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맥북/RTX 사용자별 맞춤 LLM 가이드: 8B부터 70B까지
"내 컴퓨터의 VRAM은 한정되어 있는데, 과연 어떤 모델을 올려야 가장 똑똑한 답변을 얻을 수 있을까?" 단순히 유행하는 모델을 따라가는 것이 아니라, 본인의 하드웨어 사양과 사용 목적 코딩, 번역, 일반 대화 에 맞춰 최적의 모델을 선택해야 합니다. 이 가이드는…
2026.07.14
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RAG 구축 5단계 프로세스, 지식 기반 에이전트 구현하기
"모델이 아는 것만으로는 부족합니다. 당신의 데이터를 직접 읽게 만드세요." LLM의 한계인 지식 절단 Knowledge Cutoff 과 환각 현상을 해결하는 가장 확실한 방법은 RAG 검색 증강 생성 를 구축하는 것입니다. RAG는 외부 데이터를 벡터 데이터베이스에…
2026.07.14
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AI 코딩 파트너, 로컬 LLM으로 2025년 개발 환경 혁신
"보안 걱정 없는 나만의 AI 코딩 파트너, 로컬 LLM으로 구축하는 최적의 개발 워크플로우를 공개합니다." 클라우드 AI의 데이터 유출 우려를 없애고, 오직 내 로컬 자원만을 활용해 코드 생성부터 디버깅까지 수행하는 환경을 구축하는 것이 핵심입니다. 최신 오픈소스…
2026.07.13
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Llama 3.1 오픈소스 표준: 모델 규모별 하드웨어 요구사항
"오픈소스 모델의 표준을 넘어, 이제는 로컬 LLM 생태계의 중추가 된 Llama 3.1을 완벽히 해부합니다." Llama 3.1은 메타 Meta 가 공개한 오픈소스 LLM 중 가장 강력한 성능을 자랑하며, 개인 PC부터 기업용 서버까지 아우르는 범용성을 갖췄습니다.…
2026.07.10
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