Humanloop 서비스 종료 안내: 대안으로 Weights & Biases로 이전하세요
Humanloop는 2025년 9월 8일에 서비스가 종료됩니다. AI 평가, 모니터링, 관측성에서 Humanloop의 최적 대안인 Weights & Biases를 확인하세요. 이 글은 AI 번역본입니다. 오역이 의심되는 부분은 댓글로 알려주세요.
Created on September 15|Last edited on September 15
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Humanloop는 Anthropic에 인수되었습니다 기존 고객을 대상으로 플랫폼 운영을 종료할 예정입니다. Humanloop에 의존하고 있다면, 지금이 신뢰할 수 있는 대안으로 전환해 AI 프로젝트를 차질 없이 이어갈 시기입니다. Weights & Biases가 도와드리겠습니다.
Humanloop는 왜 서비스 종료를 하나요?
Anthropic에 인수됨에 따라, Humanloop는 AI 플랫폼을 종료합니다 2025년 9월 8일이로 인해 고객에게 대안 솔루션을 찾고 마이그레이션할 수 있는 시간이 매우 촉박해졌습니다.
서비스 종료가 적용되면 프롬프트 워크플로, 평가, 관측 로그, 그리고 API 통합에 더 이상 접근할 수 없습니다. AI 에이전트와 애플리케이션을 구축하는 데 Humanloop의 평가 도구에 의존하고 있다면, 지금이 전환할 때입니다.
Humanloop 고객 지원
Weights & Biases는 Meta와 AstraZeneca를 포함한 150만 명 이상의 AI 실무자와 1,500개 조직으로부터 신뢰받으며, AI 에이전트, 애플리케이션, 모델의 평가, 모니터링, 그리고 반복 개선을 지원합니다. 공동 설립자 중 한 명인 Shawn Lewis는 Weights & Biases를 활용해 최첨단 AI를 구축했습니다. SWE-Bench Verified에서 최고 순위를 기록한 에이전트.
시작은 코드 한 줄이면 충분하며, 2025년 9월 8일 서비스 종료 전에 마이그레이션을 시작해 몇 주 안에 완전한 운영 상태로 전환할 수 있습니다.
Weights & Biases가 Humanloop의 최선의 대안인 이유
W&B Weave는 개발부터 프로덕션까지 전 단계에서 실험, 평가, 분석을 지원하도록 설계된 개발자 친화적 관측성 플랫폼입니다. 인기 있는 에이전트 프레임워크와 프로토콜과 매끄럽게 통합되며, 선호하는 라이브러리를 유연하게 사용할 수 있게 해 주는 한편 실험과 분석을 자연스러운 워크플로의 일부로 만들어 줍니다.
Weights & Biases의 핵심 기능
Weights & Biases는 AI 에이전트, 애플리케이션, 모델을 데모 단계에서 프로덕션까지 더 빠르고 신뢰 있게 전환할 수 있도록 다음과 같은 완전한 기능 세트를 제공합니다:
- 프로덕션 이전 단계에서 AI 에이전트와 애플리케이션 디버그하기 — W&B Weave
- AI 에이전트와 애플리케이션을 엄격하게 평가하기 — W&B Weave
- 프롬프트 엔지니어링 플레이그라운드 — W&B Weave
- 에이전트형 시스템을 위한 관측 가능성 도구 — W&B Weave
- 프롬프트 공격과 유해한 출력 차단 — W&B Weave
- 사람 피드백과 주석 수집 — W&B Weave
- 프로덕션 환경에서 AI 에이전트와 애플리케이션을 모니터링하세요 — W&B Weave
- CoreWeave에서 호스팅되는 오픈 소스 모델 — W&B Inference
- 재현성과 거버넌스를 위한 실험 추적 — W&B Registry
- AI를 위한 단일 진실 원천 시스템 — W&B Registry
- AI 모델을 위한 CI/CD — W&B Registry
- 데이터셋, 모델, 메타데이터의 계보를 추적하세요 — W&B Registry
- AI 모델 미세 조정 및 학습을 위한 실험을 추적하세요 — W&B Models
- 훈련 중 CoreWeave 관측 가능성 — W&B Models
- AI 모델 관리 — W&B Models
- 이해관계자 전반에 발견 내용을 효과적으로 공유하세요 — W&B Models
다음 단계
- 현재 환경과 요구 사항에 맞춘 Weights & Biases 온보딩
- 평가 및 맞춤형 평가자를 위한 핵심 워크플로 지원
- 애플리케이션 반복부터 프로덕션 모니터링까지 AI 워크플로 전반에 걸친 관측 가능성
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