
[Nota AI Server] 온프레미스 LLM 구축, GPU 사기 전에 확인해야 할 것
온프레미스 LLM의 GPU 수는 모델 크기뿐 아니라 양자화·가지치기와 KV 캐시 조건을 함께 고려해야 합니다. Nota AI Server는 최적화와 서빙 구성을 사전 검증해 GPU 절감 구성을 제공합니다.

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다중 에이전트 작업을 그래프로 설계하는 방법과 Claude Code·OmO 구현 차이를 비교했습니다. 실습을 통해 검증 기준, 결과 처리 코드, 셸 권한 설정의 중요성을 확인했습니다.

카카오가 자체 개발한 Kanana-2-vision-encoder를 소개했습니다. Kanana-2 LLM 구조와 가중치를 활용해 학습·추론 효율성을 높였습니다.


Jenkins의 장애 전파·알림 누락·자원 비효율 문제를 Temporal과 Kubernetes Job 기반 구조로 이관했습니다. 공용 라이브러리로 실패 알림, 중복 방지, 멈춤 감지, 로그 추적을 기본화했습니다.
생성형 AI와 AI 에이전트 확산으로 확대되는 기업 보안 관리 필요성을 다뤘습니다. 네이버클라우드의 보안 자가진단 사이트 오픈 소식을 소개합니다.


AI 에이전트 토큰 비용을 여섯 항목 방정식과 계층형 지표로 측정하는 방법을 정리했습니다. Amazon Bedrock, Claude Code, Codex 설정으로 모델·컨텍스트·요청 수를 줄이는 방안을 제시합니다.

AI 하네스를 채팅 기반 동료로 확장하고, 사용자별 권한 분리로 접근 위험을 통제했습니다. 가이드·코드·로그·과거 기록을 결합해 장애 파악과 문의 답변 시간을 단축했습니다.
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2020년 이후 JavaScript 생태계의 ESM·도구 언어·TypeScript 변화를 정리했습니다. TC39 절차와 ES2026 기능, 런타임 지원 현황 및 진행 중인 제안을 살펴봤습니다.


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모노레포 기반으로 웹·앱 웹뷰·채팅을 병렬 구축한 과정을 정리했습니다. 컴포넌트 중심 설계와 API 계층화로 QA 대응과 후속 확장을 개선했습니다.


올리브영이 옴니채널 기술과 제품·조직의 고민을 공유하는 첫 테크 컨퍼런스를 개최합니다. 발표 세션, 오늘드림 데모, 전시와 네트워킹 프로그램을 운영합니다.