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ONNX Runtime GPU: 직접 빌드가 필요한 이유와 방법

ONNX Runtime GPU를 aarch64 환경에서 직접 빌드해야 하는 이유와 구체적인 단계별 방법을 상세히 안내합니다. CUDA 13, cuDNN 설치부터 CMake 옵션 설정, 휠 파일 생성 및 검증까지 DGX‑Spark 사용자에게 최적화된 빌드 가이드를 제공합니다.

Ditto TalkingHead (DGX Spark / ARM64) TensorRT 포팅 작업 기록

DGX Spark ARM64 환경에서 Ditto TalkingHead 프로젝트를 TensorRT로 포팅하는 과정을 상세히 기록했습니다. x86용 GridSample3D 플러그인 로드 실패 원인 분석, ARM64용 플러그인 재빌드 방법, CMake 설정 수정, ONNX→TensorRT 변환 성공 및 추론까지의 전체 절차를 단계별로 설명해 AI 개발자와 엔지니어에게 유용한 실전 트러블슈팅 정보를 제공합니다.

엉망진창인 HunyuanVideo-Avatar 도전기

텐센트의 HunyuanVideo-Avatar 프로젝트를 10시간 동안 디버깅하며 겪은 문제들을 정리한 글입니다. 과대광고와 미완성 코드, 메모리 누수, PyTorch CPU‑offload 버그 등 실사용에 방해가 되는 다양한 오류와 그 원인을 상세히 분석하고, 같은 실수를 반복하지 않도록 경고합니다.

기울기 소실(Vanishing Gradient) – 딥러닝이 '단기 기억상실증'에 걸린 이유

딥러닝에서 기울기 소실(Vanishing Gradient) 현상이 왜 발생하는지, 시그모이드 함수와 연쇄 법칙이 문제를 일으키는 메커니즘을 설명합니다. ReLU와 ResNet이 어떻게 이 문제를 해결했는지, 실전 적용 팁까지 자세히 다룹니다.

역전파(Backpropagation): AI가 에러의 '범인'을 색출하는 법

역전파(Backpropagation)를 통해 AI가 에러의 원인을 어떻게 찾아내는지, 연쇄 법칙(Chain Rule)과 파이토치 Autograd가 어떻게 자동으로 기울기를 계산하는지, 그리고 깊은 네트워크에서 발생하는 기울기 소실(Vanishing Gradient) 문제와 그 해결책을 쉽고 직관적으로 설명합니다.

딥러닝에서 미분이 왜 필요해? (선형대수라며?)

딥러닝에서 미분이 필수적인 이유를 개발자 시각에서 풀어보았습니다. 선형대수와 비선형 함수가 결합된 모델에서 미분은 오차를 줄이기 위한 방향을 알려주는 나침반 역할을 하며, 경사하강법과 역전파를 통해 효율적으로 학습을 진행합니다. 미분이 어떻게 파라미터를 조정하고, 비선형성으로 인한 복잡성을 해결하는지 단계별로 설명합니다.

딥러닝 코드에 항상 같이 등장하는 NumPy와 PyTorch, 둘의 진짜 관계와 학습 순서 가이드

딥러닝 개발자라면 한 번쯤 고민했던 NumPy와 PyTorch의 관계를 명확히 정리했습니다. NumPy는 CPU 기반 수치 계산과 데이터 전처리, 시각화에 주로 쓰이고, PyTorch는 GPU에서 자동 미분을 지원하는 텐서 연산에 특화됩니다. 두 라이브러리의 메모리 공유와 변환 방법을 이해하면 실무에서 효율적으로 오가며 개발할 수 있습니다.

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.

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.

GGUF 포맷 완벽 가이드 - 로컬 LLM의 새로운 표준

GGUF 포맷은 로컬 LLM 모델을 효율적으로 저장하고 배포하기 위한 새로운 표준입니다. 이 가이드는 GGUF 포맷의 구조, 변환 방법, 사용 사례 및 장점을 상세히 설명하며, 로컬 LLM 환경에서의 활용법을 단계별로 안내합니다.

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.

AI 음성 인식 전쟁: Whisper vs Parakeet – 실시간 전사의 승자는?

NVIDIA의 새로운 음성 인식 모델 Parakeet과 Whisper를 비교하며, 실시간 AI 전사 기술의 속도, 정확성, 활용 가능성을 분석합니다.