

안드로이드에서 On-Device로 Gemma 1 & 2 실행하기
안드로이드에서 Gemma 1과 Gemma 2를 On-Device로 실행하는 방법을 정리했습니다. MediaPipe와 MLC LLM의 설정 절차, 모델 실행 방식, 장점도 함께 소개했습니다.


안드로이드에서 Gemma 1과 Gemma 2를 On-Device로 실행하는 방법을 정리했습니다. MediaPipe와 MLC LLM의 설정 절차, 모델 실행 방식, 장점도 함께 소개했습니다.


Amazon Bedrock Agent와 RAG로 EKS 클러스터를 조회하고 Trivy CIS 보고서를 요약하는 실습을 다뤘습니다.\n지식 기반, Action Group, Lambda, OpenSearch Serverless를 연결해 한국어 자연어로 운영 자동화를 구현했습니다.


컬리의 리뷰 요약 서비스 PoC에서 베스트 리뷰의 한계를 보완하기 위해 LLM 기반 리뷰 선별 실험을 진행했습니다. Reasoning과 CoT를 적용해 검수 정확도와 투명성을 높이는 방법을 확인했습니다.

대규모 검색 재순위화를 위해 LLM 서빙 프레임워크와 최적화 방법을 비교하고, TRT-LLM과 Triton 조합을 채택했습니다. 양자화, 배치 조절, OpenTelemetry와 대시보드로 성능과 운영 가시성을 함께 확보했습니다.

네이버 통합검색의 LLM 기반 실시간 재순위화 서빙 아키텍처와 고부하 대응 방법을 정리했습니다. 원격 캐시, 비동기 호출, 스로틀링으로 검색 서버 보호와 응답 시간 최적화를 다뤘습니다.


GitHub Copilot의 업무 활용 사례와 생산성 향상 효과를 SK플래닛 실험 결과와 함께 정리했습니다. 보안, 환각, 개발 역량 측면의 유의 사항과 함께 실무 적용 가능성도 살펴보았습니다.


GPT는 이미지를 보고 글자를 정확히 읽는 데 한계가 있다는 점을 사례로 설명했습니다. OCR 같은 보완 방법을 시도했지만 완전한 해결책은 찾지 못했다고 정리했습니다.


에이닷의 선톡 기능을 Context 수집·가공·활용과 평가 시스템으로 구현한 방식을 소개했습니다. 사용자 반응과 피로도를 함께 고려해 먼저 말을 거는 개인화를 고도화했습니다.
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비개발 직군이 업무 필요성에 따라 프론트엔드와 앱 개발을 학습한 경험을 공유했습니다. 직접 만든 웹·앱 결과물이 프로젝트 제안과 운영에 어떻게 활용됐는지 설명했습니다.


Amazon SageMaker 기반 LLM을 토큰 단위로 스트리밍 서빙하는 구성을 소개했습니다. Lambda Function URL과 CloudFront를 조합해 응답 스트리밍을 구현하는 방법을 설명했습니다.


LLM이 다른 LLM의 응답 품질을 평가하는 LLM-as-a-Judge 방법을 소개했습니다. 프롬프트를 단순화하고 평가 이유를 요구하면 인간 평가와의 일치도가 크게 높아졌습니다.

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