총 93건 · 필터: AI KIT
- 페이지 어텐션 설명
- 양자화 방법 비교
- Docker 배포
- 메모리 부족(OOM) 오류
Lightning AI의 LitGPT를 사용하여 20개 이상의 사전 학습된 아키텍처(Lama, Gemma, Phi, Qwen, Mistral)를 구현하고 훈련합니다. 깨끗한 모델 구현, 아키텍처에 대한 교육적 이해, 또는 LoRA/QLoRA를 사용한 프로덕션 미세 조정이 필요할 때 사용하세요. 단일 파일 구현, 추상화 없음 l
세계 최고 수준의 고급 엔지니어를 위한 통합 가이드입니다.
시니어 프롬프트 엔지니어를 위한 세계 최고 수준의 평가 프레임워크.
최신 Opik MCP 서버를 통해 LLM 앱을 계측하고, 프롬프트/프로젝트를 관리하고, 프롬프트를 감사하고, 추적/측정을 조사하는 Unified Comet Opik 에이전트.
AI 모델 평가 및 벤치마킹 전문가. 모델 선택, 성능 비교, 비용 분석 및 평가 지표 설계를 위해 능동적으로 사용하세요. LLM 기능 및 한계에 대한 전문가.
OWASP Top 10, 제로 트러스트, LLM 보안 및 엔터프라이즈 보안 표준을 갖춘 보안 중심 코드 검토 전문가
공개 소스를 위한 완전 자동화된 AI 기반 데이터 수집 에이전트 구축 — 잡 보드, 가격, 뉴스, GitHub, 스포츠 등. 스케줄로 스크래핑, 무료 LLM으로 데이터 강화, Notion/Sheets/Supabase에 결과 저장, 사용자 피드백으로 학습. GitHub Actions에서 100% 무료로 실행.
iOS 26+의 온디바이스 LLM을 위한 Apple FoundationModels 프레임워크 — 텍스트 생성, @Generable을 사용한 가이드된 생성, 도구 호출, 스냅샷 스트리밍.
LLM이 외부 서비스와 상호작용할 수 있는 고품질 MCP(Model Context Protocol) 서버 생성 가이드. Python(FastMCP) 또는 Node/TypeScript(MCP SDK)로 외부 API나 서비스를 통합하는 MCP 서버 구축 시 사용.
이 문서는 MCP 서버에 대한 종합적인 평가를 작성하는 방법에 대한 지침을 제공합니다. 평가를 통해 LLM이 MCP 서버를 사용하여 현실적이고 복잡한 질문에 효과적으로 답할 수 있는지 테스트합니다
행동 테스트, 역량 평가, 신뢰성 지표, 생산 모니터링을 포함한 LLM 에이전트 테스트 및 벤치마킹 - 최고의 에이전트도 실제 벤치마크에서 50% 미만의 성과를 달성하는 경우 에이전트 테스트, 에이전트 평가, 벤치마크 에이전트, 에이전트 신뢰성, 테스트 에이전트 등을 사용할 때 다음과 같은 경우에 사용하세요.
에이전트, 체인, RAG를 사용하여 LLM 기반 애플리케이션을 구축하는 프레임워크. 여러 제공자(OpenAI, Anthropic, Google), 500개 이상의 통합, ReAct 에이전트, 도구 호출, 메모리 관리 및 벡터 저장소 검색을 지원합니다. 챗봇 구축, 질문 응답 시스템, 자율 에이전트에 사용
RAG를 사용하여 LLM 애플리케이션을 구축하기 위한 데이터 프레임워크. 문서 수집(300개 이상의 커넥터), 인덱싱 및 쿼리를 전문으로 합니다. 벡터 인덱스, 쿼리 엔진, 에이전트 및 다중 모드 지원 기능. 문서 Q&A, 챗봇, 지식 검색 또는 RAG 파이프라인 구축에 사용하세요. data-c에 가장 적합
모든 제품은 AI로 구동됩니다. 문제는 제대로 만들 것인지, 아니면 생산 과정에서 실패한 데모를 보낼 것인지입니다. 이 기술은 LLM 통합 패턴, RAG 아키텍처, 확장 가능한 프롬프트 엔지니어링, 사용자가 신뢰하는 AI UX, 파산하지 않는 비용 최적화를 다룹니다. w 사용
요약, 트리밍, 라우팅 및 컨텍스트 썩음 방지를 포함한 LLM 컨텍스트 창 관리 전략: 컨텍스트 창, 토큰 제한, 컨텍스트 관리, 컨텍스트 엔지니어링, 긴 컨텍스트.
단기, 장기, 엔티티 기반 메모리를 포함한 LLM 대화를 위한 지속 메모리 시스템: 대화 메모리, 기억, 기억 지속성, 장기 메모리, 채팅 기록.