Anthropic이 Humanloop을 인수했습니다. 대안으로는 Weights & Biases가 있습니다.
Humanloop가 서비스 종료를 발표했습니다. 대안으로 Weights & Biases를 만나보세요. 실험 추적, 평가, 모니터링 등 LLM 워크플로를 끊김 없이 이전하는 방법을 확인하세요. 이 글은 AI 번역본입니다. 오역이 의심되면 댓글로 알려주세요.
Created on September 15|Last edited on September 15
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AI 개발 플랫폼의 선구자 Humanloop는 Anthropic에 인수된 후 서비스 종료를 진행하고 있습니다. 이번 전환은 곧 2025년 9월 8일 이후에는 Humanloop의 플랫폼과 API를 더 이상 사용할 수 없습니다Humanloop의 도구에 의존해 관리 작업을 수행해 온 많은 개발자와 기업에게는 대규모 언어 모델 애플리케이션이 변화는 워크플로 전반에 중대한 전환점을 의미합니다. Humanloop의 서비스 종료를 고려할 때, 공백을 메우고 지속적인 AI 개발을 지원할 수 있는 강력한 Humanloop 대체 플랫폼을 검토하는 것이 중요합니다.
이 글에서는 Humanloop가 왜 Anthropic에 합류했는지와 고객을 위한 전환 절차를 회사가 어떻게 관리하고 있는지를 다룹니다. 이어서 Humanloop가 AI 업계에 기여한 바를 살펴보고 강조합니다. 강력한 대안으로서의 Weights & Biases AI 개발자와 조직이 Humanloop의 서비스 종료에 원활히 적응하고, 신뢰할 수 있는 LLM 기반 애플리케이션을 계속 구축할 수 있도록 돕습니다.
Humanloop가 Anthropic에 합류한 이유
Humanloop가 Anthropic에 합류하기로 한 결정은 AI의 안전성과 신뢰성을 발전시키려는 공동의 사명에 따른 것입니다. “안전 우선” AI 기업으로 알려진 Anthropic은 유익한 AI 시스템을 구축하는 데 집중하며 강력한 가드레일Humanloop의 팀과 전문성을 영입함으로써 Anthropic은 엔터프라이즈 AI 도구와 평가 전략을 강화하는 것을 목표로 합니다. Humanloop의 플랫폼은 프롬프트 관리에 특화되어 있으며, LLM 평가, 그리고 관측 가능성이는 안전하고 일관된 성능을 내는 AI 시스템을 구축한다는 Anthropic의 지향점과도 잘 맞닿아 있습니다.
Humanloop에게 Anthropic 합류는 자사의 아이디어를 더 큰 무대에서 더 빠르게 확산시킬 기회였습니다. Anthropic은 엔터프라이즈 AI 분야에서 빠르게 성장하고 있으며, 개발을 선도하고 있습니다. 에이전틱 그리고 코딩용 AI 기능. Anthropic과의 통합을 통해 Humanloop 팀은 새로운 표준을 수립하는 데 기여할 수 있으며 AI 모델 관리 그리고 대규모 평가.
Humanloop 고객의 원활한 전환 보장
Humanloop처럼 중요한 플랫폼의 운영 종료는 혼란을 일으킬 수 있기 때문에, 팀은 고객의 원활한 전환을 보장하기 위한 조치를 취했습니다. Humanloop는 충분한 사전 공지를 통해 종료 사실을 알렸으며(통지는 2025년 7월까지 발송됨), 전환 기간 동안 사용자를 지원하겠다고 약속했습니다.
플랫폼에서 원활히 이동할 수 있도록, Humanloop는 기존 API 엔드포인트를 통해 프롬프트, 로그 및 기타 리소스를 포함한 모든 데이터를 내보내는 도구와 가이드를 제공했습니다. 매우 큰 데이터셋을 보유한 조직을 위해서는 맞춤형 내보내기 솔루션도 지원했습니다. 종료일 직후에는 개인정보 보호를 위해 모든 고객 데이터가 서버에서 삭제됩니다.
Humanloop는 AI 커뮤니티와도 협력하여 고객이 다른 솔루션을 찾을 수 있도록 안내함으로써, 최소한의 다운타임으로 AI 프로젝트를 계속 진행할 수 있도록 지원했습니다.
AI 업계에 대한 Humanloop의 기여
인수되기 전, Humanloop는 특히 신흥 분야인 AI 업계에서 여러 가지 중요한 기여를 했습니다. LLM 운영(LLMOps)2020년에 University College London에서 분사해 설립된 Humanloop는 대규모 언어 모델 애플리케이션을 위한 초기 개발 플랫폼 가운데 하나였습니다.
Humanloop의 주요 성과 가운데 하나는 프롬프트 관리, 평가, 그리고 관측 가능성에 대한 업계 모범 사례를 정립하는 데 기여한 것입니다. 이 플랫폼은 체계적인 프롬프트 버전 관리, 엄격한 성능 추적, 인간 피드백 통합, 사용량 모니터링을 도입했으며, 이러한 역량은 이후 LLMOps에서 표준 관행으로 자리 잡았습니다. Humanloop가 운영을 종료하더라도, 그 혁신은 Anthropic에 합류한 팀의 작업과 유사한 원칙을 채택한 다른 플랫폼을 통해 계속 이어질 것입니다.
Humanloop의 대표적 대안으로서의 Weights & Biases
Weights & Biases는 Humanloop의 핵심 역량 다수를 포괄할 뿐 아니라 이를 전체 머신러닝 라이프사이클 환경으로 확장한 종합 AI 개발 플랫폼입니다. 프롬프트와 모델을 빠르게 반복 개선하려는 AI 팀을 위해, Weights & Biases는 다음과 같은 도구를 통해 엔드 투 엔드 솔루션을 제공합니다. W&B Weave W&B Models 그리고 CoreWeave로 구동되는 W&B Inference.
Weights & Biases의 핵심 강점:
- 엔드 투 엔드 실험 추적: 하나의 대시보드에서 프롬프트 버전, 모델 파라미터, 출력, 성능 지표를 기록하고 비교하세요.
- LLMOps용 Weave:" 다단계 LLM 워크플로를 디버깅하는 Traces, 출력을 체계적으로 점수화하는 Evaluations, 빠른 프롬프트 반복을 위한 Playground를 포함합니다.
- 에이전트 및 가드레일: 자율 에이전트의 동작을 추적하고 안전 규칙을 설정하여 바람직하지 않은 출력을 차단하세요.
- 협업 및 조직화: 댓글, 태그, 대시보드, 재현 가능한 실행을 갖춘 중앙 집중식 프로젝트 공간.
- 더 넓은 ML 라이프사이클 지원: 프롬프트를 넘어서, W&B는 모델 학습, 하이퍼파라미터 스윕, 모델 레지스트리, 데이터셋 버저닝까지 지원합니다.
- 손쉬운 통합: 최소한의 코드 변경만으로 OpenAI API, LangChain, Hugging Face 같은 인기 LLM 프레임워크와 호환됩니다.
- 신뢰성과 지원: 검증된 플랫폼으로, 풍부한 문서와 엔터프라이즈 옵션을 갖추어 선도적인 AI 팀들이 신뢰합니다.
결론
Humanloop의 서비스 종료는 초기 전용 LLM 애플리케이션 플랫폼 중 하나의 시대가 끝났음을 의미합니다. 그러나 이 변화는 팀이 워크플로를 업그레이드할 수 있는 기회이기도 합니다. Weights & Biases는 프롬프트 관리, 평가, 모니터링부터 전체 ML 라이프사이클까지 하나의 통합 플랫폼에서 모두 다루는, 가장 포괄적이고 미래 지향적인 대안으로 돋보입니다.
W&B로 마이그레이션하면 개발자는 연속성을 유지하고 협업을 강화하며 실험 속도를 높일 수 있어, Humanloop가 서비스 종료한 이후에도 AI 프로젝트를 최첨단 상태로 유지할 수 있습니다.
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