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AI Agent 개발의 모든 것! Tool Calling(Function Calling) 원리, ReAct 패턴, Multi-Agent 아키텍처(CrewAI/AutoGen/LangGraph), MCP(Model Context Protocol), Agent 프레임워크 비교, Tool Calling 성능 최적화, 프로덕션 배포 전략.

BFCL(Berkeley Function Calling Leaderboard)의 모든 것! 벤치마크 카테고리(Simple/Multiple/Parallel/Relevance/AST), 평가 메트릭, 모델 성능 비교(Claude/GPT/Gemini/Llama), 자체 모델 평가 방법, Tool Calling 개선 전략.

데이터 엔지니어링의 모든 것! ETL vs ELT, Apache Spark(PySpark), Apache Airflow(DAG/Operator/Sensor), 실시간 스트리밍(Kafka+Flink), dbt(데이터 변환), 데이터 웨어하우스(BigQuery/Snowflake/Redshift), 데이터 품질, 모니터링.

개발자의 건강한 삶을 위한 완전 가이드! 번아웃 예방(증상/원인/해결), 생산성 루틴(포모도로/딥워크/아침루틴), 운동(거북목/손목/허리 예방), 수면 최적화, 마음가짐(성장 마인드셋/임포스터 증후군 극복), 식습관, 사이드 프로젝트와 삶의 균형.

DB 마이그레이션의 모든 것! Flyway(버전 기반 마이그레이션), Liquibase(변경셋 기반), ORM 마이그레이션(Prisma/TypeORM/Alembic/Django), 무중단 스키마 변경, 롤백 전략, CI/CD 통합, K8s 환경에서의 마이그레이션 실전 가이드.

LLM 학습 데이터 제작의 모든 것! Hugging Face 데이터셋(종류/로딩/변환), 한국어 데이터 수집(크롤링/합성/번역), 전처리(토크나이징/정제/중복제거), Instruction Tuning 포맷(Alpaca/ShareGPT/OpenAI), 품질 관리, RLHF/DPO 데이터셋.

개발자 영어/언어 학습의 모든 것! 기술 영어(코드 리뷰/PR/이슈/문서), 효과적인 학습법(스페이스드 리피티션/이머전/섀도잉), 동기부여 전략, 글로벌 기업 취업을 위한 영어 준비, 일본어/중국어 학습 팁.

LiteLLM의 모든 것! 100+ LLM 통합 API, OpenAI 호환 프록시 서버, 비용 추적/예산 관리, 로드 밸런싱/폴백, 모델 라우팅, 가상 키, 레이트 리밋, Guardrails, 프로덕션 배포(Docker/K8s).

OpenStack과 KVM 가상화의 모든 것! KVM/QEMU 하이퍼바이저 아키텍처, libvirt 관리, OpenStack 핵심 서비스(Nova/Neutron/Cinder/Keystone/Glance/Heat), 프라이빗 클라우드 구축, 네트워크(OVS/OVN), 스토리지(Ceph), 성능 최적화, vs VMware/Proxmox 비교.

Unsloth로 LLM 파인튜닝의 모든 것! QLoRA/LoRA 원리, 4bit 양자화(bitsandbytes), Unsloth 2x 속도 비밀, Llama 3/Mistral/Qwen 파인튜닝, 데이터 준비, 학습 설정, VRAM 최적화, GGUF/GPTQ 변환, 배포까지.