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Scalable Diffusion Models with Transformers(DiT) 논문을 분석합니다. U-Net 기반 디퓨전 모델의 한계를 넘어 Transformer 백본으로 전환한 배경, adaLN-Zero 조건화, 스케일링 법칙, SORA/DALL-E 3로의 영향까지 다룹니다.

Sparse MoE의 원리부터 Mixtral, DeepSeek-V3의 MoE 구현, routing 전략, load balancing까지 MoE 아키텍처를 완벽 분석합니다.

NVIDIA NeMo Guardrails를 사용해 LLM 기반 애플리케이션에 입출력 모더레이션, 토픽 제어, 할루시네이션 감지 등 프로그래밍 가능한 안전장치를 구축하는 방법을 실습합니다.

Transformer의 O(N²) 한계를 극복하는 RWKV 아키텍처를 분석합니다. Linear Attention과 RNN의 융합, 선택적 상태 공간 메커니즘, v7 Goose의 혁신까지 코드와 함께 살펴봅니다.

RWKV-7 Goose의 Dynamic State Evolution 메커니즘, TC0 한계 돌파, Transformer 대비 성능 비교를 논문 기반으로 분석합니다. 상수 메모리 + 선형 시간 추론이 가능한 차세대 아키텍처입니다.

BentoML을 활용한 ML 모델 서빙을 실습합니다. 모델 패키징, API 구현, 멀티모델 파이프라인, Docker 빌드, Kubernetes 배포까지 핸즈온으로 다룹니다.

Kubeflow Pipelines v2의 KFP SDK를 사용하여 ML 파이프라인을 구축하는 실전 가이드. 컴포넌트 정의, 파이프라인 작성, 아티팩트 관리, Kubernetes 배포까지 코드 중심으로 다룹니다.

MLflow를 사용한 ML 실험 관리 전체 워크플로우를 실습합니다. Tracking으로 실험 기록, Model Registry로 버전 관리, 프로덕션 배포까지 핸즈온으로 구현합니다.

Ray Serve를 활용한 ML/LLM 모델 서빙의 핵심 개념부터 멀티모델 파이프라인, 오토스케일링, 배치 추론, 프로덕션 배포까지 코드 예제와 함께 다룹니다.

소프트웨어 개발자가 하드웨어 세계로 확장하는 가이드. 아두이노 기초부터 센서 제어, ESP32 IoT, 그리고 AI + 하드웨어 융합 프로젝트까지. 코드를 쓸 줄 아는 당신에겐 전자제어가 생각보다 쉽습니다.