AI 데이터 파이프라인 완벽 가이드: 수집부터 피처 스토어까지
AI 데이터 파이프라인은 원천 데이터를 수집·정제·변환·저장해 모델 학습과 추론에 바로 쓸 수 있는 형태로 자동으로… AI 데이터 파이프라인 완벽 가이드: 수집부터 피처 스토어까지
프롬프트 엔지니어링 완벽 가이드: LLM에서 원하는 답을 얻는 법
프롬프트 엔지니어링(Prompt Engineering)은 원하는 결과를 얻기 위해 AI 언어모델에 주는 지시(프롬프트)를 체계적으로 설계·개선하는 기술입니다. 같은… 프롬프트 엔지니어링 완벽 가이드: LLM에서 원하는 답을 얻는 법
쿠버네티스로 AI 워크로드 운영하기: GPU 스케줄링과 오토스케일링
쿠버네티스(Kubernetes)는 컨테이너로 묶인 애플리케이션을 여러 서버에 자동으로 배치·확장·복구해 주는 오케스트레이션 플랫폼으로, AI 학습·추론 워크로드를 대규모로… 쿠버네티스로 AI 워크로드 운영하기: GPU 스케줄링과 오토스케일링
MLOps 완벽 가이드: 데이터부터 배포·모니터링까지
MLOps(머신러닝 운영)는 데이터 수집·학습·배포·모니터링에 이르는 머신러닝 수명주기를 자동화·표준화해, 모델을 안정적으로 서비스에 올리고 유지하는 방법론입니다. 모델을… MLOps 완벽 가이드: 데이터부터 배포·모니터링까지
파인튜닝 완벽 가이드: LoRA·PEFT로 LLM을 내 것으로
파인튜닝(Fine-tuning)은 이미 학습된 사전학습 모델을 내 도메인·작업 데이터로 추가 학습시켜, 특정 용도에 맞게 성능과 말투를… 파인튜닝 완벽 가이드: LoRA·PEFT로 LLM을 내 것으로
LLM 보안 완벽 가이드: 프롬프트 인젝션과 방어 전략
LLM 보안은 프롬프트 인젝션·데이터 유출·모델 오용 등 대규모 언어모델 특유의 위협으로부터 애플리케이션과 데이터를 지키는 기술과… LLM 보안 완벽 가이드: 프롬프트 인젝션과 방어 전략
LLM 서빙·추론 최적화 완벽 가이드: 양자화부터 KV 캐시까지
LLM 서빙·추론 최적화는 거대 언어모델을 실제 서비스에서 더 빠르고 저렴하게 응답하도록, 양자화·배칭·캐시·병렬화 등으로 지연과 비용을… LLM 서빙·추론 최적화 완벽 가이드: 양자화부터 KV 캐시까지
벡터 데이터베이스 완벽 가이드: 임베딩 검색부터 RAG 인프라까지
벡터 데이터베이스(Vector Database)는 텍스트·이미지 등을 숫자 벡터(임베딩)로 바꿔 저장하고, 의미가 비슷한 데이터를 빠르게 찾아 주는… 벡터 데이터베이스 완벽 가이드: 임베딩 검색부터 RAG 인프라까지
LLMOps에서 AgentOps로: AI 운영의 진화 완벽 가이드
AgentOps는 자율 AI 에이전트의 배포·관측·평가·비용·안전을 체계적으로 운영·관리하는 방법론으로, 모델 자체를 다루던 LLMOps에서 한 단계 나아가… LLMOps에서 AgentOps로: AI 운영의 진화 완벽 가이드
온디바이스 SLM 완벽 가이드: 작지만 강한 소형 언어모델
온디바이스 SLM(소형 언어모델, Small Language Model)은 대략 1~12B 파라미터 규모로, 저지연·저비용·프라이버시 이점을 살려 서버가 아닌… 온디바이스 SLM 완벽 가이드: 작지만 강한 소형 언어모델