LLM 튜토리얼

대규모 언어 모델을 위한 최신 소식, 기법, 자료를 꾸준히 받아보세요. 실습 중심의 단계별 안내와 실전 활용 사례로 역량을 키울 수 있습니다.

기타 기술:

멀티 토큰 예측 튜토리얼: LLM 속도 높이는 방법

RTX 3090에서 Qwen3.6 27B를 실행하고, llama.cpp의 멀티 토큰 예측(MTP)으로 GPU 업그레이드 없이 로컬 LLM 추론 속도를 거의 2배까지 끌어올려 보세요.

2026년 5월 14일

OpenAI의 gpt-realtime-2, gpt-realtime-translate, gpt-realtime-whisper의 차이를 이해하고, 작동하는 Python WebSocket 코드로 각각을 테스트해 보세요.

2026년 5월 12일

이 실습형 튜토리얼에서는 수정된 llama.cpp 빌드와 호환되는 GGUF 파일을 사용해 단일 GPU에서 전체 DeepSeek V4 Flash 모델을 실행하는 방법을 배웁니다.

2026년 5월 5일

Hugging Face에서 모델을 다운로드한 뒤 LoRA와 TRL을 사용해 RTX 3090 GPU로 심리학 Q&A 데이터셋에 NVIDIA Nemotron-3-Nano-4B를 미세 조정하는 방법을 배워보세요.

2026년 4월 29일

Alibaba의 Qwen 3.6 Plus, Python, OpenAI SDK를 사용해 네이티브 비전과 도구 호출로 자동 인보이스 처리 파이프라인을 구축하는 방법을 알아보세요.

2026년 4월 27일

Google의 최신 이미지 생성 모델 Nano Banana 2에 대해 알아보고, Python API를 사용해 반복형 채팅 이미지 편집기를 만드는 방법을 배워보세요.

2026년 4월 22일