DevOps

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.

자체 호스팅 Immich: 개인용 사진 클라우드

자체 호스팅 Immich: 개인용 사진 클라우드

자체 호스팅된 AI 기반 백업에 저장된 사진

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.

Elasticsearch 간편 가이드: 필수 명령어 및 팁

Elasticsearch 간편 가이드: 필수 명령어 및 팁

검색, 인덱싱 및 분석을 위한 Elasticsearch 명령어

Elasticsearch은 Apache Lucene 기반의 강력한 분산 검색 및 분석 엔진입니다.
이 포괄적인 체크리스트는 Elasticsearch 클러스터와 함께 작업할 때 필수 명령어, 최선의 실천 방법, 그리고 빠른 참조를 다룹니다.

NVIDIA DGX Spark vs Mac Studio vs RTX-4080: Ollama 성능 비교

NVIDIA DGX Spark vs Mac Studio vs RTX-4080: Ollama 성능 비교

GPT-OSS 120b의 세 개 AI 플랫폼에서의 벤치마크

저는 NVIDIA DGX Spark, Mac Studio, 그리고 RTX 4080 세 가지 다른 플랫폼에서 Ollama를 사용하여 GPT-OSS 120b의 흥미로운 성능 테스트 결과를 조사했습니다. Ollama 라이브러리에서 제공하는 GPT-OSS 120b 모델은 65GB의 크기를 가지며, 이는 RTX 4080의 16GB VRAM에 맞지 않으므로, 또는 더 최근의 RTX 5080에도 맞지 않습니다.

Istio와 Linkerd를 사용한 서비스 메시지 구현: 포괄적인 가이드

Istio와 Linkerd를 사용한 서비스 메시지 구현: 포괄적인 가이드

생산 환경에 적합한 서비스 메시지 배포 - Istio vs Linkerd

Istio와 Linkerd를 사용하여 서비스 메시지 아키텍처를 구현하고 최적화하는 방법을 알아보세요. 이 가이드는 배포 전략, 성능 비교, 보안 구성, 그리고 프로덕션 환경을 위한 최고의 실천 방법을 다룹니다.

GNOME Boxes: 기능, 장점, 도전 과제 및 대안에 대한 종합 가이드

GNOME Boxes: 기능, 장점, 도전 과제 및 대안에 대한 종합 가이드

GNOME Boxes를 사용한 Linux용 간단한 가상 머신 관리

현대 컴퓨팅 환경에서 가상화는 개발, 테스트, 여러 운영 체제의 실행에 필수적인 요소가 되었습니다. Linux 사용자들이 가상 머신을 관리하는 데 간단하고 직관적인 방법을 원한다면, GNOME Boxes는 기능성을 희생하지 않고 사용 편의성을 중시하는 가벼운 사용자 친화적인 옵션으로 두드러집니다.

DGX Spark 대 Mac Studio: NVIDIA의 개인용 AI 슈퍼컴퓨터 가격 비교 분석

DGX Spark 대 Mac Studio: NVIDIA의 개인용 AI 슈퍼컴퓨터 가격 비교 분석

가용성, 6개 국가의 실제 소매 가격, Mac Studio와의 비교.

**NVIDIA DGX Spark**는 실제 제품이며, 2025년 10월 15일에 판매가 시작되며, CUDA 개발자들이 로컬 LLM 작업을 수행하기 위해 통합된 NVIDIA AI 스택이 포함된 제품을 대상으로 합니다. 미국 MSRP는 $3,999이며, 영국/독일/일본의 경우 VAT 및 채널 비용으로 인해 가격이 더 높습니다. AUD/KRW 공식 가격표는 아직 널리 공개되지 않았습니다.

VS Code에서 Dev 컨테이너 마스터하기

VS Code에서 Dev 컨테이너 마스터하기

Dev Containers를 사용하여 일관되며 이식 가능하고 재현 가능한 개발 환경을 생성하세요.

개발자들은 종종 의존성 불일치, 도구 버전, 또는 OS 차이로 인해 “works on my machine” 딜레마에 직면합니다. VS Code의 Dev Containers는 이 문제를 우아하게 해결합니다 — 프로젝트에 맞게 구성된 컨테이너화된 환경에서 개발할 수 있도록 해줍니다.