Build AI ModelsFor Your Business
LeafCloud는 LLM, 코딩 모델, 이미지·영상·음성 모델을 목적에 맞게 조합하고,
데이터셋 생성, 파인튜닝, 평가, 양자화, 로컬·클라우드 배포까지 자동화합니다.
챗봇을 만드는 것이 아닙니다. 실행 가능한 AI 모델 패키지를 만드는 것입니다.
Why Traditional AI Adoption Fails
왜 기존 AI 도입은 오래가지 못할까요?
API Cost Increases
외부 모델을 계속 호출하면 사용량이 늘수록 비용이 커집니다.
Data Security Risk
회사 문서, 코드, 고객 데이터가 외부 API로 나가는 순간 리스크가 생깁니다.
No Domain Knowledge
범용 모델은 똑똑하지만, 우리 회사의 문서·프로세스·툴 사용법은 모릅니다.
No Continuous Learning
실행 로그와 실패 데이터를 학습하지 않으면 AI는 계속 같은 실수를 반복합니다.
The Complete Model Factory Pipeline
LeafCloud는 모델을 고르고, 학습시키고, 배포하고, 다시 개선합니다
Model Selection
Qwen, Gemma, DeepSeek, MiniMax, 이미지·영상·음성 모델 등 목적별 후보를 등록합니다.
Model Comparison
속도, 품질, 한국어, 코딩, Tool-use, RAG 정확도, 비용을 같은 조건에서 비교합니다.
Dataset Generation
문서, 대화, 코드, 실행 로그를 SFT, DPO, Tool-use, MCP-use, Skill-use 데이터로 변환합니다.
Fine-tuning
LoRA, QLoRA, DPO, Tool-use 학습으로 회사와 서비스 목적에 맞는 Adapter를 만듭니다.
Evaluation
학습 전후 성능, Tool-call 성공률, RAG 근거 정확도, 코드 테스트 통과율을 검증합니다.
Packaging
모델, Adapter, Prompt, Tool Schema, MCP 설정, Guardrail을 Intelligence Pack으로 묶습니다.
Deployment
Mac 로컬은 MLX/Ollama, 클라우드는 vLLM/LoRAX로 실행합니다.
Leaf Intelligence Pack
최종 결과물은 모델 파일이 아니라 Intelligence Pack입니다
LeafCloud는 단순히 모델 하나를 저장하지 않습니다. 실제로 서비스에서 실행 가능한 AI 패키지를 만듭니다. 모델의 두뇌뿐 아니라, 일하는 방식까지 함께 패키징합니다.
Capability-aware Learning
모델은 답변만 배우는 것이 아니라, 일하는 방법을 배웁니다
어떤 스킬을 선택할지, 어떤 툴을 호출할지, 어떤 MCP를 사용할지, 실패하면 어떤 루프를 돌지까지 학습시킵니다.
SFT
좋은 답변과 업무 포맷 학습
DPO
좋은 행동과 나쁜 행동의 선호도 학습
Tool-use
파일, 터미널, 검색, 테스트 같은 도구 호출 학습
MCP-use
GitHub, DB, Browser, Filesystem 등 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 원인 분석 → 정책 수정 → 재실행 → 개선 학습
Leaf 모델은 "무엇을 답할지"뿐 아니라 "어떻게 일할지"를 학습합니다.
Multimodal Model Composer
LLM 하나가 아니라, 목적별 모델 조합을 만듭니다
서비스에 따라 필요한 모델은 다릅니다. LeafCloud는 LLM, 코딩 모델, 이미지 생성 모델, 영상 생성 모델, 음성 모델을 조합해 하나의 실행 패키지로 구성합니다.
Enterprise Agent Pack
LLM + RAG + Tool-use + MCP + vLLM
기업 내부 문서와 시스템을 연결하는 AI 에이전트
Coding Agent Pack
Qwen/DeepSeek Coder + Sandbox + GitHub MCP + Test Loop
코드 생성, 리뷰, 테스트까지 자동화하는 개발 에이전트
Creative AI Pack
LLM + Image Model + Video Model + Voice Model + Avatar
멀티모달 콘텐츠를 생성하는 크리에이티브 에이전트
Local Private Pack
MLX/Ollama + GGUF + RAG + Local Data Only
데이터가 외부로 나가지 않는 완전 로컬 AI
Cloud Scale Pack
vLLM + LoRAX + Multi-tenant Adapter Serving
대규모 팀과 API 서비스를 위한 클라우드 배포
Local & Cloud Deployment
Mac에서도, 클라우드에서도 같은 방식으로 실행됩니다
Mac Local
MLX / Ollama / GGUF
Leaf Runtime Gateway
같은 모델 패키지, 같은 호출 방식, 다른 실행 환경
Cloud GPU
vLLM / LoRAX
Agent Experience Learning
AI가 일한 경험은 다음 모델의 학습 데이터가 됩니다
에이전트가 문서를 검색하고, 코드를 수정하고, 테스트를 실행하고, 실패를 고치는 과정은 모두 학습 데이터가 됩니다.
LeafCloud는 AI가 AI의 실행 경험을 학습하게 만드는 Model Iteration System입니다.
Enterprise Security
데이터는 보호하고, 지능은 개선합니다
기업 데이터의 보안을 최우선으로 하면서도 AI 모델의 성능은 지속적으로 개선할 수 있도록 설계되었습니다.
Sensitive Info Removal
API Key / 개인정보 / 내부 URL / 계약정보 자동 마스킹
Local-first Learning
원본 데이터는 고객 환경에 유지 가능
Adapter-centric Updates
전체 데이터가 아니라 학습 결과와 메타데이터 중심으로 관리
Audit Logs
누가 어떤 모델을 학습·배포·호출했는지 추적
Security Policies
Tool 권한, MCP 접근, 샌드박스 실행 범위를 제어
Pricing
Quick으로 시작하고, Enterprise로 확장하세요
Quick
빠른 테스트와 PoC를 위한 시작점
- 모델 비교 워크벤치
- 데이터셋 생성 (제한적)
- 로컬 실행 테스트
- 커뮤니티 지원
Pro
본격적인 파인튜닝과 로컬 배포
- Quick의 모든 기능
- LoRA/QLoRA 학습
- GGUF 내보내기
- Ollama/MLX 배포
- 이메일 지원
Business
팀과 조직을 위한 클라우드 배포
- Pro의 모든 기능
- vLLM/LoRAX 클라우드 배포
- 팀 사용 (최대 10명)
- API Gateway
- 사용량 관리 대시보드
- 우선 지원
Enterprise
엔터프라이즈급 보안과 커스터마이징
- Business의 모든 기능
- 전용 VPC / 온프레미스
- 보안 정책 커스터마이징
- 연합학습 지원
- 전용 Intelligence Pack
- 전담 엔지니어 지원
- SLA 보장
Ready to Build Your AI Model?
LeafCloud Model Factory로 당신의 데이터와 목적에 맞는 AI 모델 패키지를 만들어보세요.