삽질하는 멍개씨 - mysetting

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삽질하는 멍개씨
https://blog.naver.com/pjt3591oo

잔디심기위해 운동하는 개발자입니다. https://stackoverflow.com/story/mung https://github.com/pjt3591oo

저작도구: naver blog

최종 피드 수집: 2026-10-05 01:45

전체 (774)

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자동화를 위한 크롬 확장프로그램

안녕하세요 멍개입니다. 이번 시간에는 크롬 확장프로그램을 다뤄보겠습니다. · 왜 굳이 크롬 확장프로그램 일까? 제목처럼 자동화를 위한 크롬 확장 프로그램이라고 했는데 왜 굳이 크롬 확장프로그램인가? 크롬 확장 프로그램은 크게 두

크롬확장프로그램

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Laya 파인튜닝: 한국어 고객 문의 분류

안녕하세요 멍개이니다. 이번 포스트에서는 laya를 파인튜닝(finetuning)하는 방법을 알아보겠습니다. 고객 문의를 읽고 담당 부서를 결정하는 기능을 만들어보겠습니다. 입력은 고객센터로 문의하는 사용자의 채팅인 '두 번 결제

인공지능

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ollama 0.35 버전부터 지원하는 jev API

안녕하세요 멍개입니다. ollama가 0.35 버전부터 jev api를 제공합니다. https://ollama.com/blog/ollama-now-supports-jev-style-decision-models ollama에서 제공

인공지능

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jev를 기반으로 쓰레드에서 AI글과 정치글 판단하는 크롬 확장프로그램 데모

https://www.youtube.com/watch?v=evjw3mlItT0

youtube

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[LLM] Ollama, LM Studio, llama.cpp, vLLM 비교: 로컬 LLM 선택 가이드

안녕하세요 멍개입니다. LLM을 구동하기 위해 사용되는 대표적인 서버로 Ollama, LM Studio, llama.cpp, vllm이 있습니다. https://blog.naver.com/pjt3591oo/223939267795

인공지능

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[LLM] vllm을 이용하여 llm 제공 서버를 구동해보자

안녕하세요 멍개입니다. 이번 시간은 vllm을 이용하여 llm 서버를 구동하는 방법을 다뤄보려고 합니다. vllm 또한 open AI 스펙을 제공하고 있습니다. 또한 빠른 연산을 위한 PagedAttetion(효율 적인 KV ca

인공지능

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[LLM] llama.cpp를 이용하여 로컬에서 LLM을 모델(gguf)을 구동해보자

안녕하세요 멍개입니다. 전에 lm studio와 ollama를 이용하여 로컬에서 LLM을 구동하는 방법을 다루어 보았습니다. https://blog.naver.com/pjt3591oo/223939267795 https://blog

인공지능

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jev 플레이그라운

안녕하세요 멍개입니다. jev를 테스트 해 볼 수 있는 플레이그라운드를 가져왔습니다. https://github.com/pjt3591oo/jev-lab https://pjt3591oo.github.io/jev-lab/jev-lab

인공지능 활용

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jev 기반 의류 사이즈 추천 구현

안녕하세요 멍개입니다. jev로 무엇을 만들면 좋을까 고민을 하다가 옛날에 사이즈 추천 만들던게 생각나서 만들어보았습니다. jev를 이용하여 무신사 기반 의류 사이즈 추천 데모입니다. 개발은 laya를 이용하여 개발을 진행했고,

인공지능 활용

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laya를 이용하여 나만의 jev 서버 구축하기

안녕하세요 멍개입니다. 이번 시간에는 laya를 이용하여 jev 서버를 직접 구축해보겠습니다. 먼저 jev는 typesafe AI에서 POST /v1/systemone 형태로 API를 제공하고 있습니다. https://huggin

Python

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[공유] 탠스택 npm 공급망 공격 후폭풍…크라우드섹 비공개 깃허브 저장소 170개 유출

https://www.dailysecu.com/news/articleView.html?idxno=208557 악성 npm 패키지가 개발자 PC 감염…퇴직자 깃허브 OAuth 토큰 탈취로 이어져 공격자, 약 9분 만에 비공개 저장소

보안

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Jev 기반 백테스팅 실시간 매매 판단 도구 구현

Jev를 이용하여 매도 매수 홀딩을 판단하여 백테스팅/실시간 판단 도구를 만들어 보았다

인공지능 활용

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로컬에서 jev를 돌려보자

안녕하새요 멍개입니다. 지난시간에 TypeSafe에서 공개한 jev를 알아보고 Qwen2.5 1 B RLCD으로 jev를 흉내낸 프로젝트를 구동시켜보았습니다. 기능적으로는 같지만 요청/응답 스키마가 조금 달라 typesafe sd

인공지능 활용

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TypeSafe의 Jev와 RLCD: 구조화된 판단을 위한 AI, 그리고 Qwen으로 살펴본 로컬 예제

안녕하세요 멍개입니다. 이런저런 자료를 살펴보다 TypeSafe의 Jev를 알게 되었습니다. TypeSafe는 Jev를 빠르고 구조화된 의사결정을 수행하는 첫 번째 System One 모델로 소개하며, RLCD 방식으로 학습했다고

인공지능 활용

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트랜스포머(Transformer) 원리부터 Mini-GPT 직접 구현, 최신 LLM(Llama, DeepSeek) 구조 분석까지

안녕하세요 멍개입니다. 이번 시간은 현재의 LLM이 있게해준 트랜스포머 아키텍처를 다뤄보겠습니다. 이전에 LLM 공부하여 정리한 내용을 공유했던 적이 있습니다. 여기서 다룰 내용은 세 가지 입니다. 트랜스포머 모델의 구성요소들이

Python

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[mlops] ONNX·GGUF·MLX 이해하기: 모델 학습부터 Triton 추론 서버까지

안녕하세요 멍개입니다. 로컬에서 LLM을 돌리기 위해 lm studio, ollama, llama.cpp와 같은 도구를 이용하고 있을겁니다. 저 또한 자주사용하는 도구입니다. 해당 도구를 사용하다보면 GGUF, MLX라는 이름을

인공지능

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[aws] aws 설계 4편: RAG 시스템 구축

안녕하세요 멍개입니다. 이번 시간에는 s3와 s3 vector 그리고 lambda를 이용하여 RAG 시스템을 구축해보겠습니다. 먼저, S3에 파일이 업로드되면 lambda를 실행시켜 업로드 된 문서를 임베딩하여 s3vector에

클라우드

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[aws] aws 설계 3편: 데이터 분석 파이프라인 구축

안녕하세요. 멍개입니다. 이번 시간은 kinesis data stream, kinesis data firehose, glue, athena 그리고 opensearch를 이용하여 실시간으로 데이터를 스트리밍 하고 분석하는 파이프라인

클라우드

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[aws] aws 설계 2편: 이벤트 기반 서버리스 아키텍처

안녕하세요 멍개입니다. 이번 시간에는 지난 시간에 이어 이벤트 스트리밍을 위한 시스템 설계를 다뤄보겠습니다. 이번 포스트에서 다뤄볼 AWS 서비스는 다음과 같습니다. 지난 시간에 로드 밸런서와 ECS를 다뤘었는데 EventBrid

클라우드

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[aws] aws 설계1편 - 백엔드 기본 아키텍처 로드밸런서 - ecs - db 구축

안녕하세요 멍개입니다. 이번 포스트는 floci를 이용하여 로컬 환에서 백엔드의 기본 아키텍처인 로드밸런서 - 서버 - 디비를 구성하는 방법을 다뤄보겠습니다. floci는 로컬환경에서 aws를 애뮬레이팅 해주는 도구입니다. htt

클라우드

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