허깅페이스 트랜스포머 라이브러리 사용방법
허깅페이스 트랜스포머의 기본 개념과 사용 흐름을 정리했습니다. 모델 로딩, 토크나이징, 데이터셋 준비, 학습, 추론까지 한 번에 살펴볼 수 있었습니다.
#Python#LLM
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국내 IT 기업 기술 블로그 최신 글
새로운 기술 블로그가 추가되었어요
필터 1
Poetry를 이용한 멀티 프로젝트 Python 애플리케이션 개발 방법
Python 대규모 LLMOps 프로젝트에서 Poetry로 멀티 프로젝트 구조와 의존성 관리를 구성한 사례를 소개했습니다. 또한 Dependency Injector로 코드 결합도를 낮추는 방법도 함께 다뤘습니다.
#Python#Poetry
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Docker Desktop 없이 WSL로 Docker 사용하기
윈도우에서 Docker Desktop 없이 WSL2와 Ubuntu로 Docker Engine을 설치하는 과정을 정리했습니다. 또한 hello-world와 ubuntu 이미지를 실행해 정상 동작을 확인했습니다.
#Docker#WSL
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Harness를 이용해 LLM 애플리케이션 평가 자동화하기
LLM 애플리케이션의 변동성과 복잡성을 줄이기 위해 테스트와 평가를 자동화하는 방법을 소개했습니다. Harness를 커스텀해 프롬프트, 지표, 아웃풋별 평가를 동적으로 처리하는 파이프라인을 구성했습니다.
#LLM#test
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From One to Ten: YOLO 시리즈 변천사
YOLO 시리즈의 버전별 변화와 핵심 개선점을 정리한 글입니다. 실시간 객체 탐지의 속도·정확도 균형과 생태계 변화를 함께 살펴보았습니다.
#ML#객체 탐지
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아자르 Data Lifecycle Policy 개발하기
아자르의 개인정보 삭제 정책 시스템을 이벤트 기반으로 설계한 사례를 소개했습니다. 예약부와 처리부를 분리하고 Kafka, Databricks로 무손실 처리와 백필을 지원했습니다.
#Kafka#MySQL
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![[Python] C Library 이용해서 성능 높이기(SIMD + 병렬처리, 3편)](https://devocean.sk.com/thumnail/2024/10/22/c7aa5a88cc502ff04b3cc9525642a0c225571d9875845a184e24b6171f75cf47.png)
[Python] C Library 이용해서 성능 높이기(SIMD + 병렬처리, 3편)
Python 연산을 C++ DLL로 넘겨 Thread, OpenMP, SIMD를 적용해 성능을 비교했습니다. 멀티코어 활용 효과는 컸지만 SIMD와 OpenMP의 단순 적용 효과는 크지 않았습니다.
#Python#C++
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AI와 함께하는 패션 큐레이션 — 무신사 2.0 시나리오 기반 추천 시스템 개발
무신사 2.0에서 시나리오 기반 설명 가능한 추천 시스템을 구축한 사례를 소개했습니다. 장기·단기 행동을 함께 반영해 개인화와 다양성을 높이고, A/B 테스트와 모니터링으로 운영했습니다.
#추천#LLM
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쿠팡 파트너스
개발자를 위한 서적을 확인해 보세요
이 게시물은 쿠팡 파트너스 활동의 일환으로, 이에 따른 일정액의 수수료를 제공받습니다.
#개발서적#프로그래밍
Locust를 활용한 부하 테스트 작성
Locust를 활용한 부하 테스트 작성
Locust를 활용해 부하 테스트 시나리오를 작성하고 실행하는 방법을 소개했습니다. 요청 제한, 분산 부하, 고유 사용자 테스트 예시로 주요 기능을 설명했습니다.
#Python#Golang
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LLM 기반 Chat application framework ＇Aide＇ 개발기
LLM 기반 대화형 애플리케이션을 위한 자체 프레임워크 Aide 개발 과정을 소개했습니다. 멀티턴 대화와 Workflow 추상화로 복잡성을 줄이고 확장성을 높인 점을 정리했습니다.
#LLM#OpenAI API
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NHN Cloud Plugin 개발기 | Cloudforet 오픈소스 프로젝트 후기
Cloudforet 오픈소스에서 NHN Cloud 자원 수집 플러그인을 개발한 경험을 소개했습니다. 64개 서비스 지원, 다국어 가이드, 협업 방식까지 함께 정리했습니다.
#cloud#Python
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네이버 지도 내비게이션, 꽃길만 가자 — 좁은 길 탐지 모델
네이버 지도 내비게이션 품질 향상을 위해 좁은 도로 탐지 모델을 개선한 사례를 소개했습니다. 수치지형도와 거리뷰 이미지를 활용해 더 정확한 도로 너비 판별 방식을 적용했습니다.
#ML#computer vision
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AWS Bedrock의 imported model 사용 하기
AWS Bedrock의 imported model로 외부에서 학습한 모델을 가져와 서비스하는 방법을 소개했습니다. Lambda와 API Gateway를 연결해 서버리스로 추론 API를 구성하는 흐름을 설명했습니다.
#AWS Bedrock#Lambda
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Robot framework와 QA팀 동행 : 시작과 도전(1)
TestProject 종료를 계기로 QA팀이 Robot Framework를 도입하게 된 배경과 준비 과정을 정리했습니다. 또한 구축 과정의 문제점과 정기 모니터링, 반복 테스트 등 활용 방안도 함께 다뤘습니다.
#Robot Framework#test
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