클라우드 컴퓨팅 완벽 가이드: IaaS·PaaS·SaaS와 AI 인프라
클라우드 컴퓨팅은 서버·저장소·네트워크 같은 IT 자원을 직접 소유하지 않고 인터넷을 통해 필요한 만큼 빌려 쓰는… 클라우드 컴퓨팅 완벽 가이드: IaaS·PaaS·SaaS와 AI 인프라
컨테이너·도커 완벽 가이드: AI 배포의 기본기
컨테이너(Container)는 애플리케이션과 실행에 필요한 라이브러리·설정을 하나로 묶어 어디서나 똑같이 실행되게 하는 격리 기술이고, 도커(Docker)는 이를… 컨테이너·도커 완벽 가이드: AI 배포의 기본기
GPU와 AI 가속기 완벽 가이드: 왜 AI는 GPU로 돌아가는가
GPU(그래픽처리장치)는 수천 개의 코어로 대량의 연산을 동시에 처리하는 병렬 연산 장치로, 행렬 곱이 핵심인 AI… GPU와 AI 가속기 완벽 가이드: 왜 AI는 GPU로 돌아가는가
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
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 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