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NeMo 평가자는 세 가지 실행 백엔드를 지원합니다: 로컬(Docker), 슬럼(HPC), 그리고 렙톤(클라우드). 각 백엔드는 동일한 인터페이스를 구현하지만 구성 요구 사항이 다릅니다.
멀티백엔드 실행을 통해 18개 이상의 하네스(MMLU, 휴먼에벌, GSM8K, 세이프티, VLM)의 100개 이상의 벤치마크에서 LLM을 평가합니다. 로컬 Docker, 슬럼 HPC 또는 클라우드 플랫폼에서 확장 가능한 평가가 필요할 때 사용하세요. 재현 가능한 벤치를 위한 컨테이너 우선 아키텍처를 갖춘 NVIDIA의 엔터프라이즈급 플랫폼
Firebase는 인증, 데이터베이스, 스토리지, 기능, 호스팅 등 몇 분 만에 완벽한 백엔드를 제공합니다. 하지만 설정의 용이성은 실제 복잡성을 숨기고 있습니다. 보안 규칙은 당신의 마지막 방어선이며, 종종 잘못된 경우가 많습니다. 파이어스토어 쿼리는 제한적이며, 데이터 모델을 설계한 후에 이 사실을 알게 됩니다.
백엔드 개발자를 위한 프론트엔드 데이터 요구 사항을 문서화합니다. 프론트엔드가 백엔드를 위해 API 요구 사항을 전달해야 하거나 사용자가 '백엔드 요구 사항', '어떤 데이터가 필요한가', 'API 요구 사항'이라고 말하거나 UI에 대한 데이터 요구 사항을 설명할 때 사용하세요.
노트 관리를 위한 간단한 REST API입니다. 로키 모드의 백엔드 전용 기능을 테스트합니다.
이 파일은 모바일 클라이언트에 특화된 백엔드/API 패턴을 다룹니다.**.
Verl(Volcano Engine RL)을 사용한 강화 학습을 통해 LLM을 훈련시키기 위한 지침을 제공합니다. 유연한 인프라 백엔드를 갖춘 대규모 LLM 사후 학습을 위해 RLHF, GRPO, PPO 또는 기타 RL 알고리즘을 구현할 때 사용하세요.
다양한 LLM 백엔드를 사용하여 Guidance를 구성하는 전체 가이드.
다양한 모델 백엔드로 개요를 구성하는 전체 가이드.
PyLabRobot은 동일한 프로토콜 코드를 서로 다른 액체 처리 로봇과 플랫폼에서 실행할 수 있는 백엔드 추상화 시스템을 사용합니다. 백엔드는 '리퀴' 동안 장치별 통신을 처리합니다
Qiskit는 백엔드에 구애받지 않으며 여러 공급업체의 시뮬레이터와 실제 양자 하드웨어에서 실행을 지원합니다.
이 참고 가이드는 시니어 백엔드를 위한 종합적인 정보를 제공합니다.
이 참고 가이드는 시니어 백엔드를 위한 종합적인 정보를 제공합니다.
이 참고 가이드는 시니어 백엔드를 위한 종합적인 정보를 제공합니다.
확장 가능한 백엔드 시스템을 구축하기 위한 포괄적인 백엔드 개발 기술로, NodeJS, Express, Go, Python, Postgres, GraphQL, REST API를 사용합니다. API 스캐폴딩, 데이터베이스 최적화, 보안 구현 및 성능 조정이 포함됩니다. API 설계, 데이터베이스 쿼리 최적화, 구현 시 사용
백엔드 중심 워크플로우(연구 → 아이디어 → 계획 → 실행 → 최적화 → 검토), 코덱스 주도.
다중 모델 협업 개발 워크플로우(연구 → 아이디어 → 계획 → 실행 → 최적화 → 검토), 지능형 라우팅: 프론트엔드 → 제미니, 백엔드 → 코덱스.
Pinecone/Weaviate/pgvector 기반 대규모 시맨틱 검색 서비스. Rust·Go 백엔드 작성, 인덱스 튜닝 경험 우대.
Postgres + pgvector 기반 SaaS 백엔드. Go/TypeScript. EU 타임존 근무.