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소비자 하드웨어 상의 AI 인프라

소비자 하드웨어 상의 AI 인프라

예산 하드웨어에 오픈 모델을 사용하여 기업용 AI를 배포하세요.

AI의 민주화 시대가 도래했습니다.
Llama 3, Mixtral, Qwen과 같은 오픈소스 LLM이 이제는 전용 모델과 경쟁할 수 있을 정도로 발전했으며, 팀은 소비자 하드웨어를 사용하여 강력한 AI 인프라를 구축할 수 있습니다. 이는 비용을 절감하면서도 데이터 프라이버시와 배포에 대한 완전한 통제를 유지할 수 있습니다.

Ubuntu 패키지 관리: APT 및 dpkg 요약집

Ubuntu 패키지 관리: APT 및 dpkg 요약집

Ubuntu 패키지에 필수적인 APT 및 dpkg 명령어

Ubuntu의 패키지 관리 시스템은 소프트웨어 설치 및 유지보수의 핵심이며, Linux 사용자나 시스템 관리자에게 필수적인 지식입니다.

스냅 패키지 매니저 실용 가이드

스냅 패키지 매니저 실용 가이드

스냅 매니저와 함께하는 유니버설 리눅스 패키지

Snap는 Canonical에서 개발한 혁신적인 보편적인 패키지 관리 시스템으로, 컨테이너화된 애플리케이션, 자동 업데이트, 강화된 보안 기능을 Ubuntu 및 기타 Linux 배포판에 제공합니다.

Python에서 FLUX.1-dev GGUF Q8 실행

Python에서 FLUX.1-dev GGUF Q8 실행

GGUF 양자화로 FLUX.1-dev 가속화

FLUX.1-dev 은 텍스트에서 이미지를 생성하는 강력한 모델로, 놀라운 결과를 제공하지만 24GB 이상의 메모리 요구 사항으로 인해 많은 시스템에서 실행하기 어렵습니다. GGUF quantization of FLUX.1-dev 은 메모리 사용량을 약 50% 줄이며 우수한 이미지 품질을 유지하는 해결책을 제공합니다.

성능을 위한 허구 캐싱 전략

성능을 위한 허구 캐싱 전략

후고 사이트의 개발 및 실행 최적화

Hugo 캐싱 전략은 정적 사이트 생성기의 성능을 극대화하는 데 필수적입니다. Hugo는 본질적으로 빠른 정적 파일을 생성하지만, 여러 계층에서 적절한 캐싱을 구현하면 빌드 시간을 크게 개선하고 서버 부하를 줄이며 사용자 경험을 향상시킬 수 있습니다.

Go 제네릭스: 사용 사례와 패턴

Go 제네릭스: 사용 사례와 패턴

타입 안전한 재사용 가능한 코드를 위한 Go 제네릭스

Go의 제네릭은 Go 1.0 이후로 추가된 가장 중요한 언어 기능 중 하나입니다. Go 1.18에서 도입된 제네릭은 여러 타입과 함께 작동하면서도 성능이나 코드의 명확성을 희생하지 않고도 타입 안전하고 재사용 가능한 코드를 작성할 수 있게 해줍니다.

LLM 비용 절감: 토큰 최적화 전략

LLM 비용 절감: 토큰 최적화 전략

스마트 토큰 최적화로 LLM 비용을 80% 절감하세요

토큰 최적화는 예산을 소모하는 실험에서 비용 효율적인 LLM(대규모 언어 모델) 애플리케이션을 구분하는 핵심 기술입니다.