Tech Insights & Development

개발자의 시선이 머무는 곳

방대한 정보 속에서 실무에 꼭 필요한 핵심 원리를 선별합니다.단순한 코드 복사를 넘어, '왜''어떻게'에 집중하는 깊이 있는 통찰을 경험하세요.

Latest Logs

기술의 본질을 탐구하고 학습한 내용을 정제하여 공유합니다.더 나은 개발 생태계를 위해 엔지니어링 인사이트를 아카이빙합니다.

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    KServe를 이용해 LLM을 무중단으로 배포하는 방법을 정리합니다. 트래픽 전환, 카나리, 롤백, 모델 버저닝까지 실전 관점에서 설명합니다.
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    PyTorch QAT(Quantization Aware Training)로 모델을 약 70%까지 경량화하는 실전 방법을 정리합니다. 학습 전 준비, QAT 적용, 변환, 정확도 검증과 배포 체크포인트까지 한 번에 살펴봅니다.
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    PyTorch 양자화로 모델 크기를 4배 줄이고, 메모리 사용량과 추론 지연을 함께 개선하는 방법을 정리합니다. 동적·정적·QAT 차이부터 실전 코드, 성능 검증 포인트까지 한 번에 살펴봅니다.
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    vLLM을 이용해 LLM 서빙을 배포할 때 필요한 아키텍처, 성능 튜닝, 장애 대응, 운영 체크포인트를 실전 관점에서 정리합니다. 단순 실행 예제를 넘어 헬스체크, 배치 처리, 메모리 관리, 롤아웃 전략까지 함께 다룹니다.
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    Kubernetes를 활용해 ML 모델 배포를 자동화하는 실전 패턴을 정리합니다. 빌드, 서빙, 롤아웃, 모니터링까지 운영 관점에서 바로 적용할 수 있게 설명합니다.