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PDF 파싱 라이브러리(PyMuPDF, pdfplumber) 비교, OCR 엔진(Tesseract, EasyOCR, PaddleOCR) 활용법, 레이아웃 분석 모델(LayoutLM, DiT, Donut), 테이블 추출, LLM 기반 멀티모달 문서 이해, RAG 청킹 전략, 프로덕션 파이프라인 구축까지 Document Parsing의 모든 것을 실전 코드와 함께 다룹니다.

임베딩의 기본 개념부터 주요 모델 비교(OpenAI, Cohere, BGE, E5, GTE, Jina), Sentence Transformers 활용, 벡터 데이터베이스(Pinecone, Weaviate, Milvus, Chroma, FAISS) 인덱싱 전략, 유사도 검색, RAG 파이프라인 통합, 파인튜닝, MTEB 벤치마크 평가까지 임베딩 모델의 모든 것을 실전 코드와 함께 체계적으로 다룹니다.

LLM Fine-tuning의 이론과 실전을 다룹니다. LoRA의 저랭크 분해 원리, QLoRA의 4비트 양자화 기법, PEFT 라이브러리 활용법, 데이터셋 구성 전략, 하이퍼파라미터 튜닝까지 프로덕션 수준의 모델 적응 파이프라인을 구축합니다.

SLI/SLO/Error Budget을 활용한 신뢰성 엔지니어링의 이론과 실전을 다룹니다. SLI 지표 선정, SLO 수치 설정, Error Budget 정책, Burn Rate 알럿, Prometheus 기반 구현까지 프로덕션 서비스의 신뢰성 관리 전체 파이프라인을 코드와 함께 구축합니다.

DDPM/DDIM의 확산-역확산 이론부터 Score-based 모델, Latent Diffusion(Stable Diffusion)의 VAE+U-Net 아키텍처, Classifier-free Guidance, DiT(Diffusion Transformer)의 adaLN-Zero, SDXL의 이중 텍스트 인코더와 Refiner 파이프라인, ControlNet의 조건부 제어, 학습 파이프라인, 추론 최적화까지 이미지 생성 모델의 진화를 종합적으로 서베이합니다.

Retrieval-Augmented Generation(RAG) 연구의 진화를 논문 중심으로 추적합니다. 초기 RAG(Lewis et al.)부터 RETRO의 대규모 검색, Self-RAG의 자기 반성, Corrective-RAG의 검색 품질 평가까지 핵심 아키텍처와 벤치마크를 비교 분석합니다.

Feature Store의 핵심 개념(Online/Offline Serving, Feature Freshness, Point-in-Time Correctness)부터 Feast 아키텍처, Feature 정의와 Entity 설계, Materialization 파이프라인, Online Store 백엔드(Redis, DynamoDB), Offline Store(BigQuery, Redshift), Training-Serving Skew 방지, Feature Monitoring과 Drift Detection, Tecton/Hopsworks와의 비교, 프로덕션 배포 패턴까지 다룹니다.

KServe를 활용한 Kubernetes 기반 모델 서빙을 다룹니다. InferenceService CRD로 모델 배포, Canary 전략으로 안전한 롤아웃, Transformer로 전후처리 파이프라인, InferenceGraph로 DAG 기반 복합 추론까지 프로덕션 운영 전략을 코드와 함께 구현합니다.

분산 시스템에서 상호 배제를 보장하는 분산 락 구현 패턴을 비교합니다. Redis Redlock 알고리즘과 Martin Kleppmann의 비판, ZooKeeper 임시 순차 노드, etcd Lease 기반 락까지 정합성·가용성·성능 트레이드오프를 실전 코드와 장애 사례로 분석합니다.

서비스 메시 핵심 개념(데이터 플레인/컨트롤 플레인)부터 Istio 아키텍처(Istiod, Envoy 사이드카), VirtualService·DestinationRule, 트래픽 분할, 서킷 브레이커, mTLS 설정, Linkerd 비교, Ambient Mesh(사이드카리스), 성능 오버헤드 분석, 가시성(Kiali, 분산 추적), 사이드카 인젝션 장애·인증서 로테이션 실패 대응까지 실전 예제로 정리합니다.