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Go에서의 브라우저 자동화: Selenium, chromedp, Playwright, ZenRows

Go에서의 브라우저 자동화: Selenium, chromedp, Playwright, ZenRows

셀레니움, 크롬디피, 플레이와이트, 린로우즈 - 고에서.

올바른 브라우저 자동화 스택과 Go를 사용한 웹 스크래핑([https://www.glukhov.org/ko/post/2026/02/browser-automation-in-go-scraping-selenium-playwright-alternatives/ “브라우저 자동화 스택 및 Go를 사용한 웹 스크래핑”)을 선택하는 것은 속도, 유지보수, 그리고 코드가 실행되는 위치에 영향을 미칩니다.

터미널 UI: BubbleTea (Go) vs Ratatui (Rust)

터미널 UI: BubbleTea (Go) vs Ratatui (Rust)

Elm 스타일 (Go) vs 즉시 모드 (Rust) TUI 프레임워크 빠른 비교

두 가지 강력한 선택지는 오늘날 터미널 사용자 인터페이스(TUI)를 구축하는 데 있어 BubbleTea (Go) 및 Ratatui (Rust). 하나는 Elm 스타일의 의견 있는 프레임워크를 제공하고, 다른 하나는 유연한 즉시 모드 라이브러리입니다.

LLM 자체 호스팅 및 AI 주권

LLM 자체 호스팅 및 AI 주권

자체 호스팅된 LLM로 데이터 및 모델을 제어하세요

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.

16GB VRAM GPU용 최적의 LLM 추천

16GB VRAM GPU용 최적의 LLM 추천

RTX 4080 16GB VRAM에서의 LLM 속도 테스트

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.

Anaconda vs Miniconda vs Mamba 가이드

Anaconda vs Miniconda vs Mamba 가이드

올바른 Python 패키지 관리자를 선택하세요

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.

Wayland과 X11: 2026 비교

Wayland과 X11: 2026 비교

현대 Linux 디스플레이 서버 비교

Linux 디스플레이 서버 환경은 지난 10년간 급격하게 변화해 왔습니다. Wayland, 1984년에 개발된 오래된 X11 (X Window System)을 대체하려는 야망을 품고 시작한 프로젝트는 이제 주요 Linux 배포판의 기본이 되었습니다.

2026년 최고의 리눅스 터미널 에뮬레이터 비교

2026년 최고의 리눅스 터미널 에뮬레이터 비교

자신의 Linux 워크플로에 적합한 터미널을 선택하세요

Linux 사용자에게 가장 중요한 도구 중 하나는 터미널 에뮬레이터입니다. https://www.glukhov.org/ko/post/2026/01/terminal-emulators-for-linux-comparison/ “Linux 터미널 에뮬레이터 비교”

Playwright: 웹 스크래핑 및 테스트

Playwright: 웹 스크래핑 및 테스트

테스트 및 스크래핑을 위한 브라우저 자동화 숙련하기

Playwright은 웹 크롤링 및 종단간 테스트(end-to-end testing)를 혁신적으로 변화시키는 강력하고 현대적인 브라우저 자동화 프레임워크입니다.

자체 호스팅 Cognee: LLM 성능 테스트

자체 호스팅 Cognee: LLM 성능 테스트

로컬 LLM을 사용하여 Cognee 테스트 - 실제 결과

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

BAML 대 교수: 구조화된 LLM 출력

BAML 대 교수: 구조화된 LLM 출력

BAML 및 Instructor를 활용한 타입 안전한 LLM 출력

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.