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GPU·LLM·MLOps·쿠버네티스, 그리고 마음가짐에 관한 글 · 216 편
나만의 GPT 만들기 — nanoGPT로 처음부터 학습하는 언어 모델
Andrej Karpathy의 nanoGPT를 활용해 GPT 언어 모델을 처음부터 학습합니다. Transformer 아키텍처의 핵심 원리, 토크나이저, Self-Attention, 학습 루프까지 코드와 함께 완전 해부합니다.
2026-03-03 · 9 분 읽기 #ai#llm#gpt#nanogpt#transformerRay Serve로 구현하는 확장 가능한 LLM 서빙 파이프라인
Ray Serve를 활용한 ML/LLM 모델 서빙의 핵심 개념부터 멀티모델 파이프라인, 오토스케일링, 배치 추론, 프로덕션 배포까지 코드 예제와 함께 다룹니다.
2026-03-03 · 8 분 읽기 #ai-platform#ray-serve#model-serving#llm#mlopsSpeculative Decoding으로 LLM 추론 2~3배 빠르게: 원리부터 실전 구현까지
Speculative Decoding의 수학적 원리, Draft-Verify 파이프라인, 수용 확률 분석, vLLM/TensorRT-LLM에서의 실전 적용법, 그리고 Apple의 Mirror Speculative Decoding까지 심층 분석한다.
2026-03-02 · 9 분 읽기 #llm#speculative-decoding#inference#optimization#vllmLLM 파인튜닝 실전 — LoRA, QLoRA, PEFT로 나만의 모델 만들기
LLM 파인튜닝의 실전 가이드. LoRA의 수학적 원리부터 QLoRA로 소비자 GPU에서 대형 모델 학습, PEFT 라이브러리 활용법까지 코드 예제로 상세히 다룹니다.
2026-03-02 · 10 분 읽기 #llm#fine-tuning#lora#qlora#peftRAG 챗봇 구축 실전 — LangChain + ChromaDB + OpenAI로 나만의 문서 QA 봇 만들기
LangChain과 ChromaDB, OpenAI를 활용하여 PDF 문서 기반 RAG 챗봇을 처음부터 구축하는 실전 가이드. 문서 로딩부터 벡터 저장, 프롬프트 설계, Streamlit UI까지 완성한다
2026-03-02 · 13 분 읽기 #rag#langchain#chromadb#openai#chatbotLangGraph 에이전트 워크플로우 실전 가이드: 멀티에이전트 오케스트레이션부터 프로덕션 배포까지
LangGraph로 상태 기반 AI 에이전트 워크플로우를 구축한다. StateGraph, 조건부 라우팅, 멀티에이전트 오케스트레이션, Human-in-the-Loop, 그리고 LangGraph Platform 배포까지 실전 코드 포함.
2026-03-02 · 7 분 읽기 #langgraph#langchain#ai-agent#workflow#multi-agentOpenClaw 완전 분석: GitHub 역사상 가장 빠르게 성장한 오픈소스 AI Agent의 아키텍처, 보안, 그리고 미래
Clawdbot에서 OpenClaw로 진화한 오픈소스 자율형 AI Agent의 Gateway 아키텍처, Skills 생태계, 멀티채널 통합, 보안 이슈, 그리고 OpenAI 인수까지 기술적으로 심층 분석한다.
2026-03-01 · 41 분 읽기 #openclaw#ai-agent#llm#open-source#automationLLM Agent 시스템 구축: Tool Use, Planning, Memory 완전 분석
LangGraph와 Anthropic 공식 문서를 기반으로 LLM Agent의 핵심 개념인 Tool Use, Planning, Memory를 분석하고 실전 Agent를 구축한다.
2026-03-01 · 31 분 읽기 #llm#ai-agent#tool-use#langgraph#reactGoogle Antigravity 완전 분석: Agent-First IDE가 바꾸는 소프트웨어 개발의 미래
Google이 Gemini 3와 함께 발표한 Agent-First IDE "Antigravity"의 아키텍처, Agent Manager, Skills 시스템, 벤치마크 성능, 보안 이슈, 그리고 Cursor/Claude Code와의 비교를 심층 분석한다.
2026-03-01 · 40 분 읽기 #antigravity#google#agentic-ide#gemini-3#ai-coding프로덕션 LLM 애플리케이션 아키텍처 설계 가이드
프로덕션 LLM 애플리케이션의 핵심 아키텍처 레이어를 분석하고, Gateway, Guardrails, Caching, Observability 각 컴포넌트를 공식 문서 기반으로 정리한다.
2026-03-01 · 29 분 읽기 #llm#architecture#production#ai#guardrailsLLM 추론 최적화: vLLM과 TensorRT-LLM 심층 분석
vLLM과 TensorRT-LLM 공식 문서를 기반으로 PagedAttention, Continuous Batching, 양자화 등 LLM 추론 최적화 핵심 기술을 분석한다.
2026-03-01 · 35 분 읽기 #llm#inference#vllm#tensorrt-llm#optimizationLangChain 고급 패턴: LCEL과 LangGraph 완전 정복
LangChain 공식 문서를 기반으로 LCEL(LangChain Expression Language)의 Runnable 인터페이스와 LangGraph의 StateGraph를 체계적으로 분석한다.
2026-03-01 · 29 분 읽기 #langchain#lcel#langgraph#llm#aiLoRA: 대규모 언어 모델의 효율적 파인튜닝 논문 분석
LoRA(Low-Rank Adaptation) 논문의 핵심 원리를 수학적으로 분석하고, HuggingFace PEFT를 활용한 실전 적용법을 정리한다.
2026-03-01 · 28 분 읽기 #ai-papers#lora#fine-tuning#llm#peftClaude Code 완벽 가이드: Anthropic의 AI 코딩 에이전트로 개발 생산성을 혁신하는 방법
Anthropic의 공식 CLI 도구인 Claude Code의 설치부터 핵심 명령어, 슬래시 커맨드, MCP 서버 연동, 멀티 에이전트 아키텍처, IDE 통합, CLAUDE.md 활용법, 커스텀 훅까지 — AI 코딩 에이전트의 모든 기능을 실전 예제와 함께 완벽 정리한다.
2026-03-01 · 57 분 읽기 #claude-code#anthropic#ai-coding#cli#ai-agentOpenAI Codex 완벽 분석: AI 코드 생성의 시작부터 클라우드 코딩 에이전트의 진화까지
OpenAI Codex의 원본 모델(GPT 기반 코드 생성)부터 GitHub Copilot과의 관계, 새로운 Codex 클라우드 코딩 에이전트의 아키텍처와 기능, 코드 생성 AI의 진화까지 — Codex의 모든 것을 기술적으로 심층 분석한다.
2026-03-01 · 51 분 읽기 #codex#openai#code-generation#github-copilot#ai-codingRAG: Retrieval-Augmented Generation 논문 분석과 실전 아키텍처
RAG 논문의 핵심 개념을 분석하고, Chunking 전략, Vector DB 선택, Advanced RAG 패턴 등 프로덕션 레벨 RAG 시스템 설계를 정리한다.
2026-03-01 · 35 분 읽기 #ai-papers#rag#llm#vector-database#langchain