AI

Jupyter Notebook 생산성을 극대화하기 위해 필수적인 단축키, 마직기 명령어 및 워크플로우 팁을 활용해 보세요. 이는 데이터 과학 및 개발 경험을 획기적으로 개선할 것입니다.

Ollama의 Python 라이브러리는 이제 네이티브 OLlama 웹 검색 기능을 포함하고 있습니다. 몇 줄의 코드만으로도, 실시간 인터넷 정보를 사용하여 로컬 LLM을 보완할 수 있고, 환각을 줄이고 정확도를 향상시킬 수 있습니다.

정확한 벡터 저장소 선택은 RAG 애플리케이션의 성능, 비용, 확장성에 큰 영향을 미칩니다. 이 포괄적인 비교는 2024-2025년에 가장 인기 있는 옵션들을 다룹니다.

Ollama의 웹 검색 API는 로컬 LLM에 실시간 웹 정보를 추가할 수 있게 해줍니다. 이 가이드는 Go에서 웹 검색 기능 구현 방법을 보여줍니다. 간단한 API 호출부터 완전한 기능의 검색 에이전트까지.

2025년 말에 메모리 시장은 예상치 못한 가격 변동을 겪고 있으며, 모든 세그먼트에서 RAM 가격 상승이 극심하게 나타나고 있습니다.

로컬에서 LLM 배포는 개발자와 조직이 보다 높은 프라이버시, 낮은 지연 시간, 그리고 AI 인프라에 대한 더 많은 제어를 원하면서 점점 인기를 끌고 있습니다.

AI 및 머신러닝 워크로드가 점점 복잡해지면서, 견고한 오케스트레이션 시스템의 필요성이 더욱 커졌습니다. Go의 간결성, 성능, 동시성은 ML 파이프라인의 오케스트레이션 레이어를 구축하는 데 이상적인 선택이 됩니다. 모델 자체가 파이썬으로 작성되어 있더라도 말이죠.

크로스모달 임베딩은 인공지능 분야에서의 중요한 돌파구로, 다양한 데이터 유형을 하나의 통합된 표현 공간 내에서 이해하고 추론하는 것을 가능하게 합니다.

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.

검색 기반 생성 (RAG) 는 단순한 벡터 유사도 검색을 넘어 발전해 왔습니다.
LongRAG, Self-RAG, GraphRAG는 이러한 기능의 최첨단을 대표합니다.

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.

도커 모델 러너에서 컨텍스트 크기 구성은 예상보다 더 복잡합니다.

블랙 포레스트 랩스는 텍스트 지시문을 사용하여 기존 이미지를 향상시키는 고급 이미지에서 이미지로 생성하는 AI 모델인 FLUX.1-Kontext-dev를 출시했습니다.

Docker Model Runner은 로컬에서 AI 모델을 실행하기 위한 Docker의 공식 도구이지만, NVIDIA GPU 가속을 Docker Model Runner에서 활성화하기 위해서는 특정한 설정이 필요합니다.

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

Immich는 사진 및 영상 관리에 대한 완전한 제어권을 제공하는 혁신적인 오픈소스, 자체 호스팅 솔루션입니다. 구글 포토와 경쟁할 수 있는 기능을 갖추고 있으며, AI 기반 얼굴 인식, 스마트 검색, 자동 모바일 백업을 포함하여 데이터를 개인 서버에서 안전하게 보호합니다.