제 2회 카카오페이 해커톤, 2025 카페톤 뜨거운 현장 이야기
카카오페이 사내 해커톤 2025 카페톤의 오프라인 진행 과정과 현장 분위기를 소개했습니다. AWS Generative AI 활용, 부스 투어 심사, 최종 수상작과 운영 회고까지 함께 다뤘습니다.
#AWS#LLM
92005분
새로운 기술 블로그가 추가되었어요
필터 0
성과 내는 조직은 AI 전략을 ‘이렇게’ 시작합니다 📈 (AI도입 체크리스트)
성과 내는 조직은 AI 전략을 ‘이렇게’ 시작합니다 📈 (AI도입 체크리스트)
AI 도입은 단순한 도입보다 조직 구조와 운영 설계가 중요하다고 정리했습니다. 멀티 에이전트, RAG, 컨트롤타워를 핵심 조건으로 제시했습니다.
#LLM#RAG
59005분
LLM 기반 서비스의 부하테스트
LLM 서비스는 TTFT, ITL, 토큰 처리량 같은 지표로 부하테스트해야 합니다.\nvLLM 예제를 통해 병목과 네트워크 문제를 점검하고 사용자 체감 성능을 개선할 수 있습니다.
#LLM#부하테스트
97005분
Cursor 에서 MCP 사용하기
Cursor의 Chat 모드와 MCP 개념, XcodeBuildMCP 연동 예시를 정리했습니다. 또한 /Generate Cursor Rules로 대화 기반 rules를 만드는 방법도 소개했습니다.
#Cursor#MCP
113005분
왜 기업 10곳 중 8곳은 AI도입에 실패할까?💥(Feat. AI도입 사례분석 📊)
왜 기업 10곳 중 8곳은 AI도입에 실패할까?💥(Feat. AI도입 사례분석 📊)
기업 AI 도입이 실패하는 주요 원인 5가지를 정리했습니다. 성공 사례처럼 AI를 업무 구조 재설계의 중심으로 두는 접근이 중요했습니다.
#LLM#data
111005분
AI ＆ Event Driven 오디오 데이터 LinkedIn 글 자동 발행 (feat. Apache Flink)
오디오를 텍스트로 바꾸고 GPT로 LinkedIn 글을 자동 생성하는 이벤트 기반 워크플로를 소개했습니다. 프론트엔드와 AI 처리를 분리해 확장성과 유지보수성을 높인 점이 핵심입니다.
#Next.js#OpenAI API
49005분
AI는 어디까지 나를 대체할 수 있나?
AI가 개발자를 어디까지 대체할 수 있는지 문제의식을 다룬 글입니다. 사내 설명서 서비스에 챗봇을 도입한 경험을 바탕으로 AI 활용을 살펴봅니다.
#ChatGPT
63005분
Function Calling: LLM이 외부 세계와 소통하는 방법 (ft. Qwen, llama, Gemma)
Function Calling의 개념과 작동 원리를 설명하고, Qwen·Llama·Gemma로 구현 차이를 비교했습니다. LLM과 애플리케이션의 역할 분리 및 모델별 파싱 방식도 함께 정리했습니다.
#LLM#Function Calling
66005분
지금의 방식이 최선일까? AI로 임팩트를 바꾸는 당근 운영실
당근 운영실이 AI를 활용해 기존 업무 방식을 다시 설계한 사례를 소개했습니다. 멀티 에이전트, CS 분석, 리뷰 라벨링 도구로 실행 속도와 업무 효율을 크게 높였습니다.
#LLM#AI Agent
152005분
CUDA OOM 해결 사례 공유 - PyTorch all_gather_object 의 비밀
데이터셋 로딩 중 발생한 CUDA OOM의 원인을 `all_gather_object` 내부 동작에서 찾았습니다. 데이터를 chunk로 나눠 gather하도록 바꿔 GPU 메모리 사용량을 줄였습니다.
#CUDA#PyTorch
34005분
Google Agentspace는 생산성을, QueryPie MCP PAM은 보안을 책임진다.
Google Agentspace의 생산성 중심 실행 구조와 QueryPie MCP PAM의 정책 기반 통제 구조를 비교했습니다.실행 시점 승인, 감사, 민감정보 보호를 위해 두 솔루션의 병행 구성이 필요함을 설명했습니다.
#Google Agentspace#QueryPie
19005분
Google Agentspace는 생산성을, QueryPie MCP PAM은 보안을 책임진다.
Google Agentspace는 AI 실행과 생산성을 높이는 플랫폼으로 정리했습니다. QueryPie MCP PAM은 실행 시점 정책 평가와 승인, 감사로 보안을 보완한다고 설명했습니다.
#LLM#MCP
11005분