AI Coding

OpenAI 호환 로컬 LLM을 위한 llama.swap 모델 스위처 빠른 시작

OpenAI 호환 로컬 LLM을 위한 llama.swap 모델 스위처 빠른 시작

클라이언트를 변경하지 않고 로컬 LLM을 핫스왑합니다.

곧 vLLM, llama.cpp 등 여러 스택을 각각 다른 포트에서 돌리게 될 것입니다. 하지만 하위 시스템은 여전히 **/v1**이라는 단일 기본 URL 을 원합니다. 그렇지 않으면 포트, 프로필, 일회용 스크립트를 계속 조정해야 합니다. llama-swap은 이러한 스택들 앞에 세워지는 /v1 프록시입니다.

OpenHands 코딩 비서 빠른 시작: 설치, CLI 플래그, 예시

OpenHands 코딩 비서 빠른 시작: 설치, CLI 플래그, 예시

OpenHands CLI, 몇 분 만에 빠르게 시작하세요

OpenHands 는 AI 기반 소프트웨어 개발 에이전트를 위한 오픈소스, 모델 불특정 플랫폼입니다. 이 플랫폼은 에이전트가 단순한 자동 완성 도구가 아닌, 실제 코딩 파트너처럼 행동할 수 있도록 합니다.

AI 개발 도구: AI 기반 개발을 위한 완전 가이드

AI 개발 도구: AI 기반 개발을 위한 완전 가이드

인공지능은 소프트웨어가 작성, 검토, 배포 및 유지되는 방식을 재편하고 있습니다. AI 코딩 어시스턴트부터 GitOps 자동화와 DevOps 워크플로우에 이르기까지, 개발자들은 이제 소프트웨어 수명 주기의 모든 단계에서 AI 기반 도구에 의존하고 있습니다.

RAG에서의 Chunking 전략 비교: 대안, 트레이드오프 및 예시

RAG에서의 Chunking 전략 비교: 대안, 트레이드오프 및 예시

RAG에서의 청크링 전략 비교

Chunking은 Retrieval ‑ Augmented Generation (RAG)에서 가장 과소평가되는 하이퍼파라미터입니다: 이는 조용히 LLM이 “보는” 내용을 결정하며, 데이터의 인gestion 비용을 얼마나 많이 증가시키는지, 그리고 각 답변당 LLM의 컨텍스트 창을 얼마나 많이 소모하는지를 결정합니다.

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.