양자화
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언어 모델 배포 최적화 완전 가이드: 개발자를 위한 실전 기법과 코드 예제
개발자를 위한 언어 모델 크기 최적화 완전 가이드입니다. 지식 증류, 프루닝, 양자화, LoRA 등 핵심 기법들을 실제 코드 예제와 함께 상세히 설명하고, 메모리 사용량을 20-50% 줄이고 추론 속도를 2-5배 향상시키는 실무 적용 방법을 제시합니다.
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DeepSeek-R1-0528 모델을 내 컴퓨터에서 실행하기: 715GB 거대 AI 모델의 로컬 구동 완벽 가이드
DeepSeek-R1-0528 대형 AI 모델을 개인 컴퓨터에서 실행하는 완벽 가이드. 715GB 모델을 80% 축소하여 로컬 환경에서 구동하는 방법을 단계별로 설명합니다.
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AI 모델 양자화: 더 작고 빠른 언어 모델을 위한 핵심 기술
AI 모델 양자화 기술의 원리와 다양한 방법을 알아보고, 더 작고 빠른 언어 모델을 위한 최신 트렌드와 적용 사례를 소개합니다. 대용량 AI 모델을 일반 컴퓨터나 모바일 기기에서도 효율적으로 실행할 수 있는 핵심 기술을 쉽게 이해할 수 있습니다.
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크롬의 새로운 임베딩 모델: 더 작고 빠르면서도 동일한 성능 유지
구글 크롬의 새로운 임베딩 모델이 어떻게 57% 더 작아졌는데도 성능은 유지하는지, 그리고 이 기술적 발전이 사용자와 엣지 AI의 미래에 어떤 의미를 가지는지 알아봅니다.
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작지만 강력한 AI 혁명: Phi-4-mini-reasoning으로 엣지 디바이스의 추론 능력 향상하기
마이크로소프트의 Phi-4-mini-reasoning 모델이 AI 혁신의 새로운 장을 열고 있습니다. 이 소형 언어 모델이 어떻게 엣지 디바이스에서 강력한 추론 능력을 제공하고, Microsoft Olive, Apple MLX, Ollama를 통해 쉽게 배포할 수 있는지 알아보세요.
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CPU에서도 실행 가능한 초효율적 AI 모델: 마이크로소프트의 BitNet b1.58 2B4T
마이크로소프트의 혁신적인 1비트 AI 모델 BitNet b1.58 2B4T에 대한 심층 분석. CPU에서도 실행 가능한 초효율적 AI 모델의 핵심 기술과 성능, 그리고 AI 기술 대중화에 미칠 잠재적 영향을 알아봅니다.
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로컬 환경에서 LLM 최적화하기: LM Studio 설정 가이드
개인 컴퓨터에서 대형 언어 모델(LLM)을 효율적으로 실행하기 위한 LM Studio 최적화 가이드. 모델 선택부터 성능 설정까지 자세히 알아봅니다.
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