Insights
AI가 자동으로 큐레이션·번역·정리하는 기술 동향 피드입니다.
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Streamlit 앱에서 모델 스와핑 코어를 분리하여 Python 라이브러리 및 MCP 서버로 구현: LM Studio, Ollama
LM Studio, Ollama 등 다양한 로컬 LLM 백엔드 간의 VRAM 관리를 통합하는 Python 라이브러리 'promptchain'을 소개합니다. 모델 스와핑 로직을 독립된 라이브러리와 MCP 서버로 구현하여 에이전트가 직접 GPU 자원을 제어할 수 있게 합니다.
7월 20일1
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SGLang을 통한 DSpark 기반 DeepSeek V4 Flash 배포 경험
HGX-H200 환경에서 DSpark를 사용하여 DeepSeek V4 Flash 모델을 배포하고 성능을 벤치마크한 경험을 공유합니다. 기존 EAGLE 방식 대비 DSpark가 배치 사이즈에 따라 더 높은 처리량과 토큰 수락률 효율을 보임을 입증합니다.
7월 20일1
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100G 스위치를 사용한 4xGB10 환경에서의 GLM 5.2 구동: 330k 컨텍스트, ~25 t/s 생성, ~650 t/s 프리필
100G 스위치와 GB10 하드웨어를 활용하여 GLM 5.2 모델을 330k 컨텍스트 환경에서 구동하는 최적화 구성법을 소개합니다. TP4와 DCP2 설정을 통해 높은 프리필 및 디코딩 속도를 확보하는 구체적인 벤치마크와 하드웨어 비용을 공유합니다.
7월 20일1
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단일 RTX 6000 Pro에서 실행되는 Deepseek V4 Flash - vLLM-Moet
vLLM-Moet 커스텀 엔진을 사용하여 단일 RTX 6000 Pro에서 Deepseek V4 Flash 모델을 실행하는 방법을 소개합니다. 라우팅된 전문가를 2비트로 압축하는 기술을 통해 VRAM 사용량을 획기적으로 줄였습니다.
7월 20일1
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Gemma 4 26B-A4B와 12B에 DeepSeek를 증류(Distillation)하기: 별로 유용하진 않지만 많은 것을 배웠습니다.
Gemma 4 26B-A4B 및 12B 모델에 DeepSeek 데이터를 사용하여 지식 증류(Distillation)를 수행한 실험 결과입니다. Dense 모델과 MoE 모델 간의 VRAM 소비, 학습 손실, 처리량 및 과적합 양상을 비교 분석했습니다.
7월 20일0
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OpenMed 1.8: Android, iOS 및 브라우저에서 완전히 로컬로 실행되는 Apache-2.0 임상 비식별화 도구. 1.9 버전에
OpenMed 1.8은 환자 데이터를 클라우드로 전송하지 않고 Android, iOS, 브라우저에서 완전히 로컬로 실행되는 Apache-2.0 라이선스의 임상 비식별화 툴킷입니다. ONNX Runtime과 WebGPU 등을 활용하여 개인 식별 정보(PII)를 기기 내부에서 안전하게 제거하며, 의료 데이터 보안을 강화합니다.
7월 20일1
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이미 LLM 서비스를 유료로 이용 중이라면, 로컬 LLM보다 로컬 임베딩(Embeddings) 및 리랭커(Rerankers)를 실행하는 것이
유료 LLM 서비스를 이용하더라도 임베딩과 리랭커 모델은 여전히 API 비용이 발생하므로, 이를 로컬에서 실행하여 효율적인 RAG 시스템을 구축하는 방법을 제안합니다. GBrain이라는 관리 계층을 통해 Markdown 기반의 메모리 시스템을 구축하고, MCP 인터페이스를 활용해 컨텍스트를 공유하는 워크플로우를 설명합니다.
7월 20일1
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워크플로우 극대화를 위해 9개월간의 Codex 세션(300만 토큰)을 추출하여 플러그인으로 제작한 경험
9개월간의 AI 코딩 세션 로그 300만 토큰을 분석하여 사용자의 작업 패턴과 판단 기준을 추출하는 플러그인 제작 경험을 공유합니다. 단순 요약이 아닌 세션 간 상호 확인을 통해 사용자의 암묵적 선호도를 파악하여 에이전트의 워크플로우를 최적화합니다.
7월 20일1
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Qwen3.6 NVFP4 Unsloth 양자화 모델: 2.5배 더 빠른 속도
Unsloth가 Qwen3.6 모델에 대해 NVIDIA NVFP4 양자화보다 최대 2.5배 빠른 속도를 제공하는 새로운 양자화 모델을 출시했습니다. W4A4 방식을 사용하여 정확도 저하를 최소화하면서도 추론 속도를 대폭 향상시켰습니다.
7월 20일1
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RTX Pro 4500 (Oculink 연결) 환경에서 PrismaQuant, INT4 Autoround 및 NVFP4 W4A4 양자화 모델
RTX Pro 4500 환경에서 vLLM을 활용해 PrismaQuant 및 NVFP4 양자화 모델을 실행하는 방법을 다룹니다. Blackwell 아키텍처에 최적화된 새로운 양자화 기법을 통해 모델 성능과 효율성을 극대화하는 사례를 소개합니다.
7월 20일1
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당신의 80달러짜리 Tesla P100이 llama.cpp에서 수년 동안 조용히 소음 섞인 연산을 수행해 왔습니다. 세 줄의 코드로 무료로
llama.cpp에서 NVIDIA Tesla P100 GPU의 fp16 연산 정밀도 문제를 해결하는 3줄의 패치를 소개합니다. 이 패치를 통해 P100 아키텍처에서 모델의 추론 정확도를 획기적으로 높이면서도 디코딩 속도를 약 1.4% 향상시킬 수 있습니다.
7월 20일1
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Zer0Fit: Google의 새로운 TabFM 및 TimesFM ML 파운데이션 모델을 제로샷(zero-shot) ML
Google의 TabFM 및 TimesFM 모델을 MCP 래퍼를 통해 로컬 LLM 환경에서 사용할 수 있도록 구현한 Zer0Fit 프로젝트를 소개합니다. Docker 컨테이너 기반으로 Open WebUI, Claude Code 등과 연동하여 제로샷 ML 작업을 수행할 수 있습니다.
7월 20일1
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Zer0Fit: Google의 새로운 TabFM 및 TimesFM ML 파운데이션 모델을 제로샷(zero-shot) ML
Google의 TabFM 및 TimesFM 모델을 MCP 래퍼를 통해 로컬 LLM과 연결할 수 있는 Zer0Fit 프로젝트를 소개합니다. Docker 컨테이너 기반으로 Open WebUI, Claude Code 등과 연동하여 제로샷 ML 작업을 수행할 수 있습니다.
7월 20일1
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PyTorch 스타일 프레임워크를 활용한 모델 및 태스크-환경 불가지론적 능력 향상을 위한 하네스(Harness) 학습
PyTorch 스타일의 프레임워크를 사용하여 모델과 환경에 구애받지 않는 '하네스 학습(Harness Training)' 방식을 제안합니다. 특정 태스크 환경에 맞춰 하네스를 학습시키면, 이후 어떤 LLM으로도 해당 환경을 평가하거나 능력을 전이할 수 있습니다.
7월 20일1
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GPT 5.6 Sol, 삼체 문제(3 Body Problem) 해결
AI 모델 Row-Bot을 활용하여 삼체 문제(Three-Body Problem)를 시뮬레이션하는 'Three-Body Lab' 웹 애플리케이션을 구축했습니다. React, TypeScript, Vite를 기반으로 수치 해석적 정확도를 갖춘 브라우저 기반 물리 워크벤치를 구현했습니다.
7월 20일0
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시스템 아키텍트(System Architects)가 기술 업계에서 가장 가치 있는 인력이 될 직전 단계에 와 있다
AI 코딩 도구의 발전으로 단순 코드 작성이 쉬워지면서, 전체 시스템을 설계하고 조율하는 시스템 아키텍트의 가치가 급증하고 있습니다. AI는 생산성을 높여주지만, 아키텍처적 사고가 결여되면 복잡하고 결합도가 높은 코드 뭉치만 생성할 위험이 있습니다.
7월 20일0
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2x 3090에서 NVIDIA-Nemotron-Labs-3-Puzzle-75B-A9B 구동
2개의 RTX 3090 GPU 환경에서 NVIDIA Nemotron-Labs-3-Puzzle-75B-A9B 모델을 262k 컨텍스트 길이로 구동하는 데 성공한 사례를 공유합니다. 양자화 모델과 vLLM, 특정 PyTorch 설정 및 CUDA 그래프 최적화를 통해 메모리 파편화 문제를 해결하고 성능을 극대화했습니다.
7월 20일1
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PrismML, iPhone에서 구동 가능한 Qwen-3.6-27B 압축 버전 공개 - Khosla가 지원하는 스타트업, iPhone에서 역대
PrismML이 Alibaba의 Qwen-3.6-27B 모델을 iPhone에서 구동 가능하도록 4GB 미만으로 압축하는 데 성공했습니다. 이 기술은 성능 저하 없이 모델 크기를 획기적으로 줄여, 향후 대부분의 AI 작업이 클라우드가 아닌 로컬 기기에서 처리되는 시대를 목표로 합니다.
7월 20일1
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AI 개발과 함께한 1년: 더 똑똑한 자동 완성에서 에이전트 팀까지
AI 도구가 단순한 코드 자동 완성을 넘어 프로젝트 전체를 이해하고 실행하는 에이전트 단계로 진화하는 과정을 다룹니다. GitHub Copilot에서 Cursor로 이어지는 도구의 변화와 AI 에이전트를 활용한 개발 워크플로의 혁신을 개인적인 경험을 통해 설명합니다.
7월 20일1
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Eider: DGX Spark용 추론 런타임
NVIDIA DGX Spark(Grace Blackwell)를 위한 Rust 및 CUDA 기반의 경량 추론 런타임인 Eider를 소개합니다. 기존 라이브러리 없이 SM121 GPU의 NVFP4 기능을 활용하며, 전문가(expert) 페이지 인/아웃 기능을 통해 대규모 모델을 효율적으로 실행합니다.
7월 20일1