태그: #llm

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• HuggingFace 생태계 완전 정복: Transformers, Datasets, PEFT, Accelerate 마스터하기

  HuggingFace의 전체 생태계를 완전히 마스터하는 가이드. Transformers, Datasets, Tokenizers, PEFT, Accelerate, Diffusers, Hub API까지 실전 예제와 함께 모두 배웁니다.

  2026-03-17 · 28 분 읽기 #huggingface#transformers#peft#accelerate#nlp

• AI 시스템 설계 완전 가이드: LLM 서비스부터 MLOps 아키텍처까지

  AI 시스템을 프로덕션 수준으로 설계하는 완전 가이드. 실시간 추론 시스템, 벡터 검색 인프라, LLM 서비스 아키텍처, 데이터 파이프라인, 모니터링 시스템 설계까지 실전 아키텍처로 배웁니다.

  2026-03-17 · 37 분 읽기 #system-design#ai-infrastructure#llm#mlops#architecture

• AI 에이전트 완전 가이드: LangChain, LangGraph, CrewAI로 자율 AI 시스템 구축

  AI 에이전트 시스템을 완전히 마스터하는 가이드. ReAct, Tool Use, Function Calling부터 LangChain 에이전트, LangGraph 워크플로, CrewAI 멀티 에이전트까지 실전 예제로 자율 AI 시스템을 구축합니다.

  2026-03-17 · 38 분 읽기 #ai-agent#langchain#langgraph#crewai#autonomous-ai

• RAG 2.0: 기업 지식관리의 혁신 - 단순 챗봇을 넘어 지능형 조직 메모리로

  RAG(검색 증강 생성)는 2026년 기업 인공지능의 핵심 기술로 진화했습니다. 하이브리드 검색, 지식 그래프 통합, 다중 모달 처리를 통해 조직 전체의 암묵적 지식을 명시적인 조직 메모리로 변환하며, 단순한 챗봇을 넘어 전략적 의사결정 도구로 활용되고 있습니다.

  2026-03-16 · 16 분 읽기 #rag#llm#enterprise#knowledge-management#vector-database

• AI 에이전트 오케스트레이션 프레임워크 완전 가이드: LangGraph vs CrewAI vs AutoGen

  2026년 AI 에이전트 오케스트레이션 프레임워크의 완전 비교 가이드. LangGraph, CrewAI, AutoGen, Dify의 특징, 아키텍처, 실제 사용 사례를 통해 프로젝트에 맞는 프레임워크 선택 방법을 배웁니다.

  2026-03-16 · 13 분 읽기 #ai#ai-agent#langchain#llm#framework

• BitNet 1-bit LLM 추론 프레임워크: CPU에서 대규모 언어 모델 실행하기

  Microsoft의 BitNet 프레임워크를 활용하여 GPU 없이 CPU만으로 대규모 언어 모델을 실행하는 방법을 분석합니다. 1-bit LLM의 원리, 기존 양자화와의 차이, 설치부터 배포까지의 실전 가이드를 다룹니다.

  2026-03-15 · 34 분 읽기 #llm#bitnet#1-bit-llm#inference#cpu-deployment

• 1M 컨텍스트 윈도우 시대의 LLM 활용 전략: 대규모 문맥 처리의 실전 가이드

  2026년 3월 Anthropic이 Claude Opus 4.6/Sonnet 4.6의 1M 토큰 컨텍스트 윈도우를 GA로 발표했다. 기존 128K~200K 제한에서 1M으로의 확장이 가져오는 활용 패러다임의 전환, 실전 활용 패턴 5가지, RAG 대비 트레이드오프, 비용 최적화 전략까지 종합 가이드를 제공한다.

  2026-03-15 · 41 분 읽기 #ai-platform#llm#context-window#long-context#claude

• LLM 추론 최적화 완벽 가이드: vLLM, TensorRT-LLM, Speculative Decoding

  LLM 추론 성능을 극대화하는 핵심 기술인 vLLM, TensorRT-LLM, Speculative Decoding, KV Cache 최적화를 실전 코드와 벤치마크로 비교 분석합니다.

  2026-03-14 · 31 분 읽기 #llm#inference-optimization#vllm#tensorrt-llm#speculative-decoding

• LLM 양자화(Quantization) 실전 가이드: GPTQ·AWQ·GGUF 포맷 비교와 정밀도-성능 트레이드오프

  LLM 양자화 기술의 핵심 원리부터 GPTQ, AWQ, GGUF, bitsandbytes NF4까지 주요 포맷을 비교 분석하고, 실전 코드와 벤치마크를 통해 프로덕션 환경에서의 최적 전략을 제시합니다.

  2026-03-14 · 28 분 읽기 #llm#quantization#gptq#awq#gguf

• LLM Fine-tuning 실전 가이드: LoRA, QLoRA, PEFT로 효율적 모델 적응

  LLM Fine-tuning의 이론과 실전을 다룹니다. LoRA의 저랭크 분해 원리, QLoRA의 4비트 양자화 기법, PEFT 라이브러리 활용법, 데이터셋 구성 전략, 하이퍼파라미터 튜닝까지 프로덕션 수준의 모델 적응 파이프라인을 구축합니다.

  2026-03-13 · 17 분 읽기 #llm#fine-tuning#lora#qlora#peft

• Document Parsing 기술 가이드: PDF 파싱·OCR·레이아웃 분석·LLM 기반 문서 추출 실전 파이프라인

  PDF 파싱 라이브러리(PyMuPDF, pdfplumber) 비교, OCR 엔진(Tesseract, EasyOCR, PaddleOCR) 활용법, 레이아웃 분석 모델(LayoutLM, DiT, Donut), 테이블 추출, LLM 기반 멀티모달 문서 이해, RAG 청킹 전략, 프로덕션 파이프라인 구축까지 Document Parsing의 모든 것을 실전 코드와 함께 다룹니다.

  2026-03-13 · 37 분 읽기 #llm#document-parsing#pdf#ocr#layout-analysis

• 임베딩 모델 완전 가이드: 벡터 검색·RAG·Sentence Transformers 실전 활용

  임베딩의 기본 개념부터 주요 모델 비교(OpenAI, Cohere, BGE, E5, GTE, Jina), Sentence Transformers 활용, 벡터 데이터베이스(Pinecone, Weaviate, Milvus, Chroma, FAISS) 인덱싱 전략, 유사도 검색, RAG 파이프라인 통합, 파인튜닝, MTEB 벤치마크 평가까지 임베딩 모델의 모든 것을 실전 코드와 함께 체계적으로 다

  2026-03-13 · 32 분 읽기 #llm#embedding#vector-search#rag#sentence-transformers

• RLHF에서 DPO까지: LLM 정렬(Alignment) 기술 논문 심층 분석

  LLM 정렬 기술의 핵심 논문들을 심층 분석합니다. InstructGPT의 RLHF 파이프라인, Anthropic의 Constitutional AI, DPO의 수학적 기반, PPO 학습 안정성, 그리고 KTO/IPO/ORPO 등 최신 연구까지 체계적으로 비교하고 실무 적용 방안을 정리합니다.

  2026-03-13 · 20 분 읽기 #ai-papers#rlhf#dpo#alignment#ppo

• LLM 프롬프트 엔지니어링 고급 기법: Chain-of-Thought·Tree-of-Thought·ReAct·Few-Shot 패턴 실전 가이드

  Zero-shot/Few-shot 프롬프팅의 기초부터 Chain-of-Thought(CoT), Self-Consistency, Tree-of-Thought(ToT), ReAct 패턴의 이론과 구현, 구조화된 출력 프롬프팅, 프롬프트 체이닝, 평가 메트릭, 일반적인 안티패턴, 프로덕션 최적화까지 LLM 프롬프트 엔지니어링의 고급 기법을 실전 코드와 함께 체계적으로 다룹니다.

  2026-03-12 · 28 분 읽기 #llm#prompt-engineering#chain-of-thought#tree-of-thought#react

• LLM 추론 서빙 프레임워크 비교: TensorRT-LLM vs vLLM vs SGLang 프로덕션 배포 전략

  LLM 추론 서빙 3대 프레임워크를 비교합니다. TensorRT-LLM의 하드웨어 최적화, vLLM의 PagedAttention과 프로덕션 스택, SGLang의 RadixAttention과 구조화 생성까지 벤치마크 데이터와 배포 코드로 최적의 선택을 안내합니다.

  2026-03-12 · 31 분 읽기 #llm#inference#tensorrt-llm#vllm#sglang

• LLM 파인튜닝 실전 가이드: LoRA·QLoRA·PEFT로 구현하는 효율적 도메인 적응

  LLM 파인튜닝의 핵심 기법인 LoRA의 저랭크 분해 원리, QLoRA의 4비트 양자화 파인튜닝, Hugging Face PEFT 라이브러리 활용법을 심층 분석. 데이터셋 준비, 하이퍼파라미터 튜닝, 평가 메트릭, Full Fine-tuning과의 비교, 실패 사례와 복구 절차, 프로덕션 체크리스트를 다룹니다.

  2026-03-11 · 21 분 읽기 #llm#fine-tuning#lora#qlora#peft

• RAG 파이프라인 프로덕션 구축 가이드: 벡터 DB 선택부터 청킹·리랭킹·평가까지

  RAG(Retrieval-Augmented Generation) 파이프라인의 프로덕션 구축을 체계적으로 다룹니다. 임베딩 모델 비교, 벡터 DB 선택(Pinecone·Milvus·Weaviate·Qdrant·Chroma), 청킹 전략, 하이브리드 검색, 리랭킹, RAGAS 평가 메트릭, 장애 대응까지 실전 운영 노하우를 제공합니다.

  2026-03-11 · 25 분 읽기 #llm#rag#vector-database#retrieval#embedding

• LLM 프롬프트 엔지니어링 고급 기법: Chain-of-Thought·ReAct·Tree of Thoughts 실전 적용

  LLM 프롬프트 엔지니어링의 고급 기법을 체계적으로 다룹니다. Chain-of-Thought, Few-shot, ReAct, Self-Consistency, Tree of Thoughts 패턴의 원리와 구현 코드를 제공하고, 프로덕션 환경에서의 프롬프트 관리 전략과 평가 방법론을 설명합니다.

  2026-03-10 · 26 분 읽기 #llm#prompt-engineering#chain-of-thought#react-prompting#tree-of-thoughts

• LLM Agent Framework 비교: AutoGen vs CrewAI vs LangGraph 실전 선택 가이드

  LLM 에이전트 프레임워크 3종(AutoGen, CrewAI, LangGraph) 종합 비교 가이드. 아키텍처 설계 철학, 멀티 에이전트 오케스트레이션 패턴, 도구 통합, 메모리 관리, 프로덕션 배포 전략, 그리고 실전 선택 기준까지 코드 예제와 함께 다룹니다.

  2026-03-09 · 40 분 읽기 #llm#agent-framework#autogen#crewai#langgraph

• LLM 양자화 기법 비교 가이드 — GPTQ, AWQ, GGUF, bitsandbytes 실전 적용

  LLM 양자화 기법인 GPTQ, AWQ, GGUF, bitsandbytes의 원리, 벤치마크 비교, 실전 적용 가이드를 정리합니다. 모델 선택부터 서빙까지의 전체 워크플로우를 다룹니다.

  2026-03-09 · 25 분 읽기 #llm#quantization#gptq#awq#gguf