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title: OpenGradient
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[OpenGradient](https://www.opengradient.ai/)는 전 세계적으로 접근 가능하고, 무허가이며, 검증 가능한 ML 모델 추론을 가능하게 하는 탈중앙화 AI 컴퓨팅 네트워크입니다.

OpenGradient langchain 패키지는 현재 개발자가 OpenGradient 네트워크의 모델에 대한 자체 맞춤형 ML 추론 도구를 구축할 수 있도록 하는 toolkit을 제공합니다. 이는 이전에는 대규모 모델 파라미터의 context-window 오염 특성 때문에 어려운 과제였습니다 -- 에이전트에게 200x200 부동 소수점 데이터 배열을 제공해야 한다고 상상해보세요!

이 toolkit은 모든 데이터 처리 로직을 도구 정의 자체 내에 캡슐화하여 이 문제를 해결합니다. 이 접근 방식은 에이전트의 context window를 깨끗하게 유지하면서 개발자에게 ML 모델에 대한 맞춤형 데이터 처리 및 실시간 데이터 검색을 구현할 수 있는 완전한 유연성을 제공합니다.

## 설치 및 설정

OpenGradient 네트워크에 액세스하려면 OpenGradient API key가 있는지 확인하세요. 이미 API key가 있는 경우 환경 변수를 설정하기만 하면 됩니다:

```python
!export OPENGRADIENT_PRIVATE_KEY="your-api-key"
새 API key를 설정해야 하는 경우 opengradient SDK를 다운로드하고 지침에 따라 새 구성을 초기화하세요. 
!pip install opengradient
!opengradient config init
API key를 설정한 후 langchain-opengradient 패키지를 설치하세요. 
pip install -U langchain-opengradient

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OpenGradient Toolkit

OpenGradientToolkit은 개발자가 OpenGradient 탈중앙화 네트워크에 배포된 ML models 및 workflows를 기반으로 특화된 도구를 만들 수 있도록 지원합니다. 이 통합을 통해 LangChain 에이전트는 효율적인 context 사용을 유지하면서 강력한 ML 기능에 액세스할 수 있습니다.

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주요 이점

  • 🔄 실시간 데이터 통합 - 도구 내에서 실시간 데이터 피드 처리
  • 🎯 동적 처리 - 특정 에이전트 입력에 적응하는 맞춤형 데이터 파이프라인
  • 🧠 Context 효율성 - context window를 넘치게 하지 않고 복잡한 ML 작업 처리
  • 🔌 원활한 배포 - OpenGradient 네트워크에 이미 있는 모델과의 간편한 통합
  • 🔧 완전한 맞춤화 - OpenGradient SDK를 통해 자체 특정 모델을 생성 및 배포한 다음 이를 기반으로 맞춤형 도구 구축
  • 🔐 검증 가능한 추론 - 모든 추론은 탈중앙화된 OpenGradient 네트워크에서 실행되므로 사용자는 신뢰할 수 없는 검증 가능한 모델 실행을 위해 ZKML 및 TEE와 같은 다양한 보안 방식을 선택할 수 있습니다
자세한 예제 및 구현 가이드는 종합 튜토리얼을 확인하세요. 

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<Callout icon="pen-to-square" iconType="regular">
    [Edit the source of this page on GitHub.](https://github.com/langchain-ai/docs/edit/main/src/oss/python/integrations/providers/opengradient.mdx)
</Callout>
<Tip icon="terminal" iconType="regular">
    [Connect these docs programmatically](/use-these-docs) to Claude, VSCode, and more via MCP for    real-time answers.
</Tip>
⌘I