AI

A performance engineering hub for running LLMs efficiently: runtime behavior, bottlenecks, benchmarks, and the real constraints that shape throughput and latency.

Strategic guide to hosting large language models locally, on consumer hardware, in containers, or in the cloud. Compare tools, performance trade-offs, and cost considerations.

자체 호스팅된 LLM(대규모 언어 모델)은 데이터, 모델, 추론을 본인의 통제 하에 유지할 수 있도록 해주는 실용적인 경로이며, 팀, 기업, 국가에 대한 **AI 주권**을 달성하는 방법입니다. 여기서는 AI 주권이 무엇인지, 그 구축에 사용되는 요소와 방법은 무엇인지, LLM 자체 호스팅이 어떻게 관련되는지, 그리고 국가들이 이 도전에 어떻게 대응하고 있는지 설명합니다.

대규모 언어 모델을 로컬에서 실행하면 프라이버시, 오프라인 기능, API 비용이 전혀 들지 않습니다. 이 벤치마크는 RTX 4080에서 실행되는 9개의 인기 있는 LLMs on Ollama에 대해 정확히 기대할 수 있는 내용을 보여줍니다.

이번 달의 Python 생태계는 Claude Skills과 AI 에이전트 도구로 주도되고 있습니다.
이 개요는 GitHub에서 인기 있는 Python 저장소에 대한 분석입니다.

Rust 생태계는 특히 AI 코딩 도구와 터미널 애플리케이션 분야에서 혁신적인 프로젝트들이 폭발적으로 증가하고 있습니다.
이 글에서는 이 달에 GitHub에서 가장 인기 있는 Rust 저장소를 분석합니다.

Go 생태계는 AI 도구, 자체 호스팅 애플리케이션, 개발자 인프라 등 혁신적인 프로젝트와 함께 계속해서 성장하고 있습니다. 이 개요는 이 달에 GitHub에서 가장 인기 있는 Go 저장소에 대한 분석을 제공합니다.

이 포괄적인 가이드는 Anaconda, Miniconda, Mamba 비교에 대한 배경과 자세한 내용을 제공합니다. 이 세 가지 강력한 도구는 복잡한 의존성과 과학 컴퓨팅 환경을 사용하는 Python 개발자와 데이터 과학자에게 필수적이 되었습니다.

Open WebUI는 대규모 언어 모델과 상호 작용할 수 있는 강력하고 확장성이 뛰어난 자가 호스팅 웹 인터페이스입니다.

멜버른의 기술 커뮤니티는 2026년에도 소프트웨어 개발, 클라우드 컴퓨팅, AI, 사이버 보안, 그리고 신기술 등 다양한 분야에 걸쳐 인상적인 컨퍼런스, 미팅, 워크숍이 진행되며 계속해서 번영하고 있습니다.

vLLM은 UC Berkeley의 Sky Computing Lab에서 개발한 대규모 언어 모델(LLM)을 위한 고성능, 메모리 효율적인 추론 및 서빙 엔진입니다.

NVIDIA DGX Spark (GB10 Grace Blackwell)은 호주에서 구매 가능 이며, 주요 PC 판매점에서 지역 재고가 있는 상태로 제공되고 있습니다.
글로벌 DGX Spark 가격 및 공급 상황에 관심이 있으셨다면, 글로벌 DGX Spark 가격 및 공급 상황을 참고하시면 좋습니다. 호주에서는 저장소 구성과 판매점에 따라 6,249 AUD에서 7,999 AUD 사이의 가격이 적용됩니다.

AI 생성 콘텐츠의 확산은 새로운 도전을 만들었습니다: 진짜 인간의 글과 “AI slop” - 질이 낮고, 대량 생산된 합성 텍스트를 구분하는 것.

Cognee는 문서에서 지식 그래프를 생성하기 위한 Python 프레임워크입니다. 하지만 이 프레임워크는 자체 호스팅된 모델과 호환되는가요?

대규모 언어 모델(Large Language Models, LLM)을 프로덕션 환경에서 사용할 때, 구조화된 타입 안전한 출력을 얻는 것은 매우 중요합니다.
인기 있는 두 프레임워크인 BAML 및 Instructor은 이 문제를 해결하기 위해 서로 다른 접근 방식을 사용합니다.

Best LLM for Cognee을 선택할 때는 그래프 생성의 품질, 환상 발생률, 하드웨어 제약을 균형 있게 고려해야 합니다. Cognee는 Ollama를 통해 32B 이상의 낮은 환상률 모델을 사용하여 우수한 성능을 보이지만, 가벼운 설정에서는 중간 크기의 모델도 사용할 수 있습니다.