MLOps 글 모음

AWS

2026-01-30 · 6개월 전

들어가며 복잡한 대시보드, 정말 활용되고 있을까? 많은 기업과 연구기관이 데이터 기반 의사결정을 위해 정교한 대시보드를 구축합니다. 하지만 실제 현장에서는 이러한 대시보드가 제대로 활용되지 못하는 경우가 많습니다. 수십 개의 파라미터를 조정해야 하는 복잡한 UI, 전문 용어로 가득한 입력 필드, 그리고 “만약 이렇게 하면 어떻게 될까?”라는 간단한 질문에도 많은 시간이 소요되는 구조 때문입니다. 특히 시뮬레이션 기반 대시보드의 […]

삼성 기술 블로그

2026-01-29 · 6개월 전

삼성리서치에서 개발 중인 Agentic RAG 기반 보고서 작성 서비스인 ‘DeepDive’의 아키텍처와 기술적 고도화 여정을 소개합니다. 긴 문서에서 핵심만 빠르게 추출하는 방법부터 멀티 에이전트 협업으로 다중 문서를 분석하는 방식까지 업무 효율을 높이는 Agentic AI 기술을 실제로 개발하는 과정에서 마주한 문제와 해결책을 담았습니다.

한글과컴퓨터

2026-01-26 · 6개월 전

이 글은 한컴오피스 맞춤법 검사기의 자체 개발 가능성을 검토한 개인 프로젝트의 기록입니다. 범용 LLM의 일관성 문제와 과교정 경향을 분석하고, 이를 극복하기 위해 규칙 기반 교정과 KoBART 모델을 결합한 하이브리드 아키텍처를 설계했습니다. KoGPT-2에서 KoBART로의 전환 이유, 50개 이상의 규칙 엔진 설계, 글자 수 기반 검증 필터 구현 과정을 다루며, 프로토타입 개발부터 향후 한컴오피스 적용 계획까지의 여정을 공유합니다.

채널톡

2025-12-23 · 7개월 전

벤치마크 시리즈 1편: 리트리벌 벤치마크 제작기

하이퍼엑셀

2025-12-05 · 8개월 전

NAVER DAN 2025 참관기 Introduction 안녕하세요? HyperAccel ML팀 박신현입니다. 2025년 11월 6~7일 양일간 코엑스에서 열렸던 NAVER DAN 2025에 다녀와서 느낀 점을 공유하려고 합니다. 참관 동기 이번 컨퍼런스 참관의 주요 목적은 다음과 같습니다: 확장 가능한 스토리지 인프라 인사이트 확보: 컴퓨팅 클러스터 내 노드끼리 데이터를 공유하는 것을 넘어, 서로 다른 클러스터 간 데이터를 주고 받을 수 있는

하이퍼엑셀

2025-11-29 · 8개월 전

SGLang의 철학 LLM이 도입된 이후, LLM은 문제 해결, 코드 작성, 질문 답변 등 다양한 분야에서 복잡한 작업을 해결하는 데 사용되어 왔습니다. 오늘날 LLM은 에이전트 능력을 확장하여 인간의 개입 없이 사용자가 요청한 작업을 완료하고 있습니다. 이를 위해서는 skeleton of thought나 tree of thought와 같은 다양한 프롬프팅 기법이 필요합니다. 즉, 우리는 LLM이 특정 패턴을 따르도록 구조화하여 우리의 요구에

SK플래닛

2025-11-24 · 8개월 전

안녕하세요, Joe! 입니다. '휴먼의 AI학습' 시리즈 그 두번째는 여러분이 잘 아시는 DeepLearning.ai 사이트를 소개합니다. 최근에 구독형 서비스(pro)를 오픈하면서 화제가 되기도 했지요. 2025년 11월 버전 기준으로 정리해 보도록 하겠습니다. (1) https://www.deeplearning.ai…

하이퍼엑셀

2025-11-10 · 9개월 전

PyTorch Conference 2025 참관기 Introduction 안녕하세요? HyperAccel ML팀 Lead 박민호입니다. 지난 10월 22일~23일에 샌프란시스코에서 열렸던 PyTorch Conference 2025에 다녀와서 보고 느낀 점을 공유하려고 합니다. HyperAccel 소개 저희 HyperAccel은 Large Language Model (LLM)을 효율적으로 추론하는 AI Chip을 설계하는 회사입니다. 현재 FPG

SK플래닛

2025-11-10 · 9개월 전

안녕하세요, 데이터서비스개발팀에서 AI를 개발하는 이준성입니다. 이번 글에서는 멀티모달 기반의 블랙아이스 감지 솔루션을 소개하려고 합니다. 기술적인 부분도 어렵지 않게 풀어 설명했으니 편하게 읽어 주세요. 개요 AI…

SK플래닛

2025-10-23 · 9개월 전

이 글은 SK플래닛 LLM 기반 DMP(Data Management Platform)인 "Seg Lens" 시스템 개발 사례를 소개합니다. Seg Lens는 마케터의 의도를 해석하고, 방대한 데이터 속에서 최적의 타겟 세그먼트를 찾아주는 지능형 마케팅 툴로, Segment + Lens의 합성어입니다. 여기서 Segment(세그먼트)는 DMP/CDP…

삼성 기술 블로그

2025-10-17 · 9개월 전

단순히 지시를 수행하던 AI가 이제 스스로 계획을 세우고 도구를 선택하며 문제를 해결하는 단계로 진화하고 있습니다. 이 글에서는 AI 기술이 어떻게 발전했는지 살펴보고, Agentic AI를 실제 적용한 사례를 통해 그 이점을 소개하려 합니다.

채널톡

2025-10-10 · 10개월 전

어떻게 상담사처럼 발화하는 모델을 만들 수 있을까?

44BITS

2025-08-24 · 11개월 전

Anthropic이 기업용 Team/Enterprise에서 Claude Code를 공식 지원합니다. 프리미엄 시트로 배포하고 조직 정책, 사용량 분석, 지출 상한을 제공해 거버넌스와 예산 통제를 강화하며, 표준 API 요금의 추가 사용으로 확장성을 보장합니다.

카카오페이

2025-08-06 · 12개월 전

AI 에이전트가 카카오페이 결제 API를 호출할 수 있도록, 표준 프로토콜(MCP) 기반의 멀티 프레임워크 지원 Agent Toolkit을 개발한 경험을 공유합니다.

하이퍼커넥트

2025-06-11 · 약 1년 전

안녕하세요. Matching Dev Team의 Milo입니다. Azar는 전 세계 유저들을 24/7 연결하고 있으며, 즐거운 연결 경험을 제공하기 위해 세션 기반 추천 시스템1을 운영하고 있습니다. 이 추천 시스템은 유저의 행동이나 선호도 같은 정보를 바탕으로 맞춤형 추천을 제공하는 방식입니다. 추천 품질을 높이려면 유저의 최신 정보를 실시간 반영하는 것이 중요합니다. 유저의 최신 정보는 서로 다른 시점에 실시간으로 생성된 여러 이벤트로 존재했

스캐터랩

2025-05-28 · 약 1년 전

유저들이 일주일에 12시간 사용하는 AI 모델은 어떻게 만들어질까요?