분산 학습을 위한 AWS 컴퓨트 선택 가이드 (3편: 클러스터 구축과 운영)
분산 학습용 AWS 클러스터를 구축·운영하는 방법을 정리했습니다. Enroot와 Pyxis로 환경을 고정하고, EFA·용량 예약·장애 복구를 함께 점검해야 합니다.
#AWS#컨테이너
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[25. 9. 11] 국내 AI 경쟁력 평가에서 주목 받은 에이아이트릭스
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[25. 9. 4] 의료 현장과 AI의 연결, 2025 AITRICS RRS Symposium
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#의료#세미나
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[25. 8. 27] 시계열 데이터의 새로운 설명 가능한 AI 기법: TIMING
시계열 데이터 설명 가능한 AI 기법 TIMING을 소개했습니다. 에이아이트릭스 연구팀 논문이 ICML 2025 Spotlight로 선정됐습니다.
#시계열 데이터#설명 가능한 AI
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Laying the Rails Beyond WebView: Why Karrot Chose Lynx
당근 프론트엔드 코어 팀이 웹뷰를 넘어서는 개발 환경을 위해 Lynx를 선택한 배경을 소개합니다. 포스트 제목상 Lynx 도입 이유를 다루는 기술 공유 글입니다.
#React Native#webview
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웹뷰 다음의 레일을 깔다: 당근이 Lynx를 선택한 이유
레퍼런스가 거의 없는 Lynx를 당근이 왜 선택했는지 다룬 글입니다. 프론트엔드 개발 환경과 배포 인프라 관점에서 도입 맥락을 살펴봅니다.
#web
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모던 백엔드 - 병렬처리 리팩토링(1)
게시판 프로젝트의 병렬 API 호출을 CompletableFuture에서 Java 25 구조화된 동시성으로 바꾸는 설계 과정을 다뤘습니다. 취소 전파 문제와 스레드 관리 한계를 테스트로 확인하고 개선 방향을 정리했습니다.
#Java#동시성
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LLM의 thinking_token_budget은 어떤 역할을 하는가?
LLM의 `thinking_token_budget`이 내부 추론 토큰의 최대치를 제한하는 설정임을 설명했습니다. 더 깊은 사고를 유도하는 기능이 아니라 빠른 응답을 위한 제어 수단임을 정리했습니다.
#LLM#vLLM
37005분
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#개발자#노트북#컴퓨터
모던 백엔드 - 구조화된 동시성
Java 25 프리뷰의 구조화된 동시성을 소개했습니다. 기존 비동기 처리의 한계를 StructuredTaskScope로 어떻게 보완하는지 살펴봤습니다.
#Java#동시성
25005분
헥사고날 아키텍처, Adapter만 바꾸면 될까
AWS S3에서 다른 오브젝트 스토리지로 이전하며, Adapter 교체가 성립하려면 어떤 전제가 필요한지 확인했습니다. 헥사고날 아키텍처는 애플리케이션 코드를 지켜주지만 인프라와 데이터 이전은 별도로 대응해야 했습니다.
#헥사고날 아키텍처#AWS S3
12005분
RxJS로 우아하게 사이드 이펙트 통제하기
RxJS와 zustand로 비동기 사이드 이펙트를 하나의 흐름으로 통제한 개편 사례를 소개했습니다. 액션 완료 기준과 구독 해제를 명확히 해 타이밍 버그와 성능 저하를 해결했습니다.
#RxJS#비동기
27005분
항공 프론트엔드 구축기 (7/10): 창구를 하나만 두었습니다
웹과 앱이 통신하는 앱 브릿지 구조를 다룬 글입니다.\n통로를 앱에만 두는 제약 속에서 항공 프론트엔드 구축 방향을 설명했습니다.
#web#mobile
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