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인공지능

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100개 이상의 LLM을 간편하게 활용하는 방법 – LiteLLM 소개 및 활용 가이드 LiteLLM이란 무엇인가?최근 AI 기반 애플리케이션 개발이 활발해지면서, 다양한 LLM(대형 언어 모델)을 활용할 필요성이 커지고 있습니다. 그러나 각 LLM마다 API 호출 방식이 다르고, 비용 관리와 로깅 기능을 개별적으로 처리해야 하는 번거로움이 있습니다.LiteLLM은 OpenAI, Anthropic, Hugging Face 등 100개 이상의 LLM을 통합적으로 활용할 수 있도록 지원하는 프레임워크입니다. Python SDK와 프록시 서버를 제공하여, 다양한 LLM을 단일 인터페이스로 호출하고 비용 및 사용량을 추적할 수 있도록 해줍니다.이 글에서는 LiteLLM의 기능, 사용법, 그리고 실제 활용 사례를 알아보고, AI 개발자들이 어떻게 이를 효과적으로 활용할 수 있는지 소개하겠습니다.1...
알리바바 클라우드, AI 영상 생성 모델 ‘Wan2.1’ 오픈소스 공개! 개발자와 기업이 얻을 수 있는 이점은? 🚀 AI 영상 생성, 이제 오픈소스로?최근 AI 영상 생성 기술이 급속도로 발전하면서, 기업과 개발자들은 보다 정교하고 사실적인 영상을 생성할 수 있는 AI 모델에 주목하고 있습니다. 그러나 고성능 AI 영상 생성 모델을 활용하려면 막대한 컴퓨팅 자원과 고품질 학습 데이터가 필요하기 때문에, 일반적인 스타트업이나 연구자들에게는 높은 진입 장벽이 존재합니다.이러한 한계를 해결하기 위해 알리바바 클라우드가 나섰습니다. AI 영상 생성 모델의 오픈소스화를 통해 보다 많은 개발자와 기업들이 이 기술을 활용할 수 있도록 지원하고 있는데요. 알리바바 클라우드는 자사의 최신 AI 영상 생성 모델 ‘Wan2.1’ 시리즈를 무료로 공개하며 글로벌 AI 오픈소스 커뮤니티를 더욱 활성화할 계획입니다.그렇다면, Wan2.1..
[DeepSeek 여섯번째 공개] DeepSeek-V3/R1 추론 시스템 최적화 전략: 높은 처리량과 낮은 지연을 위한 혁신 기술 🔍 DeepSeek-V3/R1 추론 시스템이란?대규모 AI 모델의 실시간 추론(inference)은 높은 처리량(throughput)과 낮은 지연(latency)이 필수적입니다. DeepSeek-V3/R1 추론 시스템은 이러한 요구 사항을 충족하기 위해 대규모 병렬화 기법과 고급 부하 균형(load balancing) 전략을 활용하여 최적화되었습니다.이번 블로그에서는 DeepSeek-V3/R1 추론 시스템의 구조, 병렬화 전략, 통신-연산 오버래핑 기법, 부하 균형 최적화, 그리고 운영 효율성 및 비용 분석까지 깊이 있게 살펴보겠습니다.🔹 DeepSeek-V3/R1 추론 시스템의 핵심 목표DeepSeek-V3/R1 시스템 최적화의 주요 목표는 다음과 같습니다.✔ 더 높은 처리량(Throughput) ..
Chain-of-Draft(CoD): 더 빠르고 효율적인 AI 추론 기술 인공지능(AI)이 발전하면서 대형 언어 모델(LLM)의 성능이 눈부시게 향상되고 있습니다. 하지만, 이 과정에서 토큰 사용량 증가, 응답 속도 저하, 높은 연산 비용 등의 문제가 발생하고 있습니다.기존에는 Chain-of-Thought(CoT) 방식을 활용해 LLM이 단계별로 논리적으로 추론하도록 유도했지만, 이 방식은 지나치게 많은 토큰을 사용하고 응답 속도가 느려지는 단점이 있었습니다.이를 해결하기 위해 등장한 새로운 기술이 **Chain-of-Draft(CoD)**입니다. CoD는 CoT의 핵심적인 추론 능력을 유지하면서도 더 적은 토큰을 사용하고 빠르게 응답할 수 있도록 설계된 방식입니다.이번 글에서는 CoD의 개념, 기존 CoT 방식과의 차이점, 장점, 그리고 실제 벤치마크 결과까지 자세히 살펴..
최신 AI 혁신, Phi-4 시리즈 등장! Microsoft의 Phi-4-multimodal과 Phi-4-mini가 AI 업계에서 큰 주목을 받고 있습니다. 멀티모달 AI와 고효율 경량 모델의 강점을 결합한 이 두 모델은 AI 기술을 한 단계 끌어올릴 것으로 기대됩니다.💡 이번 블로그에서는 다음과 같은 내용을 다룹니다.Phi-4-multimodal과 Phi-4-mini의 개념 및 특징기존 AI 모델과의 차별점실제 산업에서 어떻게 활용될 수 있는지보안과 안정성 검증 방법AI 개발자, IT 전문가, 그리고 AI를 비즈니스에 적용하려는 기업이라면 반드시 주목해야 할 내용입니다!🧠 Phi-4-multimodal: 멀티모달 AI의 진화🔹 멀티모달 AI란?멀티모달 AI는 텍스트, 음성, 이미지 등 여러 입력 형태를 동시에 이해하고 처리할 수 있는 AI..
차세대 AI 비서, Alexa+ 출시! 더 스마트하고 강력해진 기능을 만나보세요 🏡 미래의 AI 비서, Alexa+처음 Alexa와 대화했을 때, 마치 미래가 도착한 듯한 느낌을 받았던 기억이 있습니다. 이제, 새로운 세대의 AI 비서 **Alexa+**가 출시되면서 그 경험이 더욱 혁신적으로 변화하고 있습니다. Alexa+는 기존 Alexa보다 더 똑똑하고, 더 자연스럽고, 더 강력한 기능을 제공하는 AI 비서입니다.이제 Prime 회원이라면 추가 비용 없이 무료로 Alexa+를 이용할 수 있으며, 일반 사용자도 월 $19.99에 이 기능을 경험할 수 있습니다.🔥 Alexa+의 핵심 기능🗣️ 자연스러운 대화 – 더 똑똑한 AI기존 Alexa는 명령형 질문에 대한 응답이 중심이었지만, Alexa+는 대화형 AI 모델을 기반으로 더 자연스럽고 확장된 대화를 나눌 수 있습니다.✅ ..
카카오의 AI 도전: Kanana 모델 패밀리와 글로벌 경쟁력 AI 기술이 발전하면서 초거대 언어모델(LLM)의 경쟁이 치열해지고 있습니다. 한국에서도 글로벌 수준의 AI 모델을 개발하려는 시도가 계속되고 있는데, 그 중심에는 카카오의 Kanana 모델 패밀리가 있습니다.카카오는 AI 모델을 보다 실용적이고 효율적으로 만들기 위해 Kanana Flag, Essence, Nano 모델을 개발했으며, 특히 연구자와 개발자를 위해 Kanana Nano 2.1B 모델을 오픈소스로 공개했습니다. 이 모델들은 한국어와 영어에서 강력한 성능을 발휘하며, 글로벌 AI 모델들과 경쟁할 수 있는 수준을 갖추고 있습니다.이번 블로그에서는 Kanana 모델 패밀리의 특징과 성능, 학습 비용 절감 전략, 오픈소스 모델 활용법을 자세히 알아보겠습니다.1. 카카오의 AI 도전: Kanana ..
[DeepSeek 다섯번째 공개] 초고속 AI 학습을 위한 Fire-Flyer File System(3FS) 완벽 해부 🧐 AI 학습과 추론을 위한 고성능 분산 파일 시스템, 3FSAI 모델 학습과 추론을 위한 데이터는 기하급수적으로 증가하고 있습니다. 하지만 기존의 스토리지 시스템은 이러한 대량 데이터를 빠르고 효율적으로 처리하는 데 한계를 보였습니다.Fire-Flyer File System(3FS)은 SSD와 RDMA 네트워크를 활용하여 초고속 데이터 처리와 강력한 일관성 보장을 제공하는 고성능 분산 파일 시스템입니다. 이 시스템은 특히 대규모 AI 학습과 추론에 최적화되어 있으며, 대량의 데이터 전처리, 체크포인트 저장, 그리고 대규모 데이터 정렬 작업을 지원합니다.이번 블로그에서는 3FS의 핵심 기술과 주요 특징, 그리고 실제 성능 지표를 분석하여 AI 개발자 및 연구자들이 이를 어떻게 활용할 수 있는지 알아보겠..

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