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GGUF 시대를 지나 DGX Spark로 - 로컬 AI 연구의 새로운 지평

이 포스트에서는 GGUF 모델을 넘어 DGX Spark를 활용한 로컬 AI 연구의 새로운 지평을 탐구합니다. 최신 Flux 모델과 로컬 환경 구축 방법, 성능 비교, 실전 활용 사례를 소개합니다.

LoRA 파인튜닝의 시작은 항상 Dataset이다

LoRA 파인튜닝을 성공적으로 진행하려면 데이터셋 준비가 핵심입니다. 이미지 해상도, 비율, 일관성, 캡션 작성법, 그리고 데이터 수량에 대한 실전 가이드를 제공합니다.

AI 시대 웹서비스 - 왜 스테이징 필수인가? 초심자 및 1인 웹개발자가 반드시 읽어보아야할 지침

이 글은 AI 시대에 웹서비스를 개발하는 초심자와 1인 개발자를 위한 스테이징 환경 구축의 중요성을 설명합니다. 스테이징이란 실제 운영 환경과 동일한 조건에서 테스트를 수행해 버그를 미리 발견하고, 배포 전 안정성을 확보하는 단계입니다. 스테이징 환경을 설정하는 방법, 도구 선택, CI/CD 파이프라인과의 연동, 그리고 실제 사례를 통해 실무에 바로 적용할 수 있는 실질적인 가이드를 제공합니다.

CPU에서 GPU로의 권력 이동 - AI는 왜 '행렬'을 사랑할까?

CPU에서 GPU로 전환하면서 AI 모델이 행렬 연산을 선호하는 이유와 성능 향상 사례를 다룹니다. GPU 가속이 어떻게 딥러닝 성능을 끌어올리는지, 행렬 기반 연산의 효율성을 설명합니다.

AI 모델 저장의 새로운 표준: 개념과 장점

AI 모델 저장에 대한 새로운 표준인 .safetensors 포맷을 소개하고, 그 개념과 장점을 상세히 설명합니다. 이 글에서는 .safetensors 포맷의 장점과 활용 사례를 다룹니다.

LoRA 모델 업데이트의 비밀 - 잊어버림과 복습, 인간의 기억을 닮은 미세 조정의 기술

LoRA 모델 업데이트의 비밀을 탐구하며, 잊어버림과 복습 메커니즘을 통해 인간 기억을 모방한 미세 조정 기법을 소개합니다. 이 글은 LoRA 기반 모델의 효율적 업데이트 전략과 실전 적용 사례를 다루어, AI 개발자와 연구자에게 실질적인 인사이트를 제공합니다.

FLUX1-dev. 12B LoRA 파인튜닝 결과 분석 - 250 vs 1000 스텝, 과연 승자는?

FLUX1-dev 12B 모델을 LoRA 파인튜닝한 결과를 250 스텝과 1000 스텝으로 비교해 성능 차이를 분석합니다. 학습 속도, 메모리 사용량, 최종 성능 지표를 통해 최적의 스텝 수를 제시하고, LoRA 파인튜닝의 장단점을 정리한 포스트입니다.

DGX Spark에서 FLUX 1-dev 12B LoRA 파인튜닝 실전기 - 저전력 고효율 학습의 명과 암

DGX Spark ARM 기반에서 FLUX 1-dev 12B 모델을 LoRA 파인튜닝한 실전 경험을 공유합니다. 1000 Step, 100 Epoch 학습 과정, OOM 이슈, 전력 효율, CPU 병목 등 상세 분석과 향후 개선 방안을 담았습니다.

효율적인 AI 파인튜닝의 핵심 - LoRA 완벽 정리

거대언어모델 시대에 LoRA(Low‑Rank Adaptation)를 활용해 효율적으로 파인튜닝하는 방법을 정리한 블로그 포스트입니다. LoRA의 원리, 장점, 실제 활용 예시를 통해 PEFT 기법의 이점을 한눈에 파악할 수 있습니다.

이미지 생성 모델의 숨은 조력자 - CLIP과 고급 프롬프트 전략

CLIP과 듀얼 인코더를 활용한 이미지 생성 프롬프트 최적화 전략을 소개합니다. T5-XXL과 CLIP-L의 역할과 효과적인 문장·키워드 조합법을 설명해, 고품질 이미지를 만들 수 있는 실전 가이드를 제공합니다.

Docker 공유 메모리 (shm_size와 ipc) 완벽 이해하기

AI 및 대용량 데이터 워크로드에서 발생하는 OSError: No space left on device 문제를 해결하기 위해 Docker 공유 메모리(shm_size)와 ipc 설정을 완벽히 이해하고 적용하는 방법을 정리한 포스트입니다.

엔비디아(NVIDIA), GPU를 넘어 CPU 시장에 도전하다! AI 시대의 새로운 '슈퍼칩' 전략

GPU의 왕좌에 앉은 NVIDIA, 이제는 CPU 시장도 넘본다! Grace CPU와 슈퍼칩 전략을 통해 AI 컴퓨팅 시대를 선도하려는 NVIDIA의 비전과, 이를 둘러싼 경쟁 지형을 깊이 있게 분석한 포스트입니다.

수동 코딩을 고집하던 개발자, AI 코딩으로 충격받다. 상상 이상의 생산성!

AI 코딩 도구를 무시하던 개발자, 충격의 첫 사용기! 수동 코딩에 자부심을 느끼던 그가 Copilot을 만나 완전히 생각을 바꾸게 된 이야기와, 그 뒤에 숨겨진 개발 생산성의 진실을 공유합니다.

AI 시대, Django가 다시 주목받는 이유

AI가 코드를 작성하는 시대, 개발자는 어떤 역할로 살아남을 수 있을까? 왜 지금 Django 같은 통합형 프레임워크가 다시 필요해지는가에 대한 통찰의 글입니다.

AI 업무자동화 툴 비교: GPT-4o부터 o1-pro까지 최적 모델 선택 가이드

GPT-4o부터 o1-pro까지, ChatGPT Enterprise의 AI 모델을 비교 분석하고, 각 모델의 자동화 및 콘텐츠 활용 전략을 안내합니다.

DGX Spark vs RTX 4090 – 온프레미스 AI 인프라 최적화의 현실적인 선택

DGX Spark와 RTX 4090의 AI 인프라 성능과 효율을 비교 분석합니다. 온프레미스 AI 인프라 선택 시 고려할 점과 산업별 활용 가이드를 제시합니다.

NVIDIA DGX Spark - 온프레미스 AI 인프라의 새로운 기준

NVIDIA DGX Spark는 온프레미스 AI 인프라를 위한 컴팩트형 GPU 서버로, 엣지 AI와 로컬 추론 환경에 최적화된 고성능 AI 시스템입니다.

Mistral Small 3.1 분석 – 고성능 소형 LLM의 기준

Mistral Small 3.1은 텍스트와 이미지 멀티모달을 지원하고 128K 컨텍스트 길이를 가진 고성능 오픈소스 LLM입니다. 주요 벤치마크 점수와 경쟁 모델과의 비교를 통해 분석합니다.

Conda 명령어 치트시트

Conda를 사용하여 가상환경과 패키지를 효율적으로 관리하는 데 필요한 핵심 명령어를 표로 정리한 치트시트입니다.

Anaconda와 Miniconda, Conda의 세계로 입문하기

Conda란 무엇인가? Anaconda와 Miniconda의 차이, venv와의 비교, 설치 방법까지 Conda 환경 입문을 위한 핵심 개념을 정리합니다.

AI개발을 위한 CUDA환경 구축

AI 딥러닝 개발을 위해 Ubuntu에 CUDA, cuDNN을 설치하고 GPU 환경을 구성하는 과정을 친절하게 설명합니다. 초심자도 따라할 수 있는 실전 가이드입니다.

CUDA란 무엇인가? GPU와 병렬 컴퓨팅의 시작

CUDA는 병렬 컴퓨팅을 위한 NVIDIA의 플랫폼으로, GPU를 활용한 고속 연산에 필수적인 기술이다. 그 개념과 구조를 소개한다.

딥러닝과 텐서플로우의 고민

딥러닝과 TensorFlow를 공부해야 할까? AI API를 활용한 빠른 개발과 직접 모델을 구축하는 기술력 사이에서 고민하는 현실적인 접근법을 탐구합니다. 나만의 AI를 만들고 싶은 개발자를 위한 방향성을 제시합니다.

파이썬 TensorFlow로 딥러닝 첫걸음 - 개발 노트

TensorFlow를 활용한 딥러닝 개념과 선형 회귀 모델 구현을 배워보세요. 텐서와 계산 그래프의 원리, 데이터 전처리, 모델 선택, 학습 및 최적화 과정까지 실습을 통해 이해할 수 있습니다.

AI, 머신러닝, 딥러닝의 개념과 딥러닝 프레임워크 소개

AI, 머신러닝, 딥러닝의 차이를 정리하고, TensorFlow, PyTorch, Keras 등 주요 딥러닝 프레임워크를 소개합니다. 각 프레임워크의 특징과 활용 사례를 알아보고, 적합한 딥러닝 도구를 선택하는 데 도움을 드립니다.