기술노트 — AI·풀스택·인프라 실전 개발 지식 | 영삼넷

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Infra1분 읽기

AI DevOps — AI가 인프라를 관리하는 시대

AI를 활용한 인프라 모니터링, 자동 스케일링, 장애 예측 및 복구 전략.

#AI#DevOps#AIOps

AI 이미지 업스케일링 — ESRGAN과 Real-ESRGAN 활용

ESRGAN과 Real-ESRGAN을 활용한 AI 이미지 업스케일링의 원리와 실제 사용법, 모델별 품질 차이를 비교 분석합니다.

#업스케일링#ESRGAN#이미지처리

MLflow로 머신러닝 실험 관리와 모델 배포

MLflow를 활용하여 머신러닝 실험을 체계적으로 추적하고, 모델 레지스트리와 서빙을 통해 프로덕션 배포까지 연결하는 방법을 다룹니다.

#MLflow#MLOps#모델배포

TensorFlow.js 브라우저에서 머신러닝 모델 실행하기

TensorFlow.js를 활용하여 브라우저에서 사전 학습 모델을 로드하고 실시간 추론을 수행하는 방법과 성능 최적화를 다룹니다.

#TensorFlow.js#머신러닝#브라우저

GPT-5 시대의 AI 개발 — 달라지는 것들

GPT-5 출시로 달라지는 AI 개발 패러다임과 개발자가 준비해야 할 것들.

#GPT-5#OpenAI#AI

코드 리뷰 자동화 도구 비교 — CodeRabbit, Codeium, Sourcery

AI 기반 코드 리뷰 자동화 도구들의 기능, 정확도, 가격 비교.

#Code Review#AI#DevOps

멀티모달 AI 활용 — 이미지, 오디오, 비디오 처리

멀티모달 AI의 실전 활용법 — 이미지 분석, 음성 인식, 비디오 이해 구현.

#Multimodal#Vision#AI

프롬프트 체이닝 — 복잡한 작업을 단계별로 분해하기

하나의 복잡한 프롬프트 대신 여러 단계로 분해하는 프롬프트 체이닝 기법으로 LLM의 정확도와 신뢰성을 크게 향상시키는 전략을 실전 예제로 소개합니다.

#프롬프트#체이닝#LLM

Database1분 읽기

벡터 데이터베이스 비교 — Pinecone vs Chroma vs Weaviate

주요 벡터 데이터베이스의 특성, 성능, 비용을 비교하고 선택 기준을 제시합니다.

#Vector DB#RAG#AI

AI 코드 리뷰 자동화 — GitHub Actions + LLM 연동

GitHub Actions에서 LLM을 활용해 PR 코드 리뷰를 자동화하는 방법.

#AI#GitHub Actions#Code Review

LLM 평가 방법론 — 모델 성능을 올바르게 측정하는 법

LLM 평가를 위한 벤치마크, 메트릭, 자동 평가 파이프라인 구축 방법.

#LLM#Evaluation#AI

Hugging Face Transformers 파이프라인 실전 활용

Hugging Face Transformers 라이브러리의 pipeline API를 활용하여 텍스트 분류, 감성 분석, 번역, 요약 등 NLP 태스크를 빠르게 구현하는 방법을 알아봅니다.

#HuggingFace#Transformers#NLP