실습·구현
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개인 AI Companion 튜닝용 한국어 LLM한국어 LLM의 발전은 2023년부터 시작되어, SKT의 KoGPT와 Naver의 HyperCLOVA가 상업적 시장을 개척하였다. 다양한 경량 모델과 클라우드 서버 환경이 등장하며, 개인이 로컬 환경에서 LLM을 실행하고 튜닝할 수 있는 가능성이 열렸다. 여러 모델의 비교와 추천 호스팅 정보, 튜닝 전략이 제시되었다.
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LLMOps UI: DifyDify는 비전공자도 사용할 수 있는 통합형 LLM 서비스 구축 플랫폼으로, 다양한 도구와 기능을 제공한다. 추천 도구로는 Langflow, OpenRouter, PromptLayer, Weave 등이 있으며, 각 도구는 특정 기능과 가격 모델을 갖추고 있다. LLM API 집계 및 라우팅, 프롬프트 엔지니어링 및 로깅, 실행 결과의 시각화 및 평가 도구도 포함되어 있다. 특정 목적에 맞춘 전문 도구들도 소개된다.
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LLM Local UILLM Wrapper는 다양한 도구를 제공하며, LibreChat은 높은 커스터마이징 자유도를 가진 개발자용 플랫폼, AnythingLLM은 문서 중심 챗봇 제작 플랫폼, Msty.app은 사용자 친화적인 인터페이스를 가진 경량 LLM 프론트엔드이다. 각 플랫폼의 기능과 가격을 비교하며, 커스터마이징과 확장성에서 LibreChat이 가장 우수하다.
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E-Commerce UI FrameworkMedusa Next.js Ecommerce Store Starter와 Spree Commerce는 오픈 소스 전자상거래 프레임워크로, 사용자에게 완전한 제어와 맞춤화를 제공합니다. Spree는 Ruby on Rails로 구축되어 있으며, Shopify, Github, Airbnb 등 많은 기업에서 사용되고 있습니다.
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자료수집: 상품 리스트 정보 추출법 (노가다 방식)상품 리스트 정보를 추출하기 위한 방법으로, 공통 구조 파악, 반복문을 통한 상품 단위 추출, CSS 선택자를 이용한 개별 정보 추출을 설명합니다. DevTools와 BeautifulSoup, Selenium을 활용한 코드 예시를 제공하며, 다중 사이트 대응을 위한 설계 아이디어도 포함되어 있습니다.
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prompt: Chatbot 만들기 - English Tutor (ft. Gemini)대규모 언어 모델을 활용한 개인 영어 회화 튜터 챗봇을 개발하여, 학습자에게 실시간 피드백과 쉐도잉 연습을 제공한다. Gemini 앱을 통해 초보자부터 중급자까지 언제 어디서나 영어 학습이 가능하며, Google Task와 연동하여 학습 알림을 설정할 수 있다. 튜터의 역할을 정의하고, 단계별로 대화 연습과 피드백을 제공하는 시스템이 포함된다.
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윈도우 OS 컴터들 간의 Local Network로컬 네트워크에서 Windows PC 간의 파일 공유는 SMB 프로토콜을 사용하여 이루어지며, WSL2와 SSH를 통해 고급 사용자들이 커맨드 제어 및 개발환경 구성을 할 수 있다. SMB 방식은 간단한 파일 및 프린터 공유에 적합하고, SSH 방식은 WSL2 환경에서 포트포워딩을 통해 외부 접속을 가능하게 한다. 각 방식에 대한 설정 방법과 절차가 상세히 설명되어 있다.
- 딸깍? 저품질 콘텐츠 생산 자동화-멀티 블로그 플랫폼에 Posting
블로그 콘텐츠 생성을 자동화하기 위해 Python 파일을 만들고, Google의 Gemini LLM을 사용하여 텍스트를 생성하며, 네이버 블로그에 포스팅하는 과정을 설명합니다. 로그인 시 Selenium을 활용하고, 클립보드를 통해 계정 정보를 입력한 후, 블로그 에디터에 제목과 본문을 사람처럼 천천히 입력하여 저장하는 방법을 포함합니다.
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OS: Lubuntu + Windows Dual Booting 환경 (+ Xbunutu DE)Lubuntu와 Windows의 듀얼 부팅 환경을 설정하는 방법을 설명하며, Lubuntu를 기본 OS로 사용하고 Xubuntu DE를 추가하는 과정을 다룹니다. Windows에서 Lubuntu 설치를 위한 파티션 준비, GRUB 부트로더 설정, 필수 앱 설치 및 단축키 설정 방법을 포함합니다. 두 운영체제의 데스크탑 환경을 쉽게 전환할 수 있는 방법도 안내합니다.
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AI Prompt Engineering 방법프롬프트 엔지니어링을 위한 도구와 구조를 제안하며, 사용자 입력을 명확히 다듬고 최종 답변을 생성하는 2단계 프로세스를 소개한다. 다양한 역할에 따라 AI의 응답 톤과 길이를 조정할 수 있는 방법도 설명된다.
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HW MiniPC: 윈도우·무소음·저전력 Mini PC로 구축하는 생활형 개인 서버 (AdGuard Home + Nextcloud)윈도우 기반의 저전력, 무소음 Mini PC를 사용하여 AdGuard Home과 Nextcloud를 설치하고 설정하는 방법을 설명합니다. 목표는 사용 편의성과 광고 차단, 웹앱 속도 유지이며, 하드웨어는 최대 $200, 전력 소비는 50W 이하로 제한됩니다. 설치 과정에는 Docker Desktop, WSL2, Ubuntu 설정, AdGuard Home 및 Nextcloud AIO 설치가 포함됩니다. DNS 설정과 Cloudflare DDNS 스크립트 작성도 다루어집니다.
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API: Web Server(Proxy, Reverse Proxy), Webhook (웹훅)Proxy와 Reverse Proxy는 클라이언트와 서버 간의 익명성과 성능/보안을 제공하는 기술로, Proxy는 클라이언트의 신원을 숨기고, Reverse Proxy는 서버의 구조를 보호합니다. 웹훅은 특정 이벤트 발생 시 발신 서버가 수신 서버에 HTTP 요청을 보내는 방식으로, JSON 포맷을 사용하여 데이터를 전달합니다. 웹훅은 실시간 알림이 가능하고, Polling 방식에 비해 효율적입니다.
- API: Domain, DNS, A Record, CNAME
도메인 등록기관은 도메인 이름을 구매하고 소유권을 관리하며, DNS 서버는 도메인 이름을 IP 주소로 변환하는 역할을 한다. A 레코드는 도메인을 IP 주소에 직접 연결하고, CNAME 레코드는 다른 도메인의 별칭을 지정한다. Cloudflare를 통해 DNS 관리를 이전하면 HTTPS 인증서 자동화와 무료 CDN, 보안 기능을 활용할 수 있다. DNS 설정 예시와 이전 방법도 제공된다.
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예시 차트 - JavaScript 역사 시각화Gemini CLI를 사용하여 JavaScript 역사에 대한 내용을 Curved Timeline Chart와 Gantt Chart 두 가지 방식으로 시각화한 index.html을 만들었다. 그러나 Curved Timeline Chart에 문제가 있다.
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prompt: Chatbot 만들기 - 상품설명 FAQ (ft. NotebookLM)LLM 기반 FAQ 챗봇 제작을 위해 Fine-tuning과 RAG 기술을 활용한다. Samsung Galaxy Buds 3에 대한 정보를 공식 자료로 준비하고, NotebookLM에 업로드하여 챗봇을 테스트 및 공유할 수 있다. 공유 기능은 유료 플랜에서 제공된다.
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Cloud MLOps - AWS, GCP 서비스로 이해하기AI 도구 개발을 위한 MLOps와 LLM Wrapper의 개념을 설명하며, AWS와 GCP의 구조를 비교한다. AWS에서는 EC2, S3, SageMaker 등을 활용하고, GCP에서는 Firebase와 Vertex AI를 중심으로 한 흐름을 제시한다. CI/CD 파이프라인을 통해 자동화된 배포 및 테스트를 강조하며, 각 플랫폼의 구성 요소와 역할을 상세히 설명한다.
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연산 실행 계층 구조 - LLM, 딥러닝, 병렬2025년 기준의 LLM과 관련된 하드웨어, 주요 라이브러리, 병렬 연산 SDK에 대한 개요를 제공하며, NVIDIA의 CUDA 생태계와 다양한 기술 계층을 설명합니다. PyTorch, TensorFlow, JAX와 같은 프레임워크가 LLM 연구 및 개발에 핵심적인 역할을 하고 있으며, 각 프레임워크의 특징과 사용 사례를 비교합니다.
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연산 실행 병렬처리법 (언어별 예시)CPU와 GPU의 병렬 연산 차이를 설명하며, C, C++, Java, Python 언어로 100 × (1+2) 연산을 수행하는 예시를 제공한다. CPU는 범용 작업에 최적화된 반면, GPU는 대규모 병렬 연산에 적합하다. Python에서는 joblib와 Numba를 이용한 CPU 및 GPU 병렬 처리 방법을 설명하고, CUDA 라이브러리를 사용한 GPU 활용 예시도 포함된다.
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실습: MCP 서버, Serverless Deployment Platform 체험MCP 서버의 개념과 역할을 이해하고, PaaS, CaaS, BaaS, FaaS와 같은 클라우드 실행 환경을 비교하며, 로컬과 서버리스 환경에서 MCP 서버를 실행하는 방법을 체험한다. Vercel을 사용하여 "Hello MCP 서버"를 만들고 배포하는 실습을 포함하며, 필요한 사전 준비와 MCP 서버 구조, 코드 수정 방법을 안내한다.
- 실습: Electron Framework 기반 Desktop App
Electron 프레임워크를 사용하면 HTML, CSS, JavaScript로 크로스 플랫폼 데스크톱 앱을 개발할 수 있으며, Node.js와 Chromium 엔진 위에서 실행된다. 전통적인 데스크톱 앱과 비교할 때, Electron 앱은 플랫폼 종속성이 낮고, 배포가 용이하다. 그러나 메모리 사용량이 크고, 네이티브 성능이 필요한 앱에는 적합하지 않다. Slack, Discord, Visual Studio Code와 같은 상용 앱들이 Electron을 사용하여 현대 데스크톱 개발의 표준으로 자리 잡았다.