태그: #llm

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• LLM 안전성과 Red Teaming 실전 가이드: 적대적 공격 방어부터 가드레일 구축까지

  LLM 시스템의 안전성을 확보하기 위한 Red Teaming 방법론과 방어 전략을 다룹니다. 프롬프트 인젝션, 탈옥 공격의 유형 분석부터 Llama Guard, NeMo Guardrails를 활용한 다층 방어 아키텍처 구축까지 실전 코드와 함께 안내합니다.

  2026-03-08 · 43 분 읽기 #llm#red-teaming#safety#guardrails#prompt-injection

• LLM 라우팅·캐스케이드 전략: 멀티 모델 오케스트레이션으로 비용 최적화

  LLM 라우팅과 캐스케이드 전략으로 비용을 최적화하는 방법을 다룹니다. 쿼리 복잡도 기반 라우팅, 모델 캐스케이드, 시맨틱 라우터, FrugalGPT 접근법부터 프로덕션 멀티 모델 오케스트레이션 아키텍처까지 구현합니다.

  2026-03-08 · 43 분 읽기 #llm#routing#cascade#model-orchestration#cost-optimization

• vLLM 프로덕션 서빙 최적화 완전 가이드: PagedAttention부터 Kubernetes 배포까지

  vLLM의 핵심 아키텍처인 PagedAttention부터 Continuous Batching, Tensor Parallelism, Speculative Decoding, Prefix Caching 등 최적화 기법, 상세 설정 가이드, TGI·TensorRT-LLM과의 성능 비교, Kubernetes 배포 패턴, 모니터링과 트러블슈팅까지 프로덕션 관점에서 포괄적으로 다룹니다.

  2026-03-07 · 26 분 읽기 #llm#vllm#paged-attention#continuous-batching#tensor-parallelism

• LLM 롱 컨텍스트 성능과 KV Cache 최적화 완전 가이드: MQA에서 Ring Attention까지

  LLM의 롱 컨텍스트 처리를 가능하게 하는 KV Cache의 원리부터 메모리 소비 분석, MQA·GQA·PagedAttention·슬라이딩 윈도우·Ring Attention 등 최적화 기법, 모델별 컨텍스트 윈도우 비교, Needle-in-a-Haystack 벤치마크까지 실무 관점에서 포괄적으로 다룹니다.

  2026-03-07 · 26 분 읽기 #llm#kv-cache#long-context#multi-query-attention#grouped-query-attention

• RAG 품질 평가와 실패 패턴 분석: 검색 증강 생성의 진단과 개선

  RAG(Retrieval-Augmented Generation) 시스템의 품질을 체계적으로 평가하는 방법과 흔히 발생하는 실패 패턴들을 분석합니다. Retriever, Reranker, Generator 각 컴포넌트의 평가 지표부터 RAGAS, DeepEval 같은 프레임워크 비교, 그리고 실전 디버깅 워크플로우까지 다룹니다.

  2026-03-07 · 24 분 읽기 #rag#llm#evaluation#ragas#deepeval

• LLM 구조화된 출력과 Constrained Decoding 실전 가이드: JSON Schema부터 프로덕션 적용까지

  LLM 구조화된 출력의 핵심 원리인 Constrained Decoding부터 JSON Schema 기반 출력 제어, Outlines·XGrammar·llguidance 엔진 비교, Function Calling 통합, 그리고 프로덕션 환경 적용 전략까지 다루는 실전 가이드.

  2026-03-07 · 32 분 읽기 #llm#structured-output#constrained-decoding#json-schema#function-calling

• Forward Deployed Engineer 커리어 가이드: AI 시대에 가장 빠르게 성장하는 문제해결형 엔지니어 직무

  Forward Deployed Engineer(FDE)의 실제 역할, 일반 소프트웨어 엔지니어/솔루션 아키텍트와의 차이, 필요한 역량, 커리어 성장 경로, 90일 준비 로드맵을 최신 채용 공고와 업계 사례를 바탕으로 정리한다.

  2026-03-07 · 11 분 읽기 #ai-platform#forward-deployed-engineer#career#llm#enterprise-ai

• LLM 양자화 기법 완벽 비교: GPTQ, AWQ, GGUF 실전 적용 가이드

  LLM 양자화의 핵심 원리부터 GPTQ, AWQ, GGUF, BitsAndBytes 기법을 비교 분석하고, vLLM·llama.cpp 환경에서의 실전 적용과 품질-성능 트레이드오프를 다룬다.

  2026-03-06 · 19 분 읽기 #llm#quantization#gptq#awq#gguf

• vLLM PagedAttention 기반 LLM 프로덕션 서빙 최적화와 추론 엔진 비교 가이드

  vLLM의 PagedAttention 알고리즘부터 프로덕션 배포, 성능 튜닝, SGLang·TensorRT-LLM과의 비교, Kubernetes 연동까지 다루는 LLM 서빙 종합 가이드.

  2026-03-06 · 34 분 읽기 #llm#vllm#paged-attention#model-serving#2026-03

• LLM 멀티모달 비전-언어 모델 서빙과 최적화 실전 가이드

  비전-언어 모델(VLM)의 서빙 아키텍처 설계부터 vLLM 멀티모달 배포, 이미지 전처리 파이프라인, 양자화 최적화, 프로덕션 운영까지 실전 가이드.

  2026-03-05 · 24 분 읽기 #llm#multimodal#vlm#vllm#2026-03

• LLM 서빙: Speculative Decoding 프로덕션 벤치마크 2026

  LLM 서빙: Speculative Decoding 프로덕션 벤치마크 2026 주제로 Why, How, When, 비교표, 트러블슈팅, 코드 예시, 퀴즈를 포함한 실전 가이드.

  2026-03-04 · 19 분 읽기 #llm#2026-03

• LLM Speculative Decoding 서빙 최적화 플레이북

  LLM Speculative Decoding 서빙 최적화 플레이북 - 2026년 기준 실무 적용 가이드

  2026-03-04 · 18 분 읽기 #llm#speculative-decoding#2026-03

• LLM QLoRA 파인튜닝 운영 가이드: 비용, 품질, 배포

  LLM QLoRA 파인튜닝 운영 가이드: 비용, 품질, 배포를 중심으로 Why/How/When, 비교표, 트러블슈팅, 실전 코드, 퀴즈까지 한 번에 정리한 실무형 문서입니다.

  2026-03-04 · 18 분 읽기 #llm#practical-guide#production

• LLM RAG 파이프라인: 청킹 전략과 임베딩 최적화 실전 2026

  LLM RAG 파이프라인의 핵심인 청킹 전략과 임베딩 최적화를 실전 관점에서 다룬다. 고정 크기, 시맨틱, 재귀적 청킹 비교부터 임베딩 모델 선택, 벡터 DB 인덱싱, 검색 품질 메트릭까지.

  2026-03-04 · 29 분 읽기 #llm#2026-03

• AI Papers: Test-Time Scaling 핵심 논문 정리 — 추론 예산으로 성능을 끌어올리는 방법

  Test-Time Scaling(TTS)은 학습 파라미터를 늘리지 않고 추론 시점의 계산 예산을 늘려 성능을 높이는 접근이다. 이 글은 Best-of-N, Self-Consistency, Tree Search, Verifier/Reranker 기반 방법을 논문 맥락과 실무 적용 관점에서 정리한다.

  2026-03-04 · 24 분 읽기 #ai-papers#test-time-scaling#reasoning#inference#llm

• vLLM 완벽 가이드 — PagedAttention부터 프로덕션 최적화까지

  vLLM의 핵심인 PagedAttention 메커니즘부터 Continuous Batching, Tensor/Pipeline Parallelism, Prefix Caching까지 LLM 추론 최적화의 모든 것을 다룹니다.

  2026-03-03 · 12 분 읽기 #llm#vllm#inference#paged-attention#model-serving

• LLM Function Calling 완벽 가이드: Tool Use 패턴부터 프로덕션 설계까지

  LLM의 Function Calling(Tool Use) 메커니즘을 깊이 이해하고, OpenAI/Anthropic/오픈소스 모델에서의 구현 방법, 에러 처리, 병렬 호출, 프로덕션 설계 패턴을 실습합니다.

  2026-03-03 · 9 분 읽기 #llm#function-calling#tool-use#openai#ai-agent

• LLM Quantization 완벽 비교 — GPTQ vs AWQ vs GGUF

  양자화 원리부터 GPTQ, AWQ, GGUF 각 방식의 비교, vLLM/llama.cpp 연동, 실전 벤치마크까지 LLM Quantization을 완벽하게 정리합니다.

  2026-03-03 · 7 분 읽기 #llm#quantization#gptq#awq#gguf

• LLM Structured Output 실전 가이드 — JSON Mode, Tool Use, Pydantic 스키마 검증

  OpenAI, Anthropic, Google의 Structured Output 방식을 비교하고, Pydantic 스키마 검증부터 프로덕션 파이프라인 구축까지 실전 코드로 다룹니다.

  2026-03-03 · 33 분 읽기 #llm#structured-output#json-mode#openai#anthropic

• LLM 컨텍스트 윈도우 확장 기술 완벽 가이드: RoPE, ALiBi, YaRN부터 Ring Attention까지

  LLM의 컨텍스트 윈도우를 512에서 2M 토큰까지 확장하는 기술을 분석합니다. RoPE의 수학적 원리부터 NTK-aware, YaRN, Ring Attention까지 실전 코드와 함께 다룹니다.

  2026-03-03 · 11 분 읽기 #llm#context-window#rope#yarn#positional-encoding