저자는 모델 학습의 인프라 측면을 자동화하도록 설계된 도구인 Orchard Compute를 소개합니다. Model Context Protocol (MCP)를 통해 연결하면 사용자는 자연어로 요구사항을 설명하여 컴퓨팅 선택 및 환경 프로비저닝을 처리할 수 있습니다.
- 예산 제약에 따라 GPU 공급자 선택 및 프로비저닝을 오케스트레이션합니다.
- 수동 구성 단계를 제거하기 위해 학습 환경을 자동으로 준비합니다.
- 사용자가 간단한 한 문장 프롬프트를 통해 모델 파인튜닝과 같은 작업을 지정할 수 있습니다.
저자는 도구의 잠재적인 문제를 파악하기 위해 모델을 적극적으로 학습하거나 파인튜닝하는 사람들에게 피드백을 구하고 있습니다.