LLM 튜토리얼

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

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

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

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.

GPT-6.1 Sol, OpenAI Agents API, 그리고 호스팅 샌드박스로 인시던트를 조사하고 점검을 수행하며 구조화된 보고서를 생성하는 AI 인시던트 대응 에이전트를 구축하세요.

노드는 일을 하고, 엣지는 다음 실행을 결정하며, 공유 상태는 그 사이를 오가며 정보를 운반합니다. 이 그래프 엔지니어링 튜토리얼은 멀티 에이전트 그래프가 단일 루프보다 실제로 나을 때를 다루고, LangGraph에서 조건부 재시도 엣지를 갖춘 리서처-라이터-리뷰어 파이프라인 구축을 안내합니다.

Muse Code와 Meta Model API에서 Muse Spark 1.3을 설정하고, contributor와 standard 티어를 비교하며, Meta의 효율성 주장에 힘이 실리는지 확인하세요.

Python에서 Gemini 3.8 Flash API를 사용하는 방법: Interactions API 설정, thinking_level 튜닝, PDF→JSON 추출, 코드 기반 함수 호출.

OpenAI API를 통해 GPT-6 Astra를 사용해 비동기 도구, 추론 제어, 구조화된 출력, 비용 추적을 갖춘 Python 릴리스 점검 에이전트를 구축하고, 컴퓨터 사용과 스티어링을 테스트하세요.

Anthropic의 최신 플래그십 모델을 사용해, 변경 계획 전 Flask 리포지토리를 읽는 Python 에이전트를 만드는 방법을 배워보세요. 진행 업데이트, 읽기 전용 파일 도구, 비용 제어를 추가합니다.