Python

Linux는 데이터 과학 전문가들이 사용하는 de facto 운영 체제가 되었으며, 비할 바 없이 유연한 성능, 풍부한 도구 생태계를 제공합니다.

클린 아키텍처는 관심사 분리와 의존성 관리에 중점을 두어 개발자가 확장성 있고 유지보수가 쉬운 애플리케이션을 구축하는 방식을 혁신적으로 바꾸었습니다.

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.

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

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

AWS Kinesis은 현대적인 이벤트 기반 마이크로서비스 아키텍처를 구축하는 데 핵심적인 역할을 하며, 최소한의 운영 부담으로 대규모 실시간 데이터 처리를 가능하게 해줍니다.

단위 테스트는 프로젝트가 발전하면서도 Python 코드가 올바르게 작동하고 계속 작동하도록 보장합니다. 이 포괄적인 가이드는 Python의 단위 테스트에 대해 알아야 할 모든 내용을 다룹니다. 기본 개념부터 고급 기술까지.

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 기본적인 작업입니다.

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.

여기에서 SQS 메시지 처리기의 Python Lambda 예제 + API 키 보호 기능이 있는 REST API와 함께 Terraform 스크립트를 사용하여 서버리스 실행을 위해 배포할 수 있습니다.

이 게시물에서는 Python 애플리케이션을 Ollama에 연결하는 두 가지 방법을 살펴보겠습니다: 1. HTTP REST API를 통해; 2. 공식 Ollama Python 라이브러리를 통해.

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.

Word 문서를 Markdown 형식으로 변환하는 것은 기술 작가, 개발자 및 콘텐츠 제작자에게 매우 흔한 작업입니다. 이들은 Markdown을 지원하는 플랫폼(예: GitHub, GitLab, Hugo과 같은 정적 사이트 생성기)으로 콘텐츠를 이동하고자 할 때 이 작업을 수행합니다.

다음은 Telegram 봇을 구현하고 AWS에 배포하는 단계별 튜토리얼의 노트입니다. Telegram 봇을 구현하고 AWS에 배포에 대한 간단한 시작 방법(long polling)과 프로덕션 준비 경로(webhooks)를 Python과 Node.js 예제와 함께 제공합니다.