오픈 웨이트 모델 학습 및 추론을 위한 엔드투엔드 인프라

코딩 에이전트를 활용하여 시작하기

가장 빠르게 시작하는 방법은 코딩 에이전트에게 AC2 설정을 맡기는 것입니다. 이 프롬프트를 Claude Code, Cursor, Codex 또는 모든 코딩 에이전트에 붙여넣으세요:

— 데이터셋, 워크로드, 세션, 트레이스 및 비밀 정보를 위한 플랫폼 클라이언트입니다. ac2.sdk

— 에이전트, 환경, 오케스트레이터, 태스크, 그레이더 및 에피소드를 위한 에이전트 프레임워크입니다. ac2.runtime

— OpenTelemetry 기반의 관측 가능성 SDK입니다. 타이밍, 입력, 출력 및 중첩된 스팬을 캡처하기 위해 모든 함수에 @traced를 추가하세요. ClickHouse와 Langfuse로 내보냅니다.

SDK를 설치하고 모델을 학습시키세요.

에이전트, 환경, 오케스트레이터 및 평가 태스크를 정의하세요.

Python에서 데이터셋, 배포(deployments), 실행(runs), 트레이스 및 비밀 정보를 관리하세요.

편집기에서 평가 및 학습 트레이스를 분석하세요.

평가(evals)를 실행하고, 트레이스를 그레이드하며, 동작을 비교하세요.

GRPO, 지도 미세 조정(supervised fine-tuning), 또는 온폴리시 자가 증류(on-policy self-distillation) 중 하나를 선택하세요.

모델을 배포하고 정책(Policies)과 엔드포인트(Endpoints)를 통해 트래픽을 라우팅하세요.

실패한 실행, 데이터셋, 패키지 설치 및 정리와 관련된 답변을 찾으세요.