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# Model Distillation

> 실제 애플리케이션 트래픽으로 특화 모델을 트레이닝하고, 현재 사용 중인 모델과 비교한 뒤 가장 우수한 모델을 배포하세요.

CoreWeave Model Distillation을 사용하면 제품 팀이 성공적인 AI 상호작용을 바탕으로 자사 제품에 최적화된 더 작고 빠르며 저렴한 모델을 만들 수 있습니다. 예시 수집부터 개선된 모델 배포까지, 모델 개선 워크플로 전체를 한곳에서 처리할 수 있습니다.

<CardGroup cols={2}>
  <Card title="시작하기" href="/ko/model-distillation/quickstart" arrow="true">
    애플리케이션을 연결하고 실제 사용 데이터부터 모델 배포까지 전체 과정을 따라가 보세요.
  </Card>

  <Card title="Model Distillation이 제공하는 기능" href="/ko/model-distillation/overview" arrow="true">
    프록시, UI, 트레이닝, 평가, 라우팅이 어떻게 연계되어 동작하는지 알아보세요.
  </Card>

  <Card title="API 레퍼런스" href="/ko/model-distillation/reference/overview" arrow="true">
    Management API와 통합하거나 OpenAI 호환 추론 프록시를 호출하세요.
  </Card>
</CardGroup>

<h2 id="the-basic-idea">
  기본 개념
</h2>

기존 AI 기능을 한 번만 연결하면 됩니다. Model Distillation은 실제 사용 과정에서 예시를 수집하고, 그중 가장 좋은 예시를 트레이닝 데이터로 만들 수 있게 해 줍니다.

여러 모델을 트레이닝하고, 현재 사용 중인 모델과 품질을 비교한 다음, 애플리케이션을 다시 작성할 필요 없이 가장 좋은 모델을 배포하세요.

<Accordion title="API: 에이전트용 문서">
  고객 여정과 기계 판독 가능한 리소스를 간결하게 정리한 [`llms.txt`](https://docs.coreweave.com/llms.txt)부터 확인하세요. 구현할 때는 에이전트에 다음 자료를 제공하세요.

  * 의도한 워크플로를 설명하는 [퀵스타트](/ko/model-distillation/quickstart)
  * UI 오퍼레이션을 정의한 [Management OpenAPI 사양](/ko/openapi/model-distillation/management.openapi.yaml)
  * 애플리케이션 요청을 정의한 [추론 프록시 OpenAPI 사양](/ko/openapi/model-distillation/proxy.openapi.yaml)

  에이전트에게 문서화된 공개 API만 사용하도록 하고, 라우팅 요청이나 컴퓨팅 자원을 소비하는 요청은 보내기 전에 먼저 보여 달라고 요청하세요.
</Accordion>


## Related topics

- [Model Distillation 작동 방식](/ko/model-distillation/get-started/how-it-works.md)