1. 들어가며GPT-4, Gemini 같은 최신 LLM(거대언어모델)들은 파라미터 수가 수천억 개에 달합니다. 모델이 커질수록 성능은 좋아지지만, 그만큼 엄청난 계산 비용(VRAM, FLOPs)을 요구합니다. 모든 입력 토큰에 대해 수천억 개의 파라미터를 전부 사용해야 하기 때문이죠."천재 한 명이 모든 걸 다 하기보다, 각 분야 전문가 여러 명에게 일을 나눠주면 훨씬 효율적이지 않을까?"이 질문에서 시작된 기술이 바로 MoE (Mixture of Experts)입니다. 모델의 크기(Capacity)는 키우면서도, 실제 계산에 사용되는 비용(Cost)은 획기적으로 줄이는 마법 같은 기술이죠. 최근 Mistral 8x7B, GPT-4, DeepSeek-V2 등 SOTA(State-of-the-Art) 모델..

1. 들어가며우리는 "사과"라는 단어를 보면 빨갛고 맛있는 과일을 떠올립니다. 하지만 컴퓨터, 특히 인공지능(AI)에게 텍스트는 그저 0과 1로 이루어진 데이터일 뿐입니다. LLM이 인간의 언어를 이해하고 생성하기 위해서는 텍스트를 기계가 처리할 수 있는 숫자(Vector)로 변환하는 과정이 반드시 필요합니다.이 과정의 가장 기초이자 핵심이 바로 토크나이제이션(Tokenization)이며, 이때 잘라진 조각을 토큰(Token)이라고 부릅니다. 토큰은 LLM의 성능, 비용, 속도를 결정짓는 가장 중요한 단위입니다.이번 포스팅에서는 딥러닝과 LLM의 시작점인 토큰의 정의, 동작 원리(BPE, WordPiece), 그리고 파이썬을 이용한 실습까지 A to Z를 다뤄보겠습니다.2. 토큰(Token)이란 무엇인가..

1. 들어가며딥러닝 모델을 학습시키다 보면 "CUDA out of memory" 오류를 만나거나, 비싼 GPU를 샀는데 정작 사용률(Util)이 0%에서 놀고 있는 현상을 자주 목격합니다. 혹은 서버실의 온도가 너무 높아져서 GPU 성능이 강제로 저하되는 쓰로틀링(Throttling)이 걸리기도 하죠.이 모든 문제의 원인을 파악하고 해결하기 위한 첫걸음은 바로 GPU 모니터링입니다.이번 포스팅에서는 NVIDIA GPU 상태를 확인하는 가장 기본적인 명령어 nvidia-smi의 상세한 해석법부터, 시각적으로 화려한 nvitop, 그리고 Python 코드로 직접 모니터링 시스템을 구축하는 방법까지 A to Z를 정리해 보겠습니다. 2. NVIDIA GPU 모니터링이란? 2.1 개요 및 정의GPU 모니터링은 ..

1. 들어가며: "데이터에 대한 데이터"우리는 매일 수많은 디지털 파일을 다룹니다. 사진을 찍으면 사진 파일만 남는 것이 아니라, 언제(Date), 어디서(GPS), 어떤 카메라(Device)로 찍었는지에 대한 정보가 함께 저장됩니다. 도서관에서 책을 찾을 때도 책의 내용 전체를 읽는 것이 아니라, 제목, 저자, 출판사가 적힌 카드를 보고 찾습니다.이처럼 "데이터를 설명해 주는 데이터", 즉 메타데이터(Metadata)는 정보의 홍수 속에서 우리가 원하는 데이터를 빠르고 정확하게 찾을 수 있게 해주는 핵심 열쇠입니다.이번 포스팅에서는 빅데이터와 AI 시대의 필수 요소인 메타데이터의 정의와 유형, 그리고 파이썬을 이용해 직접 메타데이터 관리 시스템을 구축하는 방법까지 A to Z를 다뤄보겠습니다.2. 메타..

1. 들어가며프론트엔드 개발자라면 공감할 것입니다. 프로젝트 규모가 커질수록 npm run start를 입력하고 한참을 기다려야 했던 그 지루한 시간들을요. 코드를 한 줄 수정했는데 브라우저에 반영되기까지 몇 초씩 걸린다면 개발 집중력은 깨지기 마련입니다.이러한 '느린 개발 경험'을 해결하기 위해 Vue.js의 창시자 에반 유(Evan You)가 내놓은 해답이 바로 Vite입니다. 프랑스어로 "빠르다(Quick)"는 뜻을 가진 Vite는 기존 Webpack 대비 10배~100배 빠른 속도를 자랑하며 프론트엔드 생태계의 표준을 바꿔놓고 있습니다.이번 포스팅에서는 Vite가 도대체 왜 빠른지, 그 원리와 사용법, 그리고 Webpack과의 결정적 차이까지 완벽하게 파헤쳐 보겠습니다.2. Vite란 무엇인가?링..

1. 들어가며AI 모델을 학습시키다 보면 GPU 사용률(Util)이 0%와 100%를 널뛰기하는 경우를 종종 봅니다. 또는 FastAPI로 만든 추론 서버가 요청이 조금만 몰려도 멈춰버리는 현상을 겪기도 하죠.이 문제들의 근본적인 원인은 대부분 데이터 처리 방식에 있습니다."데이터를 하나씩 순서대로 읽어와서(직렬) 학습이 끊기는가?""요청을 기다리는 동안(동기) 다른 작업을 하지 못하는가?"이번 포스팅에서는 헷갈리기 쉬운 동기(Synchronous) vs 비동기(Asynchronous)와 직렬(Serial) vs 병렬(Parallel)의 개념을 명확히 정리하고, Python을 이용해 이를 어떻게 구현하는지 알아보겠습니다.2. 동기(Synchronous) vs 비동기(Asynchronous)이 두 개념의 ..

1. 들어가며개발자라면 누구나 공감할 만한 상황이 있습니다. "일단 급하니까 빨리 개발해서 배포하자!"라며 작성한 코드가 나중에는 아무도 건드릴 수 없는 괴물이 되어버리는 경우입니다. 이것을 우리는 기술 부채(Technical Debt)라고 부릅니다.방 청소를 미루면 나중에 대청소할 때 훨씬 힘든 것처럼, 코드도 주기적으로 정리해주지 않으면 나중에 기능을 추가하거나 버그를 잡을 때 엄청난 비용을 치러야 합니다.이러한 문제를 해결하는 유일한 방법이 바로 리팩토링(Refactoring)입니다. 오늘은 마틴 파울러(Martin Fowler)가 정립한 리팩토링의 개념부터, 실제 지저분한 코드를 깨끗하게 바꾸는 과정까지 상세히 알아보겠습니다.2. 코드 리팩토링이란? 2.1 정의리팩토링은 "소프트웨어의 겉보기 동작..

1. 들어가며우리는 매일 수많은 웹사이트를 방문합니다. 좋아하는 기술 블로그에 새 글이 올라왔는지, 자주 가는 뉴스 사이트에 속보가 떴는지 확인하기 위해 '새로고침'을 누르거나 즐겨찾기를 클릭합니다. 하지만 사이트가 10개, 20개가 넘어가면 이 과정은 엄청난 시간 낭비가 됩니다."내가 굳이 방문하지 않아도, 새 글이 올라오면 알아서 내게 배달해 줄 순 없을까?"이 아이디어에서 출발한 기술이 바로 RSS(Really Simple Syndication)입니다. 비록 페이스북, 트위터 같은 소셜 미디어의 알고리즘 피드에 밀려 대중의 관심에서는 멀어졌지만, 팟캐스트(Podcast)나 개발자 블로그, 뉴스 속보 등에서는 여전히 핵심 기술로 살아 숨 쉬고 있습니다.이번 포스팅에서는 RSS의 원리부터, 파이썬을 이..

1. 들어가며JavaScript와 Node.js 생태계에서 개발을 하다 보면 필연적으로 마주치는 세 가지 키워드가 있습니다. 바로 npm, npx, 그리고 yarn입니다."React 프로젝트를 만들 때 왜 npm install이 아니라 npx create-react-app을 쓸까?", "팀 프로젝트를 하는데 왜 동료는 yarn을 쓰라고 할까?" 개발을 시작하는 분들이라면 누구나 한 번쯤 가져보았을 의문입니다. 이들은 모두 패키지(라이브러리)를 관리하거나 실행하는 도구라는 공통점이 있지만, 태생적인 목적과 작동 방식에는 분명한 차이가 있습니다.이번 포스팅에서는 이 세 가지 도구의 정의와 특징, 장단점, 그리고 실전 사용법까지 A to Z를 완벽하게 정리해 보겠습니다.2. npm (Node Package M..

1. 들어가며Python으로 개발을 하다 보면, 프로젝트가 커질수록 의존성 관리(Dependency Management)가 골칫거리가 됩니다. 우리는 보통 pip freeze > requirements.txt 명령어로 패키지 목록을 저장하곤 합니다. 하지만 이 방식에는 치명적인 단점이 있습니다.의존성의 의존성: 내가 설치한 패키지(requests)와 그것이 의존하는 패키지(urllib3, certifi 등)가 뒤섞여 관리됩니다.버전 충돌: 패키지 A와 B가 서로 다른 버전의 패키지 C를 요구할 때, pip는 이를 명확하게 해결해주지 못해 충돌이 발생합니다.환경 분리: 가상환경(venv, virtualenv)을 매번 수동으로 생성하고 활성화해야 하는 번거로움이 있습니다.이러한 문제들을 해결하기 위해 등장한..