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.
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Kernel Hub를 활용해 FlashAttention·GELU·RMSNorm 등 고성능 커널을 즉시 적용하여 LLM 추론·학습 속도를 높이는 방법을 단계별로 소개합니다.
Tokenbender의 경험을 바탕으로 Claude로부터 최고의 코드 출력을 이끌어내는 프롬프트 전략을 정리했습니다.
FastAPI 생태계의 핵심이자 타입 안전성의 혁신을 가져온 Pydantic의 핵심 특징, 실전 활용법, 그리고 현대 Python 개발에서 필수가 된 이유를 상세히 분석합니다.
프레임워크에 구애받지 않는 멀티 에이전트 오케스트레이션 프레임워크 Water를 활용해 LangChain, CrewAI, 커스텀 에이전트를 통합하고 복잡한 워크플로우를 구축하는 방법을 소개합니다.