AI 튜토리얼

강력한 의사결정 모델을 로컬에서 실행하고, vLLM 생태계를 살펴보며 텍스트, 이미지, 비디오를 활용한 3가지 실용 프로젝트를 구축하세요.

DeepSeek Superagent로 GitHub CI 수정 워크플로를 구축한 뒤, 관찰 모드, pytest, 홀드아웃 데이터, 사람 검토로 하나의 pandas 수정을 점검하세요.

Gemini 4 Argon, 함수 호출, 프로파일링으로 Python 에이전트를 만들고, 숨겨진 테스트와 벤치마크, API 비용으로 패치를 검증하세요.

Mercury 3가 확산 기반 생성으로 인시던트 분석 어시스턴트를 구축하고, 정련 상태를 시각화하며, 낮은/높은 추론 노력의 차이를 비교하는 방법을 알아보세요.

Meta Muse Wonder와 Olostep 웹 API로 의료 주장을 검증하고, 추론을 설명하며, 근거 출처를 보여주세요.

Kimi K3.1 Pro API로 비전 입력, 도구 호출, Docker 샌드박스, 숨겨진 평가기, 비용 추적을 활용해 Python 기반 이미지-투-CAD 에이전트를 구축하세요.

Meta Muse를 처음 쓰는 사용자를 위한 실습형 가이드입니다. 권한 설정, 도구 연결, 에이전트가 실제로 끝낼 수 있는 작업 범위 정의, Activity log 읽기로 결과를 신뢰하기 전 무엇을 했는지 확인하는 법을 배워 보세요.

의사결정 모델은 텍스트를 작성하는 대신 고정 답변 집합을 점수화합니다. 작동 방식, Jev 비교, 독립 테스트 결과를 확인하세요.

Windows에서 MiMo-V2.6-Pro와 함께 Paperclip을 설정하고, 단일 대시보드에서 기획·업무 분배·프로젝트 관리를 수행하는 자율형 AI 팀을 구축하는 방법을 알아보세요.

Python으로 진행하는 실전 RAG 평가 튜토리얼. 평가 데이터셋을 만들고, 4가지 핵심 Ragas 지표로 점수를 매기며, CI에 품질 게이트를 연결하고, 합성 테스트 질문을 생성하고, 커밋별로 점수를 추적해 사용자보다 먼저 검색 실패와 생성 실패를 구분하세요.

호스팅된 브라우저에서 체크아웃을 테스트하고 같은 세션에서 수정 사항을 재검증하는 Python QA 에이전트를 만드는 OpenAI Agents API Computer Use 튜토리얼을 따라 해보세요.

GPU VRAM, 시스템 RAM, SGLang, KTransformers를 결합해 이종 CPU-GPU 추론으로 초대형 MoE 모델을 로컬에서 실행하세요.