NVIDIA NeMo-Skills: LLM 워크플로우 자동화의 혁신적 솔루션
복잡한 LLM 개발 파이프라인을 간소화하는 NVIDIA NeMo-Skills의 핵심 기능과 실전 활용법을 완벽 가이드
LLM OPS
Hunyuan-A13B-Instruct - 효율적인 MoE 아키텍처로 구현한 차세대 언어모델
텐센트의 Hunyuan-A13B-Instruct는 80B 파라미터 중 13B만 활성화하는 혁신적인 MoE 구조로 높은 성능과 효율성을 동시에 제공하는 오픈소스 언어모델입니다.
Open WebUI 완전 분석: 셀프 호스팅 AI 플랫폼의 새로운 기준
vLLM UI를 넘어 ChatGPT와 경쟁하는 Open WebUI의 핵심 기능, 경쟁 우위, 그리고 에이전트 시대를 향한 로드맵까지 종합 분석
MoneyPrinterTurbo AI 비디오 자동화 완전 가이드 - 원클릭 숏폼 영상 제작
AI 대모델을 활용한 자동 영상 생성 도구 MoneyPrinterTurbo의 완전한 사용법과 자동화 전략을 알아보겠습니다.
Mercury: Diffusion 기반 초고속 언어 모델의 혁신
Inception Labs에서 개발한 Mercury는 기존 autoregressive 모델 대비 최대 10배 빠른 추론 속도를 달성하며, 코딩 분야에서 새로운 속도-품질 프론티어를 개척하는 diffusion 기반 LLM입니다.
오픈소스 기반 완전한 LLMOps 파이프라인 구축 가이드
오픈소스 기반 더욱 유연하고 비용 효율적인 LLMOps 파이프라인을 구축하는 실전 가이드
OrbStack으로 MLflow 컨테이너 환경 구축하기 - Docker & Kubernetes 실험 가이드
OrbStack을 활용하여 Docker와 Kubernetes 환경에서 MLflow를 설치하고 머신러닝 실험을 체계적으로 관리하는 방법을 알아봅니다.
Kubeflow Training Operator로 분산 ML 학습하기 - MLflow, MinIO, DVC 통합 가이드
OrbStack 환경에서 Kubeflow Training Operator와 MLflow, MinIO, DVC를 통합하여 완전한 MLOps 파이프라인을 구축하고 분산 모델 학습을 수행하는 방법을 알아봅니다.
KitOps 완전 가이드: AI/ML 모델 패키징과 버전 관리의 새로운 표준
OCI 표준 기반 KitOps로 AI/ML 모델, 데이터셋, 코드를 통합 패키징하고 버전 관리하는 실전 가이드
Kotaemon RAG 시스템 완전 구축 가이드: vLLM + Kubernetes + Helm 배포
오픈소스 RAG 도구 kotaemon을 Kubernetes 환경에서 vLLM과 연동하여 완전한 RAG 시스템을 구축하는 전체 가이드
Code-Server + AI 코딩 도구 완벽 통합 가이드: 원격 IDE에서 동등한 AI 개발 경험 구현하기
code-server에 Claude, Cline, MCP 서버를 통합하여 원격 환경에서도 로컬과 동등한 AI 코딩 경험을 제공하는 완벽한 설정 가이드입니다.
Skywork-SWE-32B: 가성비 최고의 소프트웨어 엔지니어링 AI 에이전트 완벽 가이드
SWE-bench에서 38% 성능을 기록한 Skywork-SWE-32B 모델의 특징, 실용적 활용 방법, 비용 효율적인 배포 전략을 상세히 분석합니다.
Nanobrowser 완벽 가이드: AI 에이전트 기반 웹 자동화와 Agentic Ops 활용 전략
오픈소스 Chrome 확장 Nanobrowser를 활용한 멀티 에이전트 웹 자동화 구현과 실무 적용 사례를 상세하게 다룹니다.
STOCHASTOK: LLM의 서브워드 이해 능력을 혁신하는 확률적 토크나이제이션
옥스포드 대학교 연구진이 제안한 STOCHASTOK은 기존 토크나이저의 한계를 극복하고 LLM의 서브워드 레벨 이해 능력을 획기적으로 향상시키는 새로운 접근법입니다.
맥북에서 MLflow로 모델 실험 추적하기 - FAIR 원칙 기반 개인 MLOps 가이드
MLflow와 FAIR 원칙을 활용하여 맥북에서 개인 머신러닝 실험을 체계적으로 관리하고 추적하는 방법을 알아봅니다.
Code Graph RAG: 코드베이스를 위한 지식 그래프 RAG 시스템 완전 가이드
Python 코드베이스를 분석하여 지식 그래프를 구축하고, 자연어로 질의할 수 있는 RAG 시스템을 Kubeflow에 배포하는 방법을 단계별로 설명합니다.
NVIDIA TensorRT-LLM 완전 가이드: Docker 최적화부터 Kubernetes 배포까지
NVIDIA TensorRT-LLM을 활용하여 고성능 LLM 추론 서비스를 구축하고, 최소 Docker 이미지 생성부터 Helm을 통한 Kubernetes 배포까지 단계별로 구현하는 실전 가이드입니다.
MLCommons Inference DeepSeek-R1 벤치마크 완전 가이드
MLCommons Inference 프레임워크를 활용하여 DeepSeek-R1 모델의 성능을 정확하고 체계적으로 평가하는 실전 튜토리얼입니다.
AI Engineering Hub Build-Reasoning-Model 완전 분석: DeepSeek R1 기반 추론 모델 구현
10.7k 스타 AI Engineering Hub의 Build-reasoning-model 프로젝트를 소스코드 레벨에서 심층 분석하고, DeepSeek R1 방법론을 활용한 추론 모델 구축 방법을 제시합니다.
Essential-Web v1.0: 24조 토큰 규모의 고품질 웹 데이터셋 - EAI 분류 체계와 품질 평가 시스템
Essential AI의 24T 토큰 웹 데이터셋 완전 분석 - EAI 분류학, Red Pajama v2 품질 지표, FastText 분류, ODC-By 라이센스 가이드
EVAlchemy 평가 시스템 완전 가이드 - LLM 성능 평가의 모든 것
언어 모델의 성능을 체계적으로 평가하기 위한 종합적인 EVAlchemy 시스템의 전체 동작 과정을 단계별로 상세히 설명합니다. 수학, 코딩, 주관식 문제 채점부터 분산 처리까지 완벽 가이드.
AceReason vs Evalchemy 평가 시스템 완전 비교 - LLM 평가 도구 선택 가이드
NVIDIA AceReason과 Evalchemy 평가 시스템의 접근 방법, 기술적 차이점, 장단점을 종합 비교 분석합니다. 코딩/수학 평가 방식, Think 태그 처리, 성능 최적화 전략부터 사용 사례별 권장사항까지 완벽 가이드.
AceReason Evaluation Toolkit 완전 분석 - NVIDIA 수학/코딩 평가 시스템 심층 가이드
NVIDIA AceReason Evaluation Toolkit의 전체 동작 과정을 단계별로 상세하게 분석합니다. AIME 수학 문제와 LiveCodeBench 코딩 평가의 파이프라인, 채점 방식, 성능 최적화 전략까지 완벽 해부.
AG-UI: AI 에이전트와 프론트엔드를 연결하는 혁신적인 프로토콜
AG-UI는 AI 에이전트와 사용자 인터페이스 간의 상호작용을 표준화하는 가볍고 이벤트 기반의 프로토콜입니다. LangGraph, CrewAI, Mastra 등 다양한 에이전트 프레임워크를 지원하며, 실시간 스트리밍, 양방향 상태 동기화, 생성형 UI 등의 기능을 제공합니다.
Mem0 Multi-User Collaboration: AI 메모리로 구축하는 팀 협업 시스템
Mem0와 OpenAI를 활용하여 다중 사용자 협업 채팅 및 작업 관리 시스템 구축하기 - 메시지 귀속, 실시간 협업, 기여도 추적
NVIDIA AceReason-Nemotron-1.1-7B: SFT+RL 시너지로 진화한 수학·코딩 추론 모델
Qwen2.5-Math-7B 기반 NVIDIA의 최신 추론 모델 - SFT와 RL의 완벽한 결합으로 AIME 2024/2025, LiveCodeBench에서 기록적 성능 달성
TensorRT-LLM Expert Parallelism 완전정복 - 대규모 MoE 모델 추론 최적화 가이드
NVIDIA TensorRT-LLM의 Expert Parallelism 기술을 활용하여 Mixture of Experts 모델의 대규모 추론 성능을 최적화하는 방법을 알아봅니다.
NVIDIA OpenMathReasoning: AIMO-2 우승 모델의 기반이 된 대규모 수학 추론 데이터셋
306K 수학 문제와 568만 솔루션으로 구성된 OpenMathReasoning 데이터셋 완전 분석 - CoT, TIR, GenSelect 방법론과 OpenMath-Nemotron 시리즈 성과
NVIDIA OpenCodeReasoning: 경쟁 프로그래밍을 위한 최대 규모 추론 기반 코딩 데이터셋
735K 샘플과 28K 문제로 구성된 OpenCodeReasoning 완전 분석 - R1 모델 기반 합성 데이터, 10개 주요 플랫폼 통합, SFT 최적화
NVIDIA AceReason-1.1-SFT: 수학·코딩 추론 특화 SFT 데이터셋 완전 가이드
NVIDIA의 AceReason-1.1-SFT 데이터셋 상세 분석 - CC BY 4.0 라이센스, 400만 샘플, DeepSeek-R1 기반 고품질 수학·코딩 추론 데이터
Unsloth+TRL를 활용한 한국어 특화 LLM 학습 완전 가이드
Unsloth+TRL로 높은 수준의 한국어 특화 대규모 언어 모델을 구축하는 단계별 실무 가이드
Unsloth+TRL 한국어 LLM 학습 자동화 - 4편: Ray와 KubeRay를 활용한 대규모 분산 학습
Ray Train/Tune/Serve와 KubeRay를 활용한 엔터프라이즈급 분산 한국어 LLM 학습 및 오토스케일링 시스템 구축
Unsloth+TRL 한국어 LLM 학습 자동화 - 2편: 쿠버네티스 파이프라인 구축
쿠버네티스로 Unsloth+TRL 기반 한국어 LLM 학습 파이프라인을 완전 자동화하는 실무 가이드
Unsloth+TRL 한국어 LLM 학습 자동화 - 5편: Kubeflow + Ray 통합 엔터프라이즈 MLOps 시스템
Kubeflow Pipelines를 워크플로 오케스트레이터로, Ray를 분산 실행 엔진으로 활용한 완전한 MLOps 시스템 구축
Unsloth+TRL 한국어 LLM 학습 자동화 - 3편: Kubeflow 및 MLOps 프레임워크 활용
Kubeflow, MLflow, DVC를 활용한 엔터프라이즈급 한국어 LLM 학습 파이프라인 구축
Qwen 2.5 기반 한국어 LLM 학습 완벽 가이드: Unsloth vs DeepSpeed 비교
Qwen 2.5-72B 모델을 한국어 데이터로 CPT-SFT-RLHF 파이프라인으로 학습하는 두 가지 방법을 상세히 비교 분석합니다.
LLM 3단계 튜닝 완벽 가이드: CPT → SFT → DPO 파이프라인
폭넓게 적응(CPT) → 정확히 가르치기(SFT) → 사람 취향 맞추기(DPO)의 3단계 순차 튜닝으로 똑똑하면서도 인간 친화적인 LLM을 만드는 검증된 전략을 알아봅니다.
GB200 NVL72에서 DeepSeek 671B 최적화: 2.7배 성능 향상 달성
NVIDIA GB200 NVL72에서 SGLang을 활용한 DeepSeek 671B 모델의 대규모 추론 최적화 및 성능 분석
DeepSpeed: 대규모 분산 훈련 최적화 라이브러리 완전 가이드
분산 훈련과 추론을 쉽고 효율적으로 만드는 DeepSpeed 라이브러리의 핵심 기능, ZeRO 최적화, 실무 적용 가이드
Axolotl: 통합 LLM 파인튜닝 프레임워크 완전 가이드
다양한 AI 모델의 포스트 트레이닝을 간소화하는 Axolotl 프레임워크의 기능, 설치, 사용법 및 실무 적용 가이드
RAGFlow 튜토리얼: 설치부터 기본 사용까지
오픈소스 Retrieval-Augmented Generation 엔진인 RAGFlow를 Docker 기반으로 설치하고 기본 채팅봇을 구축하는 과정을 단계별로 살펴봅니다.
Vanna: RAG 기반 오픈소스 Text-to-SQL 프레임워크 소개
데이터베이스와 대화하듯 SQL을 생성하는 Vanna 프로젝트의 핵심 기능과 활용 방법을 살펴봅니다.
MLX vs GGUF 완벽 비교: 로컬 LLM 추론을 위한 최적 포맷 선택 가이드
Apple Silicon 최적화 MLX와 범용 GGUF 포맷을 성능, 호환성, 메모리 효율성, 개발자 경험 등 다양한 관점에서 상세 비교하여 최적의 선택 기준을 제시합니다.
Hugging Face Kernel Hub 완벽 가이드: 모델 성능을 5분 만에 향상시키기
Kernel Hub를 활용해 FlashAttention·GELU·RMSNorm 등 고성능 커널을 즉시 적용하여 LLM 추론·학습 속도를 높이는 방법을 단계별로 소개합니다.
Claude 코드 생성 최적화 가이드: Tokenbender 사례 분석
Tokenbender의 경험을 바탕으로 Claude로부터 최고의 코드 출력을 이끌어내는 프롬프트 전략을 정리했습니다.
Evalchemy vs LM-Eval-Harness: 현대적 LLM 평가 프레임워크 심층 분석
LLM 평가의 두 축, Evalchemy와 LM-Eval-Harness를 아키텍처, 사용자 경험, 비용 효율성, 엔터프라이즈 관점에서 종합 비교 분석합니다.
Chain-of-Thought 추론 모델 평가: 실전 가이드와 최적화 전략
DeepSeek-R1, Qwen-Reasoner 등 최신 추론 모델의 평가 과제와 LM-Eval-Harness, Evalchemy를 활용한 체계적 평가 방법론을 소개합니다.
GitOps CI/CD 파이프라인 완전 비교: ArgoCD vs 전통적 방식
GitOps 기반 CI/CD와 전통적인 파이프라인의 차이점을 실무 관점에서 분석하고, ArgoCD 도입 시 고려사항과 모범 사례를 제시합니다.
Ming-Lite-Omni: GPT-4o 수준의 멀티모달 AI 모델
이미지, 텍스트, 오디오, 비디오를 통합 처리하는 2.8B 파라미터 경량 멀티모달 모델
vLLM + Evalchemy 벤치마킹 완벽 최적화 가이드: 동적 배칭부터 실전 튜닝까지
동적 배칭과 요청 큐를 이해하여 신뢰할 수 있는 LLM 성능 측정을 위한 서버-클라이언트 통합 최적화 전략
LM-Evaluation-Harness 완전 가이드: 언어 모델 평가의 표준 프레임워크
EleutherAI의 LM-Evaluation-Harness로 GPT, Claude, Llama 등 다양한 언어 모델을 체계적으로 평가하는 방법을 단계별로 알아봅니다.
vLLM 서버로 고성능 모델 벤치마킹하기: Evalchemy 완벽 실전 가이드
vLLM 서버와 Evalchemy를 연동하여 대규모 언어 모델을 효율적으로 평가하는 방법과 50+ 벤치마크 태스크 총정리
로컬 LM Studio 모델을 API처럼 벤치마킹하기: Evalchemy + LiteLLM 완벽 가이드
LM Studio와 Evalchemy를 연동하여 로컬 언어 모델을 OpenAI API처럼 간편하게 평가하는 방법
Qwen3-VL: 차세대 비전-언어 멀티모달 AI 모델 완전 가이드
알리바바 클라우드가 개발하는 Qwen3-VL의 주요 기능과 특징, 향상된 이미지·비디오 이해 능력과 다국어 지원에 대해 알아보세요.
Evalchemy로 API 호출만으로 100+ LLM 모델 평가하기: 설치 없는 벤치마크 완벽 가이드
Evalchemy + Curator + LiteLLM 조합으로 GPT-4o, Claude-3, Gemini 등 100여 종 API 모델을 설치 없이 평가하는 방법을 단계별로 알아봅니다.
Claude 마스터하기: Anthropic의 공식 교육 과정으로 AI 프롬프팅 전문가 되기
AI 개발에서 프롬프트 엔지니어링은 이제 필수 스킬이 되었습니다. 하지만 어디서부터 시작해야 할지, 어떻게 체계적으로 학습해야 할지 막막하셨나요? Anthropic이 제공하는 공식 교육 과정이 그 해답을 제시합니다.
무료로 LLM 파인튜닝하기: Unsloth Notebooks 완전 가이드
LLM(Large Language Model) 파인튜닝을 무료로, 그리고 쉽게 시작할 수 있는 방법을 찾고 계신가요? Unsloth Notebooks는 100개 이상의 Jupyter 노트북을 통해 다양한 LLM을 Google Colab과 Kaggle에서 무료로 파인튜닝할 수 있는 ...
AI 개발자를 위한 필수 컬렉션: Awesome LLM Apps
AI 개발에 관심이 있는 개발자들에게 정말 유용한 오픈소스 프로젝트를 소개하려고 합니다. Awesome LLM Apps는 RAG, AI 에이전트, 멀티 에이전트 팀, MCP, 음성 에이전트 등을 활용한 LLM 애플리케이션들을 한곳에 모아놓은 큐레이션 컬렉션입니다.
AI 도구들의 비밀 공개: 주요 AI 서비스들의 시스템 프롬프트 대공개
AI 개발 도구들이 어떻게 작동하는지 궁금하셨나요? 유명한 AI 코딩 어시스턴트들의 내부 시스템 프롬프트가 어떻게 구성되어 있는지 알고 싶으셨나요? 그렇다면 오늘 소개할 프로젝트가 여러분에게 큰 도움이 될 것입니다.
LLM Tool Calling 완전 정복 - Claude & GPT-4 실전 가이드
AI 모델이 단순한 텍스트 생성을 넘어 실제 도구를 사용하여 복잡한 작업을 수행할 수 있게 하는 Tool Calling은 현대 AI 시스템의 핵심 기능입니다. Claude와 GPT-4의 Tool Calling 활용법부터 IDE 통합, 데스크톱 자동화까지 실전에서 바로 적용할 수 있...
LangGraph 에이전트 핵심 프롬프트 심층 분석 - Gemini 연구 에이전트 시리즈 2편
Google Gemini Fullstack LangGraph Quickstart 프로젝트의 핵심은 정교하게 설계된 4개의 프롬프트입니다. 각 프롬프트는 검색 쿼리 생성 → 웹 연구 → 반성적 평가 → 최종 답변 합성의 워크플로우에서 고유한 역할을 수행하며, 전체 에이전트의 품질과 ...
Google Gemini 2.5 + LangGraph로 구축하는 AI 연구 에이전트 - 풀스택 가이드
Google에서 공식 발표한 Gemini Fullstack LangGraph Quickstart 프로젝트는 Gemini 2.5 모델과 LangGraph를 활용하여 고도화된 AI 연구 에이전트를 구축하는 완전한 풀스택 솔루션입니다. 11.6k 스타를 받으며 큰 관심을 받고 있는 이 ...
Google A2A 프로토콜로 구축하는 안전한 에이전틱 AI 시스템
에이전틱 AI의 급속한 발전과 함께, 여러 에이전트가 협력하여 복잡한 작업을 수행하는 멀티 에이전트 시스템이 주목받고 있습니다. 하지만 이러한 시스템에서 가장 중요한 과제는 에이전트 간의 안전하고 표준화된 통신입니다. Google이 발표한 Agent-to-Agent(A2A) 프로토...
NVIDIA DeepSeek-R1 FP4 - 차세대 양자화 언어모델 완전 활용 가이드
NVIDIA DeepSeek-R1 FP4 모델 소개
Memvid - 비디오 기반 AI 메모리 혁신적 솔루션 완전 가이드
Memvid 소개
vLLM Qwen3-Reranking 마스터 가이드: 대규모 문서 재랭킹 시스템 구축
vLLM 0.8.5와 Qwen3-Reranking 모델을 활용한 고성능 문서 재랭킹 시스템을 구축하는 방법을 상세히 알아보겠습니다. 쿼리-문서 쌍의 관련성을 확률적으로 판단하는 시스템부터 대규모 운영 환경까지 포괄적으로 다룹니다.
vLLM으로 Qwen3-Embedding 대규모 처리하기: 100만+ 데이터 실전 가이드
vLLM 0.8.5부터 지원되는 Qwen3-Embedding 모델을 활용하여 대규모 데이터 처리와 유사도 검색을 효율적으로 수행하는 방법을 상세히 알아보겠습니다. 100만 개 이상의 문서 처리를 위한 실전 예제와 최적화 방법을 포함합니다.
Qwen3-Embedding 파인튜닝 완전 가이드
이 포스트에서는 Qwen3-Embedding 모델을 사용자 정의 검색 및 추천 작업에 맞게 파인튜닝하는 방법을 자세히 알아보겠습니다. DeepSpeed와 LoRA 기법을 활용한 효율적인 미세 조정 과정을 단계별로 설명드리겠습니다.
Evalchemy: LLM 자동 평가의 새로운 표준
LLM 개발과 배포에서 가장 중요한 과정 중 하나인 모델 평가를 자동화하고 표준화하는 혁신적인 도구, Evalchemy를 소개합니다. ML Foundations에서 개발한 이 프레임워크는 다양한 벤치마크를 통한 LLM 자동 평가를 간편하고 효율적으로 만들어줍니다.
2025년 LLM 시장 스냅샷 📊 — 가격, 컨텍스트 & 기능
최종 업데이트 2025년 6월 4일
토큰, 모든 것을 연결하는 디지털 단위: AI부터 경제까지 심층 분석
‘토큰(Token)’은 본질적으로 가치·권리를 상징하는 가장 작은 디지털 단위입니다. NLP에서는 문장을 기계가 이해할 최소 단위로 나눈 결과를 가리킵니다.
NeMo QAT 완전 가이드: 양자화 인식 훈련으로 FP4 모델 정확도 극대화하기
NVIDIA NeMo의 Quantization-Aware Training으로 FP4 양자화 시 정확도 손실을 최소화하는 전문 가이드. 실전 구현부터 최적화 팁까지
H100 클러스터를 활용한 대규모 AI 모델 배포 및 운영 전략
대규모 언어 모델(LLM)의 상용 서비스 운영에서 H100 클러스터를 효과적으로 활용하는 방법을 상세히 살펴보겠습니다. 월 4억 건 이상의 AI 추론 요청을 처리하는 실제 사례를 바탕으로 한 검증된 전략을 소개합니다.
블랙웰 GPU에서 4비트 추론, 왜 필요하고 어떻게 시작할까요? 🚀
NVIDIA Blackwell 아키텍처의 FP4 추론으로 AI 성능을 극대화하고 비용을 절감하는 완전 가이드. DeepSeek-R1 세계 기록 달성의 비밀과 실전 구현 방법
Unsloth: LLM 파인튜닝을 2배 빠르게, 메모리는 80% 절약하는 혁신적 프레임워크
Qwen3, Llama 4, Gemma 3를 2배 빠르게 파인튜닝하면서 VRAM을 80%까지 절약. OpenAI Triton 기반의 정확도 손실 없는 최적화 엔진
TRL: Hugging Face의 차세대 LLM 후처리 프레임워크 완전 가이드
SFT, DPO, GRPO, PPO 등 최신 강화학습 기법으로 Transformer 모델을 후처리하는 포괄적 라이브러리. CLI부터 분산 학습까지 모든 것을 지원
PEFT: 대형 모델을 0.2%만 학습해도 전체 파인튜닝 성능을 내는 혁신 기술
LoRA, AdaLoRA, IA3 등 최신 PEFT 기법으로 메모리는 80% 절약하면서 성능은 그대로. Llama, BERT, Stable Diffusion까지 모든 모델에 적용 가능
DeepSeek-R1 완전 재현 가이드: 2단계 RL + 2단계 SFT + Distillation 파이프라인
DeepSeek-R1의 공식 학습 파이프라인을 단계별로 완전 재현. 강화학습부터 지식 증류까지 전체 과정의 실전 구현 가이드
DeepSeek-R1 → Qwen 지식 증류 완전 가이드: 11개 오픈소스 파이프라인 총정리
교사-학생 모델 증류의 실전 구현체들. MIT/Apache 2.0 라이선스로 자유롭게 활용 가능한 DeepSeek-R1 → Qwen 계열 지식 증류 파이프라인 11선
LLaMA Factory: 100+ 모델을 손쉽게 파인튜닝하는 통합 LLM 프레임워크
Llama 3, Qwen 3, DeepSeek 등 100+ 최신 LLM을 코드 한 줄로 파인튜닝. LoRA/QLoRA, FSDP, Flash-Attention 2 등 최신 기법 통합한 오픈소스 프레임워크
Transformer를 넘어: LLM의 미래를 바꿀 3가지 혁신 아키텍처 심층 분석
리퀴드 뉴럴넷, 맘바(Mamba), 디퓨전 기반 언어 모델 등 Transformer를 대체할 차세대 LLM 아키텍처들의 핵심 원리와 성능 비교 분석
DeepEval 소개
DeepEval: LLM 시스템 평가를 위한 프레임워크 분석
MLOps 현장 속으로
UC Berkeley 인터뷰 연구로 본 성공 전략, 난제, 그리고 미래
Ollama 스트리밍 툴 콜링 완전 가이드: macOS에서 실시간 AI 에이전트 구축하기
Ollama의 최신 업데이트로 스트리밍과 툴 콜링이 동시에 가능해졌습니다. 이제 macOS에서 완전히 로컬 환경으로 실시간 대화형 AI 에이전트를 구축할 수 있게 되었습니다. 이번 글에서는 새로운 기능들을 살펴보고, 실제 개발 환경을 구축하는 방법을 단계별로 안내하겠습니다.
AI 기업 도입 완벽 가이드: OpenAI, Google, Anthropic의 최신 실무 자료 모음
AI 기술이 기업 환경에서 본격적으로 활용되기 시작하면서, 주요 AI 기업들이 실무진을 위한 종합적인 가이드를 연이어 공개했습니다. OpenAI, Google, Anthropic이 최근 발표한 이 자료들은 AI 도입을 고려하는 기업과 개발자들에게 매우 실용적인 인사이트를 제공합니다.