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KCNA(Kubernetes and Cloud Native Associate) 자격증 합격을 위한 실전 모의고사 60문제. Kubernetes Fundamentals, Container Orchestration, Cloud Native Architecture, Observability, Application Delivery 전 도메인 완벽 커버.

KCSA(Kubernetes and Cloud Native Security Associate) 자격증 합격을 위한 실전 모의고사 60문제. Cloud Native Security 개요, 클러스터 보안, 보안 기초, 위협 모델, 플랫폼 보안, 컴플라이언스 전 도메인 완벽 커버.

FreeBSD를 지금도 선택하는 팀들이 무엇을 얻는지, jails가 어떤 운영 모델을 제공하는지, ZFS가 스냅샷과 복구를 어떻게 바꾸는지 실무 관점에서 정리한 가이드입니다.

대규모 언어 모델(LLM)을 처음부터 직접 구현하며 완전히 이해하는 가이드. 토크나이저부터 Transformer 아키텍처, 사전학습, 파인튜닝까지 PyTorch로 작은 GPT를 완전히 구축합니다.

한국어 NLP와 LLM의 모든 것을 다루는 완전 가이드. KoBERT, KoELECTRA, KLUE 벤치마크, HyperCLOVA X, EXAONE, Llama 한국어 파인튜닝까지 실전 코드와 함께 한국어 AI 개발을 완벽히 마스터합니다.

LLM API를 활용해 실제 애플리케이션을 개발하는 완전 실전 가이드. OpenAI, Anthropic Claude, Google Gemini API 활용법, 스트리밍, 함수 호출, 구조화된 출력, 비용 최적화, 그리고 프로덕션 베스트 프랙티스까지 상세히 다룹니다.

LLM을 올바르게 평가하는 완전 가이드. MMLU, MT-Bench, HumanEval 같은 표준 벤치마크부터 RAGAS로 RAG 시스템 평가, LM-Evaluation-Harness 실전 사용, 그리고 프로덕션 LLM 평가 파이프라인까지 상세히 다룹니다.

LLM 파인튜닝의 모든 기법을 다루는 완전 가이드. Full Fine-tuning부터 LoRA, QLoRA, RLHF, DPO, Instruction Tuning까지 HuggingFace PEFT와 함께 실전 예제로 마스터합니다.

Chinchilla 스케일링 법칙, Common Crawl 데이터 준비, Flash Attention 2, GQA, MoE 아키텍처부터 DeepSeek-V3, Llama 3.1 사전 학습 레시피까지 LLM 사전 학습 완전 가이드입니다.

2024-2026년 오픈소스 LLM 생태계를 완전히 정리하는 가이드. Meta Llama 3, Mistral/Mixtral, DeepSeek V3/R1, Alibaba Qwen, Google Gemma, Microsoft Phi 시리즈를 아키텍처부터 성능, 라이선스, 활용 방법까지 상세히 비교합니다.