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Powering Local AI Together: Docker Model Runner on Hugging Face
Docker Model Runner가 Hugging Face와 통합되어, 모델 검색과 실행이 간편해졌으며, 사용자들은 Docker를 통해 AI 모델을 로컬에서 쉽게 실행할 수...
Using AI to make lower-carbon, faster-curing concrete
Meta 개발한 오픈소스 AI 툴은 베이지안 최적화 기반으로 강인하고 저탄소 콘크리트 믹스를 설계하며, 빠른 경화와 지속 가능성을 동시에 최적화한다. 이를 통해 데이터 센터용...
Amazon Bedrock을 활용한 Omelet의 경로 최적화 AI 에이전트, TOAST
Omelet은 최적화 알고리즘과 머신러닝을 결합한 AI 솔루션으로, 복잡한 산업 문제의 의사결정을 지원하며 경로 최적화와 자연어 인터페이스를 제공한다. 자체 개발한 Routi...
티빙의 광고는 이렇게 도착합니다
티빙 Ad Platform팀은 대규모 트래픽 환경에서 안정적이고 정밀한 광고 송출 기술을 개발하며, AI 도구와 CI/CD를 활용해 시스템 품질과 확장성을 지속적으로 개선하고...
LY의 테크 컨퍼런스, 'Tech-Verse 2025' 후기
LY코퍼레이션은 AI를 핵심 주제로 한 'Tech-Verse 2025' 컨퍼런스를 개최했으며, 내부 플랫폼 통합과 AI 전략에 대해 논의했다. 자체 클라우드 플랫폼 구축으로 ...
Ray를 활용한 GPU Util 100% MLOps: 배치처리부터 모델 서빙까지
네이버 엔지니어링데이 2025에서는 Ray 프레임워크를 활용한 GPU 100% 활용 배치처리와 확장형 모델 서빙 아키텍처, vLLM 기반 LLM 추론 파이프라인을 소개합니다....
Code review in the age of AI: Why developers will always own the merge button
GitHub은 AI와 함께하는 코드 리뷰 방식을 재구상하며, AI는 반복 작업을 돕고 개발자는 최종 승인 책임이 있음을 강조한다. AI는 버그 탐색, 패턴 매칭 등 제한된 역...
Amazon Bedrock을 활용한 MCP 허브 아키텍처로 기업의 AI 시스템 비즈니스 민첩성 가속화
이 게시글은 AWS Amazon Bedrock과 MCP 프로토콜을 활용한 중앙 집중식 MCP 서버 구축 사례를 소개합니다. 기업 내부 도구와 리소스를 표준화하여 협업과 보안성...
Build a GenAI App With Java Using Spring AI and Docker Model Runner
이 블로그는 Java 개발자를 위한 GenAI 애플리케이션 구축 가이드로, Spring AI, Docker, Qdrant 벡터 데이터베이스를 활용하여 로컬 모델 실행과 RAG...
Kubernetes GPU 클러스터에서 AI 서비스 오토스케일링하기
네이버는 대규모 GPU 기반 쿠버네티스 클러스터에서 자체 HPA 시스템을 구축하여 글로벌 유저 트래픽에 대응하는 AI 서비스 오토스케일링 사례를 발표했습니다. GPU 오케스트...