LoRA/QLoRA 파인튜닝 실전 튜토리얼: “내 GPU로 어디까지 가능할까?”
· AI / LLM
LLM fine-tuning의 현실적인 문제는 간단합니다. 데이터는 있는데 GPU 메모리가 부족하고, full fine-tuning은 비용/시간/불안정성(학습 폭주, catastrophic forgetting)이 큽니다.
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Kubernetes에서 LLM 서빙을 “GPU 오토스케일”로 굴리는 현실적인 방법: KEDA + (Queue Depth / KV Cache) + DCGM/NVML
· Infrastructure / Kubernetes
LLM inference를 Kubernetes 위에 올리면 금방 마주치는 문제가 있습니다. HPA는 CPU/Memory 위주로 설계되어 있어서, 실제 병목인 GPU pressure(Compute, VRAM, KV cache, queueing)를 제대로 반영하지 못합니다.
컨텍스트 윈도우로는 부족하다: AI Agent Long‑Term Memory & 상태 관리 구현 실전 가이드
· AI / Agent
에이전트를 “대화형 API”에서 “장기 실행 시스템”으로 바꾸는 순간, 두 문제가 즉시 터집니다.
규제가 만든 ‘7월 LLM 신작’ 풍경: GPT‑5.6·Claude Fable 5·Gemini, 무엇이 바뀌었나
· News / AI
2026년 6월 말~7월 초, OpenAI와 Anthropic의 신규 모델 발표가 “성능 경쟁”을 넘어 “접근 통제(approval / export control)” 이슈로 번졌습니다.
중복을 “지우는” 순간, 데이터 품질이 “결정”된다: 2026년식 Dedup + Dataset Quality 전처리 실전 설계
· AI / Data
LLM/검색·추천/분류 모델이든, 결국 성능은 학습 데이터 분포와 오염(contamination)에 끌려갑니다. 특히 2026년 현재는 크롤링·RAG·멀티모달 수집이 일상화되면서, 데이터 파이프라인에서 가장 흔한 실패가 이 3가지로 수렴합니다.
Next.js + Vercel AI SDK로 “프로덕션급 Fullstack AI 앱”을 만드는 2026년 7월식 설계도
· AI / Prototyping
2026년의 “AI 앱”은 더 이상 프롬프트 → 응답 문자열로 끝나지 않습니다. 사용자는 즉시 반응(Streaming), 도구 호출(Tool calling), 구조화된 결과(Structured output), 장시간 작업(브라우저 자동화/크롤링/문서 처리), 비용/관측(Observabi…
MCP 서버를 “에이전트 확장 레이어”로 쓰는 법: Claude 연동까지 끝내는 구현 가이드
· AI / Agent
LLM/Agent를 실제 업무 시스템에 붙일 때 가장 큰 비용은 “모델 ↔ 툴/데이터 소스” 연결부가 매번 커스텀으로 증식하는 문제입니다.
AI Agent의 “Tool Use + Function Calling”을 프로덕션에 올리는 구현 패턴 (Agents SDK/Responses API 중심)
· AI / Agent
AI Agent의 tool use(function calling)는 “모델이 말을 잘하는 것”에서 “모델이 일을 하게 만드는 것”으로 넘어가는 관문입니다. 하지만 2026년에도 현실은 단순하지 않습니다.
Chain-of-Thought(CoT) 2026 고급 프롬프트 엔지니어링: “생각을 시키는” 시대는 끝났고, “생각을 설계하는” 시대로 갔다
· AI / LLM
CoT(Chain-of-Thought)는 한때 “Let’s think step by step” 한 줄로 복잡한 문제 해결률을 끌어올리는 만능키처럼 소비됐습니다. 하지만 2026년 6월 시점의 현실은 좀 더 냉정합니다.
Blackwell 공급망이 흔들고, 한국 NPU가 틈을 파고든다: AI 가속기/GPU/NPU 핵심 뉴스 정리
· News / AI
2026년 6월 AI 반도체 시장의 키워드는 “NVIDIA Blackwell 수요 폭증에 따른 공급망 병목”과 “Rebellions·FuriosaAI 같은 NPU 업체의 시스템 단위 공세”입니다.