합니다. 아파치 2.0 라이선스를 따릅니다.
결론
이 16가지 오픈소스 프로젝트는 AI와 머신러닝 분야에서 개발자들이 활용할 수 있는 강력한 도구입니다. 에이전트 개발부터 모델 파인튜닝, 배포까지 다양한 작업을 지원하며, 오픈소스의 장점을 활용하여 혁신적인 솔루션을 구축할 수 있도록 돕습니다. 앞으로도 오픈소스 생태계는 더욱 발전하고, AI/ML 기술 발전에 기여할 것으로 기대됩니다.
