Ollama의 GPT-OSS 모델은 특히 LangChain, OpenAI SDK, vllm과 같은 프레임워크와 함께 사용될 때 구조화된 출력을 처리하는 데 반복적으로 문제가 발생합니다.

다음은 구조화된 출력을 지원하는 주요 LLM 제공업체 간의 비교 및 최소한의 Python 예제입니다.

대규모 언어 모델(LLMs) 은 강력하지만, 실제 운영 환경에서는 일반적인 문장이 아닌 예측 가능한 데이터를 원합니다. 즉, 앱에 입력할 수 있는 속성, 사실 또는 구조화된 객체를 원합니다. 이에 대해 LLM 구조화된 출력을 살펴보겠습니다.

일상적인 작업을 위한 빠른 참조: PostgreSQL 작업: 연결, SQL 구문, psql 메타 명령, 성능, JSON, 윈도우 함수 등.

Word 문서를 Markdown 형식으로 변환하는 것은 기술 작가, 개발자, 콘텐츠 제작자에게 매우 흔한 작업입니다. 이들은 Markdown을 지원하는 플랫폼(예: GitHub, GitLab, Hugo과 같은 정적 사이트 생성기)으로 콘텐츠를 이동하고자 할 때 이 작업을 수행합니다. 이 가이드는 우리의 2026년 문서화 도구: Markdown, LaTeX, PDF 및 인쇄 워크플로우 허브의 일부입니다.

GO용 ORM(ORMs for GO)의 가장 주요한 것은 GORM, Ent, Bun, sqlc입니다.
이들은 순수 GO에서 CRUD 작업의 예시와 함께 비교해보겠습니다.

Jabber(이제는 일반적으로 XMPP라고 불림)는 개인 및 조직이 즉시 메시징, 음성/비디오 통화, 회의, 데스크탑 공유, 존재 기능을 사용할 수 있도록 하는 오픈소스 커뮤니케이션 프로토콜 및 클라이언트 애플리케이션의 모음입니다.

Windows에서 기술 문서, 논문, 또는 책을 작성한다면 거의 확실히 세 가지 Windows 11용 LaTeX 배포판 중 하나를 선택할 것입니다. 이 가이드는 우리의 2026년 문서화 도구: Markdown, LaTeX, PDF 및 인쇄 워크플로우 허브의 일부입니다.

KDE Plasma 팬들에게는 두 가지 Linux 배포판이 자주 언급됩니다:
Kubuntu 및 KDE Neon.
그들은 비슷해 보일 수 있습니다 - 둘 다 KDE Plasma를 기본 데스크탑으로 제공하며, 모두 Ubuntu 기반이며, 모두 초보자에게 친화적입니다.

여기에서 저는 새로운 버전의 Ollama가 모델에 얼마나 많은 VRAM을 할당하는지와 이전 버전의 Ollama를 비교하고 있습니다. 새로운 버전은 오히려 더 나빠졌습니다.

다음은 Telegram 봇을 구현하고 AWS에 배포하는 단계별 튜토리얼의 노트입니다. Telegram 봇을 구현하고 AWS에 배포에 대한 간단한 시작 방법(long polling)과 프로덕션 준비 경로(webhooks)를 Python과 Node.js 예제와 함께 제공합니다.

이 가이드는 Ubuntu 서버에서 정적 IP 주소 변경 방법을 단계별로 안내합니다.

Ollama은 LLM을 로컬에서 실행하는 데 사용되는 가장 인기 있는 도구 중 하나로 빠르게 자리 잡았습니다. 간단한 CLI와 스트리밍된 모델 관리 기능으로 인해 클라우드 외부에서 AI 모델을 다루고자 하는 개발자들에게 필수적인 선택지가 되었습니다.

Mumble은 주로 실시간 음성 통신을 위해 설계된 무료이고 오픈소스의 음성 통화(VoIP) 애플리케이션입니다. 사용자들이 공유된 서버에 연결하여 서로와 대화할 수 있도록 클라이언트-서버 아키텍처를 사용합니다.

다음은 2025년 8월부터 2026년 12월 사이에 호주 멜버른에서 개최되는 소프트웨어 개발, 클라우드 컴퓨팅, IT 및 AI 관련 컨퍼런스, 미팅, 워크숍의 정리된 목록입니다.

멜버른에서 열리는 이 행사들에 대한 정보는 다음과 같습니다.

로컬에서 호스팅된 Ollama는 자신의 기계에서 대규모 언어 모델을 실행할 수 있게 해주지만, 명령줄을 통해 사용하는 것은 사용자 친화적이지 않습니다.
다음은 로컬 Ollama에 연결되는 **ChatGPT 스타일 인터페이스**를 제공하는 여러 오픈소스 프로젝트입니다.