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GPU·LLM·MLOps·쿠버네티스, 그리고 마음가짐에 관한 글 · 3672 편
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RAG vs Fine-tuning vs Prompt Engineering: 언제 무엇을 선택하는가
RAG, Fine-tuning, Prompt Engineering의 차이를 실전 관점에서 비교하고, 어떤 상황에서 무엇을 선택해야 하는지 구체적인 의사결정 프레임워크와 비용 계산 예시를 제공합니다.
2026-03-18 · 12 분 읽기 #rag#파인튜닝#prompt-engineering#llm#ai-development개미 군집의 지혜: 분산 지성이 개발자 팀에게 주는 교훈
蟻(의)라는 한자처럼, 개미는 아주 작은 존재지만 3천만 년을 지구에서 생존해온 복잡계의 마스터입니다. 에드워드 윌슨의 개미학 연구와 마르코 도리고의 개미 군집 최적화 알고리즘을 통해, 중앙 지휘 없이 놀라운 협업을 이루는 개미에게서 개발자 팀이 배울 수 있는 다섯 가지 지혜를 탐구합니다.
2026-03-18 · 15 분 읽기 #개미#협업#복잡계#distributed-systems#팀워크Agent 메모리 시스템 설계: AI가 기억하는 방법의 모든 것
LLM은 기본적으로 기억이 없습니다. 이 근본적인 한계를 어떻게 해결할까요? 4가지 메모리 유형부터 실전 아키텍처, Mem0 프레임워크까지 Agent 메모리 시스템의 모든 것을 다룹니다.
2026-03-18 · 14 분 읽기 #agent-memory#ai-agent#장기기억#langchain#mem0문어에게 배우는 유연한 사고: 분산 지능의 비밀
문어의 분산 지능에서 유연한 사고와 창의적 문제 해결의 교훈을 찾는다. 피터 고드프리-스미스의 연구와 마이크로서비스 아키텍처의 놀라운 유사성, 개발자를 위한 5가지 문어 기법을 탐구한다.
2026-03-18 · 31 분 읽기 #문어#분산지능#창의적사고#유연성#nature나무들의 비밀 대화: 균류 네트워크가 개발자 멘토링에 주는 교훈
숲속 나무들은 균류 네트워크를 통해 서로 탄소와 영양분을 나누고, 해충 공격을 화학 신호로 경고합니다. 수잔 시마드의 "어머니 나무" 연구와 페터 볼레벤의 연구를 통해, 이 "우드 와이드 웹"이 개발자 멘토링과 심리적 안전감에 대해 무엇을 가르쳐주는지 탐구합니다.
2026-03-18 · 16 분 읽기 #나무#균류네트워크#멘토링#팀문화#natureMCP (Model Context Protocol) 완전 가이드: AI와 외부 세계를 연결하는 새로운 표준
Anthropic이 발표한 MCP(Model Context Protocol)는 AI 모델과 외부 도구를 연결하는 USB-C 같은 표준입니다. 직접 MCP 서버를 만들고 Claude Desktop에서 사용하는 방법까지 코드로 설명합니다.
2026-03-18 · 10 분 읽기 #mcp#anthropic#claude#ai-agent#ai-development마르쿠스 아우렐리우스의 코드 리뷰: 스토아 철학으로 개발자 멘탈 다스리기
로마 황제이자 철학자인 마르쿠스 아우렐리우스는 Τὰ εἰς ἑαυτόν(자기 자신에게)을 그리스어로 썼습니다. 2000년 전의 이 개인 일기가 오늘날 코드 리뷰, 프로덕션 장애, 임포스터 신드롬과 싸우는 개발자에게 놀랍도록 실용적인 지침을 제공합니다. 에픽테토스의 이분법적 통제, 세네카의 시간 철학, 세 가지 스토아 훈련을 통해 개발자의 정신 건강을 탐구합니다.
2026-03-18 · 39 분 읽기 #스토아철학#마르쿠스아우렐리우스#멘탈관리#코드리뷰#philosophyLLM API 비용을 90% 줄이는 실전 최적화 전략
Prompt Caching, 모델 라우팅, 시맨틱 캐싱, Batch API, 출력 최적화까지 5가지 실전 전략으로 LLM API 비용을 최대 90% 절감하는 방법을 실제 코드와 계산 예시로 설명합니다.
2026-03-18 · 18 분 읽기 #LLM비용최적화#API비용#prompt-caching#모델라우팅#ai-development카이젠(改善)이 개발자를 구한다: 매일 1%의 복리
일본의 카이젠(改善) 철학을 개발자 성장에 적용한다. 도요타 생산 시스템에서 탄생한 지속적 개선의 원리가 어떻게 코드 품질, 팀 문화, 개인 역량을 복리로 성장시키는지 탐구한다.
2026-03-18 · 12 분 읽기 #카이젠#일본철학#지속개선#growth#developerGoogle TPU 완전 해부: Systolic Array가 행렬 곱셈을 어떻게 완벽히 해결하는가
Google TPU의 핵심 혁신인 Systolic Array가 행렬 곱셈을 어떻게 극한까지 최적화하는지 완전 해부합니다. INT8 추론부터 bfloat16, XLA 컴파일러, TPU Pod까지 실제 숫자와 코드로 깊이 파헤칩니다.
2026-03-18 · 21 분 읽기 #tpu#google#systolic-array#LLM서빙#jaxEmbedding 모델 선택 완전 가이드: OpenAI부터 오픈소스까지 2025년 기준
2025년 기준 주요 임베딩 모델들을 MTEB 벤치마크 기준으로 비교하고, 언어/예산/프라이버시/규모에 따른 실전 선택 가이드를 제공합니다. OpenAI, Cohere, BGE-M3, E5 등 핵심 모델 완벽 정리.
2026-03-18 · 13 분 읽기 #embedding#임베딩모델#rag#ai-development#openai찰스 다윈이 몰랐던 진화의 교훈: AI 시대 개발자를 위한 적응의 과학
"가장 강한 종이 살아남는 것이 아니라 변화에 가장 잘 적응하는 종이 살아남는다." 다윈이 23년의 침묵 끝에 50세에 출판한 진화론이 AI 시대 개발자에게 던지는 진짜 메시지.
2026-03-18 · 17 분 읽기 #다윈#진화#적응#growth#변화꿀벌의 민주주의: 리더 없이 완벽한 합의에 도달하는 자연의 지혜
1만 마리의 꿀벌이 리더 없이 100% 합의로 새 집을 결정하는 방법 — 토마스 실리의 30년 연구가 개발자 팀의 의사결정에 던지는 혁신적인 통찰.
2026-03-18 · 33 분 읽기 #꿀벌#집단지성#의사결정#팀문화#민주주의Apple Silicon에서 LLM 서빙하기: M4/M5 칩의 비밀과 한계
Apple M4/M5 칩의 유니파이드 메모리 아키텍처가 LLM 추론에 미치는 영향을 깊이 파헤칩니다. Neural Engine, MLX 프레임워크, llama.cpp Metal 백엔드를 활용한 실전 벤치마크와 함께 NVIDIA GPU 대비 실질적인 선택 기준을 제시합니다.
2026-03-18 · 21 분 읽기 #apple-silicon#m5#LLM서빙#유니파이드메모리#mlxAI 스타트업 vs 빅테크 AI팀: 어디서 일해야 진짜 성장하는가
AI 스타트업과 빅테크 AI팀, 어디서 일해야 더 빨리 성장할까요? 연봉, 경험, 성장 속도, 한국 AI 생태계의 특수성까지 솔직하게 비교합니다.
2026-03-18 · 14 분 읽기 #AI커리어#AI스타트업#빅테크#커리어전략#ai-developmentPrometheus 운영 실전 가이드: TSDB, 카디널리티, Recording Rules, Federation, Remote Write
Prometheus를 안정적으로 운영하기 위해 꼭 알아야 할 TSDB 보존 전략, 고카디널리티 대응, recording rules와 alerting rules 설계, federation과 remote write 선택 기준을 정리합니다.
2026-03-17 · 10 분 읽기 #prometheus#observability#tsdb#cardinality#recording-rulesLLM 사전 학습 & 스케일링 법칙: Chinchilla, Flash Attention, MoE까지
Chinchilla 스케일링 법칙, Common Crawl 데이터 준비, Flash Attention 2, GQA, MoE 아키텍처부터 DeepSeek-V3, Llama 3.1 사전 학습 레시피까지 LLM 사전 학습 완전 가이드입니다.
2026-03-17 · 22 분 읽기 #llm-pretraining#scaling-laws#chinchilla#flash-attention#mixtralmoeMLOps 완전 정복 가이드: ML 파이프라인부터 프로덕션 배포까지
MLOps의 모든 것을 다루는 완전 가이드. ML 파이프라인 설계, 실험 추적(MLflow, W&B), 모델 레지스트리, CI/CD, 모델 서빙, 모니터링까지 실전 예제로 마스터합니다.
2026-03-17 · 34 분 읽기 #mlops#ml-pipeline#kubeflow#mlflow#wandbFAANG 시스템 디자인 면접 완전 정복 가이드
FAANG 시스템 디자인 면접을 완전 정복하는 가이드. RESHADED 프레임워크, URL Shortener, Twitter 피드, YouTube 스트리밍, 채팅 시스템 등 실전 설계 예제와 기업별 출제 경향을 상세히 다룹니다.
2026-03-17 · 28 분 읽기 #system-design#faang#면접#대규모시스템#distributed-systemsFAANG 행동 면접 완전 정복: STAR 기법과 리더십 원칙 가이드
FAANG 행동 면접을 완전 정복하는 가이드. STAR 기법, Amazon 리더십 원칙 14가지 분석, Google/Meta 면접 특성, 빈출 질문 TOP 30, 자기소개 템플릿까지 상세히 다룹니다.
2026-03-17 · 33 분 읽기 #faang#behavioral-interview#star-method#아마존리더십원칙#구글면접