LLM

Docker 모델 러너에서 컨텍스트 크기 구성은 예상보다 더 복잡한 경우가 많습니다.

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

Docker Model Runner은 AI 모델을 로컬에서 실행하는 Docker의 공식 도구이지만,
Docker Model Runner에서 NVidia GPU 가속 기능 활성화
은 특정 설정이 필요합니다.

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

저는 Ollama에서 실행되는 GPT-OSS 120b의 성능 테스트 결과를 NVIDIA DGX Spark, Mac Studio, RTX 4080 세 가지 플랫폼에서 확인해보았습니다. Ollama 라이브러리에서 제공하는 GPT-OSS 120b 모델의 크기는 65GB로, RTX 4080의 16GB VRAM에 맞지 않으며, 더 최근의 RTX 5080에도 맞지 않습니다.

모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)은 AI 어시스턴트가 외부 데이터 소스 및 도구와 상호 작용하는 방식을 혁신하고 있습니다. 이 가이드에서는 웹 검색 및 스크래핑 기능에 초점을 맞춘 MCP 서버를 Python으로 구축 방법을 살펴보겠습니다.

HTML을 Markdown으로 변환은 웹 콘텐츠를 대규모 언어 모델(LLM), 문서 시스템, 또는 Hugo와 같은 정적 사이트 생성기로 준비하는 현대 개발 워크플로우에서 근본적인 작업입니다. 이 가이드는 우리의 2026년 문서 도구: Markdown, LaTeX, PDF 및 인쇄 워크플로우 허브의 일부입니다.

Docker Model Runner (DMR)은 2025년 4월에 도입된 Docker의 공식 솔루션으로, 로컬에서 AI 모델을 실행하는 데 사용됩니다. 이 가이드는 모든 필수 명령, 구성 및 최선의 실천 방법을 위한 빠른 참조를 제공합니다.

로컬에서 대규모 언어 모델(LLM) 실행 는 프라이버시, 비용 관리 및 오프라인 기능을 위해 점점 더 인기를 끌고 있습니다. 2025년 4월에 Docker가 Docker Model Runner (DMR), AI 모델 배포를 위한 공식 솔루션을 도입하면서 상황은 크게 변화했습니다.

AI의 미래는 단지 더 똑똑한 모델에만 달려 있지 않다. 그것은 더 똑똑한 실리콘에 달려 있다.
LLM 추론을 위한 전용 하드웨어는 비트코인 채굴이 ASIC으로 이동했던 것과 유사한 혁명을 이끌고 있다.

NVIDIA DGX Spark 는 실존하며, 2025 년 10 월 15 일에 출시되어 통합 NVIDIA AI 스택을 갖춘 로컬 LLM 작업이 필요한 CUDA 개발자를 대상으로 합니다. 미국 권장 소매가 (MSRP) 는 3,999 달러이며, 영국/독일/일본의 소매가는 부가가치세 (VAT) 와 유통 채널 비용으로 인해 더 높습니다. 호주/한국의 공개 스티커 가격은 아직 널리 발표되지 않았습니다.

다음은 Qwen3:30b와 GPT-OSS:20b 사이의 비교입니다. 지시사항 준수 및 성능 파라미터, 사양 및 속도에 초점을 맞추고 있습니다.

이 포스트에서는 Python 애플리케이션을 Ollama에 연결하는 방법에 대해 두 가지 방법을 소개합니다: 1. HTTP REST API를 통해; 2. 공식 Ollama Python 라이브러리를 통해.

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.