What is Weco?
머신러닝 파이프라인을 구축하고 최적화하는 과정은 종종 광범위하고 수동적인 반복 작업을 수반합니다. 최고 성능의 코드를 찾으려면 실험, 조정 및 평가에 상당한 시간을 투자해야 합니다. Weco는 AI 에이전트를 활용하여 이 복잡한 프로세스를 자동화하는 체계적인 접근 방식을 도입합니다. AIDE(Agentic Iterative Design Engine)로 구동되는 Weco는 사용자의 평가 기준을 자체 개선 시스템으로 전환하는 AI 연구 엔지니어 역할을 수행합니다. 지정된 메트릭에 따라 코드를 자율적으로 실행하고 개선하여 더 나은 성능의 솔루션을 발견합니다.
AIDE 기반 주요 기능
🤖 자동화된 실험: AIDE는 GPU 커널 최적화, 모델 개발 및 프롬프트 엔지니어링과 같은 작업을 위해 수많은 코드 변형을 체계적으로 생성하고 테스트하며, 종종 밤새 수백 건의 실험을 실행합니다. 이를 통해 수동 개입 없이 광범위한 솔루션 공간을 탐색할 수 있습니다.
📊 메트릭 기반 최적화: 정확도, 속도, 비용 또는 사용자 정의 메트릭과 같은 성공 기준을 정의합니다. AIDE는 더 나은 솔루션을 나타내는 메트릭이 나올 때까지 사용자의 특정 평가 파이프라인에 대한 성능 향상에만 집중하여 코드를 반복적으로 개선합니다. 이러한 평가 중심 루프는 OpenAI의 MLE-Bench와 같은 벤치마크에서 AIDE가 차선책인 자율 에이전트보다 4배 더 많은 메달을 획득한 것과 같이 일회성 코드 생성보다 훨씬 뛰어난 성능을 보여줍니다.
🧠 광범위한 코드 검색 및 도메인 이해: 특정 모델 클래스에 국한된 기존 AutoML과 달리 AIDE는 LLM을 활용하여 전체 코드 공간을 검색합니다. 다양한 도메인(NLP, CV, 테이블 형식)에 걸쳐 방법을 적용하고 금융 또는 생물 의학과 같은 전문 분야에 대한 배경 지식을 통합하여 종종 인간이 놓칠 수 있는 새로운 접근 방식을 발견합니다(METR의 RE-Bench에서 검증됨).
💡 자연어 안내: AIDE는 자율적으로 작동하지만 복잡한 하이퍼파라미터 튜닝 없이 자연어 프롬프트를 사용하여 도메인 전문 지식 또는 특정 요구 사항을 주입하여 에이전트의 검색 프로세스를 안내할 수 있습니다.
🛡️ 유연하고 안전한 실행: 생성된 코드는 Weco에서 관리하는 안전한 샌드박스 클라우드 환경 내에서 실행되며 최적의 하드웨어(CPU, GPU)를 자동으로 프로비저닝합니다. 데이터 주권 요구 사항을 위해 온프레미스 실행 옵션을 사용할 수 있으므로 모든 권한을 가질 수 있습니다. 생성된 모든 코드에 대한 모든 IP 권한을 보유합니다.
⚙️ 언어 및 프레임워크 독립성: Python, PyTorch, TensorFlow를 포함한 다양한 언어 및 프레임워크에서 코드를 최적화하고 CPU 및 GPU에서 TPU 및 Apple Silicon에 이르기까지 다양한 하드웨어를 대상으로 합니다.
실용적인 사용 사례
기존 모델 성능 최적화: 객체 감지를 위한 작업 중인 PyTorch 모델이 있지만 프로덕션 환경에 비해 지연 시간이 너무 깁니다. Weco에 모델 코드, 평가 데이터 세트를 제공하고 메트릭(예: 지연 시간을 50ms 미만으로 유지하면서 mAP 최대화)을 지정합니다. AIDE는 모델 아키텍처, 추론 코드 및 잠재적으로 양자화 기술을 반복하여 성능 목표를 충족하는 최적화된 코드를 제공합니다.
사용자 정의 컴퓨팅 커널 가속화: 팀은 중요한 전처리 단계를 위해 사용자 정의 CUDA 또는 Triton 커널에 의존하지만 병목 현상이 발생하고 있습니다. Weco를 사용하여 커널 코드와 실행 속도를 측정하는 벤치마크를 제공합니다. AIDE는 Triton 커널 최적화를 위해 METR의 RE-Bench에서 인간 전문가보다 뛰어난 성능을 보인 것과 유사하게 대체 구현, 메모리 액세스 패턴 및 병렬화 전략을 탐색하여 런타임을 크게 줄이는 것을 목표로 합니다.
고성능 테이블 형식 모델 개발: 대규모 테이블 형식 데이터 세트를 사용하여 고객 이탈을 예측하는 새로운 프로젝트를 시작하시겠습니까? AIDE에 데이터 스키마 설명과 대상 메트릭(예: F1-score)을 제공합니다. AIDE는 기능 엔지니어링(안내되는 경우 잠재적으로 도메인별 지표 작성), 모델 선택, 교육 및 평가 코드를 포함한 엔드 투 엔드 파이프라인을 생성하고 자율적으로 반복하여 최고 성능의 솔루션을 찾아 종종 몇 분 안에 초기 버전을 제공합니다.
Weco를 선택해야 하는 이유
Weco는 중요한 동시에 종종 힘든 최적화 주기를 자동화하여 ML 개발에 대한 뚜렷한 접근 방식을 제공합니다. 그 강점은 다음과 같습니다.
사용자 중심 메트릭: 최적화는 전적으로 사용자의 데이터, 사용자의 평가 파이프라인, 사용자의 성공 정의에 의해 주도됩니다.
입증된 효율성: AIDE의 기능은 주요 벤치마크(OpenAI MLE-Bench, METR RE-Bench)와 최첨단 AI 연구소 및 연구 간행물(예: Sakana AI의 AI Scientist-v2) 채택을 통해 검증되었습니다. 컴퓨팅 리소스를 우수한 코드 품질로 확실하게 거래합니다.
유연성: 다양한 프로그래밍 언어, ML 프레임워크 및 하드웨어 대상에 적응할 수 있습니다.
확장성: 복잡한 최적화 작업을 장기간에 걸쳐 처리하고 솔루션을 지속적으로 개선하도록 설계되었습니다.
Weco는 AIDE가 ML 파이프라인의 경계를 넓히는 데 필요한 집중적인 메트릭 기반 실험을 처리하는 동안 사용자와 팀이 더 높은 수준의 전략 및 문제 해결에 집중할 수 있도록 지원합니다.
More information on Weco
Launched
2023-05
Pricing Model
Starting Price
Global Rank
4738912
Follow
Month Visit
<5k
Tech used
cdnjs,Google Fonts,Next.js,Vercel,Gzip,OpenGraph,Progressive Web App,Webpack,HSTS
Top 5 Countries
100%
United States
Traffic Sources
10.11%
1.09%
0.06%
17.46%
30.69%
40.59%
social
paidReferrals
mail
referrals
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direct
Source: Similarweb (Sep 25, 2025)
Weco was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2025-05-03.
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