SaaS Model Factory

당신의 서비스에 맞는
AI 모델을 직접 만드는
Model Factory

LLM, 코딩 모델, 이미지·영상·음성 모델을 목적에 맞게 조합하고, 데이터셋 생성부터 배포까지 자동화합니다.

챗봇을 만드는 것이 아닙니다. 회사와 서비스에 맞는 실행 가능한 AI 모델 패키지를 만드는 것입니다.

01모델 선택
02모델 비교
03데이터셋
04파인튜닝
05평가
06패키징
07배포

Problem

왜 기존 AI 도입은 오래가지 못할까요?

API 비용이 계속 증가합니다

외부 모델을 호출할수록 비용이 커집니다. 성장할수록 손해입니다.

데이터 보안이 불안합니다

회사 문서·코드·고객 데이터가 외부 API로 나가는 순간 통제권을 잃습니다.

우리 업무를 모릅니다

범용 모델은 똑똑하지만, 우리 회사의 문서·프로세스·툴 사용법은 모릅니다.

한 번 만든 AI는 개선되지 않습니다

실행 로그와 실패 데이터를 학습하지 않으면 같은 실수를 계속 반복합니다.

Intelligence Pack

최종 결과물은
모델 파일이 아닙니다

Leaf는 단순히 모델을 저장하지 않습니다. 실제로 서비스에서 즉시 실행 가능한 AI 패키지를 만듭니다.

모델의 두뇌뿐 아니라, 일하는 방식까지 함께 패키징합니다. 어떤 환경에 배포해도 동일하게 동작합니다.

Intelligence Pack 빌더

Pack 구성 (14종)

01Base Model
02LoRA / QLoRA Adapter
03Tokenizer
04System Prompt
05Skill Definitions
06Tool Schema
07MCP Config
08Harness Loop Policy
09Guardrails
10Evaluation Policy
11RAG Config
12Runtime Config
13Deployment Manifest
14Eval Report
= Intelligence Pack v1.0.0

Capability-aware Learning

모델은 답변만 배우는 것이 아니라,
일하는 방법을 배웁니다

어떤 스킬을 선택할지, 어떤 툴을 호출할지, 실패하면 어떤 루프를 돌지까지 학습시킵니다.

SFT

좋은 답변과 업무 포맷 학습

DPO

좋은 행동 vs 나쁜 행동 선호도 학습

Tool-use

파일·터미널·검색·테스트 호출 학습

MCP-use

GitHub·DB·Browser 외부 MCP 연결 학습

Skill-use

반복 작업에 맞는 스킬 선택 학습

Orchestration

Planner·Coder·Tester·Reviewer 역할 분담 학습

Harness-loop

분석→실행→평가→재시도 루프 학습

Self-evolution

실패 분석→정책 수정→재실행→개선 학습

Leaf 모델은 "무엇을 답할지"뿐 아니라 "어떻게 일할지"를 학습합니다.

Multimodal Composer

LLM 하나가 아니라,
목적별 모델 조합을 만듭니다

6가지 모달 모델을 조합해 하나의 실행 패키지로 구성합니다.

LLM

Qwen · Gemma · Llama

코딩

DeepSeek Coder · Qwen Coder

이미지

Flux · SDXL · Kolors

영상

Wan · LTX · CogVideoX

음성

Whisper · F5-TTS

아바타

audio-to-face · 립싱크

예시 Pack 조합

Enterprise Agent

  • LLM
  • RAG
  • Tool-use
  • MCP
  • vLLM

Coding Agent

  • Qwen Coder
  • Sandbox
  • GitHub MCP
  • Test Loop

Creative AI

  • LLM
  • Image
  • Video
  • Voice
  • Avatar

Local Private

  • MLX / Ollama
  • GGUF
  • RAG
  • Local Only

Cloud Scale

  • vLLM
  • LoRAX
  • Multi-tenant
  • API Gateway

Runtime

Mac에서도, 클라우드에서도
같은 방식으로 실행됩니다

Leaf Runtime Gateway가 동일한 API와 패키지 규격으로 로컬과 클라우드를 연결합니다.

Mac 로컬

프라이버시 우선 · 오프라인 실행

  • MLX (Apple Silicon 최적화)
  • Ollama
  • GGUF Q4_K_M
  • Local RAG
  • 저비용 PoC / 보안 테스트

클라우드 GPU

팀 서비스 · 빠른 추론

  • vLLM
  • LoRAX (다중 어댑터)
  • OpenAI-compatible API
  • 팀 사용 / 빠른 추론
  • 기업용 API Gateway

공통 계층

하나의 규격 · 어떤 환경에도

  • Leaf Runtime Gateway
  • 동일한 Pack 규격
  • 동일한 호출 방식
  • 환경만 교체 가능
  • 코드 한 줄 변경 불필요

Agent Experience Learning

AI가 일한 경험은
다음 모델의 학습 데이터가 됩니다

에이전트가 문서를 검색하고, 코드를 수정하고, 테스트를 실행하고, 실패를 고치는 모든 과정이 학습 데이터가 됩니다.

Leaf는 AI가 AI의 실행 경험을 학습하게 만드는 Model Iteration System입니다.

경험 저장소 보기

자가진화 루프

1Agent 실행
2Tool / MCP 호출 기록
3성공·실패 평가
4학습 데이터 생성
5중앙 재학습
6새 Pack 배포
↺ 루프 반복 — 쓸수록 강해집니다

Privacy & Security

데이터는 보호하고,
지능은 개선합니다

민감정보 제거

API Key·개인정보·내부 URL·계약정보 자동 마스킹

로컬 우선 학습

원본 데이터는 고객 환경에 유지 가능

Adapter 중심 관리

전체 데이터가 아닌 학습 결과·메타데이터 중심

감사 로그

누가 어떤 모델을 학습·배포·호출했는지 추적

보안 정책

Tool 권한·MCP 접근·샌드박스 범위를 제어

Pricing

Quick으로 시작하고,
Enterprise로 확장하세요

Quick

$0

무료로 시작. 핵심 공정 체험.

  • 모델 비교 워크벤치
  • 데이터셋 생성 (기본)
  • 로컬 실행 테스트
  • Ollama / MLX 무제한
  • 데이터 100% 로컬
Quick으로 시작하기

Pro

$29/ 월

학습 + 배포 풀 파이프라인.

  • Quick 전체 포함
  • LoRA / QLoRA 학습
  • GGUF 내보내기
  • Ollama / MLX 배포
  • Intelligence Pack 생성
Pro 시작하기
추천

Business

$99/ 월

팀 사용 + 클라우드 배포.

  • Pro 전체 포함
  • vLLM / LoRAX 클라우드 배포
  • 팀 워크스페이스
  • API Gateway
  • 사용량 관리 대시보드
Business 문의

Enterprise

문의

전용 환경 + 연합학습 + 보안.

  • 전용 VPC / 온프레미스
  • Federated Learning
  • 보안 정책 커스텀
  • 전용 Intelligence Pack
  • 전담 SE + SLA
Enterprise 상담