클라우드 의존성 탈출! 로컬 LLM 구축부터 실전 배포까지 완벽 가이드
API 비용과 데이터 프라이버시가 고민이신가요? 이 가이드는 Ollama와 같은 툴을 활용하여 개인 장비에서 최신 LLM을 구동하는 방법을 단계별로 안내합니다. 비용 걱정 없이 강력한 온디바이스 AI를 구축하는 실전 로드맵을 지금 확인하세요.
5월 30일
WebAssembly(Wasm)로 온디바이스 AI 구현하기: TFLite vs ONNX 실전 배포 가이드
서버 의존성 없이 브라우저에서 AI 모델을 구동하는 최신 트렌드를 따라잡으세요. WebAssembly(Wasm)를 중심으로 TFLite와 ONNX 포맷의 장단점을 비교하고, 실제 모델 경량화부터 브라우저 추론까지의 실용적인 3단계 로드맵을 제시합니다.
5월 18일
Jetson 환경에서 LLM 초저지연 구현 가이드: ONNX vs. TensorRT 모델 최적화 실습
대규모 언어 모델(LLM)을 엣지 디바이스에 배포하는 것은 성능과 전력 효율성의 문제입니다. 본 가이드는 모델 양자화(Quantization)부터 TensorRT를 활용한 최적화, 그리고 실제 추론 파이프라인 구축까지의 전 과정을 엔지니어 관점에서 단계별로 안내합니다.
5월 15일