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최근 7일 인기 글Grafana Mimir에 Kafka를 도입하기 전 미리 알았다면채널톡 · 173회최근 30일 활발한 블로그넥스트리40개 발행 · 총 70개 · 6,703회
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HuggingFace에서 LangFlow 시작하기
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HuggingFace에서 LangFlow 시작하기

LangChain 기반 노코드 플랫폼 LangFlow를 HuggingFace Spaces에서 시작하는 방법을 소개했습니다. 드래그 앤 드롭으로 플로우를 만들고 OpenAI API로 기본 챗봇을 구성하는 흐름을 다뤘습니다.

#HuggingFace#LangFlow
28005분
수능 끝! 수험생들은 어디로 갔을까? (feat.데이터 분석)
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수능 끝! 수험생들은 어디로 갔을까? (feat.데이터 분석)

수능 이후 수험생의 관심사와 방문 지역을 데이터로 분석해 마케팅 인사이트를 도출했습니다. 또한 bertopic과 LLM으로 세그먼트를 나누고 특징 요약을 자동화하는 방법을 소개했습니다.

#Python#LLM
28005분
TAG를 활용한 실용적 AI 서비스 구축하기
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TAG를 활용한 실용적 AI 서비스 구축하기

TAG를 활용해 CSV 테이블 기반 영화 추천 서비스를 구현하고 RAG와 비교했습니다.\n정형 데이터에서는 TAG가 더 정확한 질의 처리와 비용 효율성을 보였습니다.

#LLM#RAG
32005분
허깅페이스 트랜스포머 라이브러리 사용방법
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AI

허깅페이스 트랜스포머 라이브러리 사용방법

허깅페이스 트랜스포머의 기본 개념과 사용 흐름을 정리했습니다. 모델 로딩, 토크나이징, 데이터셋 준비, 학습, 추론까지 한 번에 살펴볼 수 있었습니다.

#Python#LLM
30005분
Poetry를 이용한 멀티 프로젝트 Python 애플리케이션 개발 방법
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Poetry를 이용한 멀티 프로젝트 Python 애플리케이션 개발 방법

Python 대규모 LLMOps 프로젝트에서 Poetry로 멀티 프로젝트 구조와 의존성 관리를 구성한 사례를 소개했습니다. 또한 Dependency Injector로 코드 결합도를 낮추는 방법도 함께 다뤘습니다.

#Python#Poetry
28005분
Docker Desktop 없이 WSL로 Docker 사용하기
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Docker Desktop 없이 WSL로 Docker 사용하기

윈도우에서 Docker Desktop 없이 WSL2와 Ubuntu로 Docker Engine을 설치하는 과정을 정리했습니다. 또한 hello-world와 ubuntu 이미지를 실행해 정상 동작을 확인했습니다.

#Docker#WSL
20005분
Harness를 이용해 LLM 애플리케이션 평가 자동화하기
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AI

Harness를 이용해 LLM 애플리케이션 평가 자동화하기

LLM 애플리케이션의 변동성과 복잡성을 줄이기 위해 테스트와 평가를 자동화하는 방법을 소개했습니다. Harness를 커스텀해 프롬프트, 지표, 아웃풋별 평가를 동적으로 처리하는 파이프라인을 구성했습니다.

#LLM#test
54005분
From One to Ten: YOLO 시리즈 변천사
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From One to Ten: YOLO 시리즈 변천사

YOLO 시리즈의 버전별 변화와 핵심 개선점을 정리한 글입니다. 실시간 객체 탐지의 속도·정확도 균형과 생태계 변화를 함께 살펴보았습니다.

#ML#객체 탐지
12005분
아자르 Data Lifecycle Policy 개발하기
하이퍼커넥트
아키텍처

아자르 Data Lifecycle Policy 개발하기

아자르의 개인정보 삭제 정책 시스템을 이벤트 기반으로 설계한 사례를 소개했습니다. 예약부와 처리부를 분리하고 Kafka, Databricks로 무손실 처리와 백필을 지원했습니다.

#Kafka#MySQL
22005분
[Python] C Library 이용해서 성능 높이기(SIMD + 병렬처리, 3편)
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[Python] C Library 이용해서 성능 높이기(SIMD + 병렬처리, 3편)

Python 연산을 C++ DLL로 넘겨 Thread, OpenMP, SIMD를 적용해 성능을 비교했습니다. 멀티코어 활용 효과는 컸지만 SIMD와 OpenMP의 단순 적용 효과는 크지 않았습니다.

#Python#C++
22005분
AI와 함께하는 패션 큐레이션 — 무신사 2.0 시나리오 기반 추천 시스템 개발
무신사
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AI와 함께하는 패션 큐레이션 — 무신사 2.0 시나리오 기반 추천 시스템 개발

무신사 2.0에서 시나리오 기반 설명 가능한 추천 시스템을 구축한 사례를 소개했습니다. 장기·단기 행동을 함께 반영해 개인화와 다양성을 높이고, A/B 테스트와 모니터링으로 운영했습니다.

#추천 시스템#LLM
84005분
SK플래닛
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Locust를 활용한 부하 테스트 작성

Locust를 활용해 부하 테스트 시나리오를 작성하고 실행하는 방법을 소개했습니다. 요청 제한, 분산 부하, 고유 사용자 테스트 예시로 주요 기능을 설명했습니다.

#Python#Golang
31005분