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 발생…

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 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 안정성…

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.

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 단계…

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 …

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 방법…

AI로 완성하는 블로그 자동화, Mikihands의 새로운 글쓰기 혁신

AI와 ChatGPT로 블로그를 자동화하는 Mikihands의 혁신적인 플랫폼을 소개합니다. 대화로 완성하는 원클릭 블로그, 지금 체험해보세요!