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GPU·LLM·MLOps·쿠버네티스, 그리고 마음가짐에 관한 글 · 2 편
MLX 심층 분석 — Apple Silicon용 ML 프레임워크, 통합 메모리·지연 그래프·Mac 네이티브 워크플로 (2026 핸즈온)
MLX는 PyTorch와 JAX를 만들었던 Apple 머신러닝 팀이, 이번에는 Apple Silicon만을 위해 다시 쓴 배열 프레임워크다. 핵심 명제는 단순하다 — M 시리즈 GPU는 CPU와 같은 RAM을 쓴다, 즉 호스트/디바이스 복사가 없다(통합 메모리). 이 글은 통합 메모리 명제, 지연(lazy) 계산 그래프, mlx-lm·mlx-vlm·mlx-data 서브패키지, Python과
2026-05-14 · 31 분 읽기 #mlx#apple-silicon#ml-framework#unified-memory#metal토스뱅크 ML Backend Engineer 합격을 위한 완벽 가이드: 서버 아키텍처·ML 서빙·공부 로드맵
토스뱅크 ML Service Team의 ML Backend Engineer JD를 완전 분석합니다. 견고한 서버 아키텍처, 대규모 트래픽 처리, AI 모델 서빙, K8s 운영, MSA 분산 추적까지 — 합격을 위한 기술스택 학습 로드맵과 면접 준비 전략.
2026-03-21 · 67 분 읽기 #ml-engineering#backend#tossbank#kubernetes#python