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vLLM은 높은 처리량과 메모리 효율성을 제공하는 LLM 추론 및 서빙 엔진입니다. PagedAttention 기술로 최대 처리량을 달성하며, OpenAI 호환 API를 통해 쉽게 통합할 수 있습니다.
MetaClaw는 배포된 LLM 에이전트가 사용자와의 상호작용을 통해 지속적으로 학습하고 적응하는 혁신적인 프레임워크입니다. 스킬 기반 빠른 적응과 기회주의적 정책 최적화를 결합하여, 서비스 중단 없이 에이전트를 개선합니다.
Claude Code, Codex, OpenCode를 위한 워크플로우 루프 도구 'Cook'을 소개합니다. 반복 작업, 코드 리뷰 루프, 병렬 실행 등 AI 코딩의 효율성을 극대화하는 방법을 알아봅니다.
Spring AI는 Java/Spring 개발자가 익숙한 환경에서 AI 기능을 통합할 수 있게 해주는 프레임워크입니다. ChatClient API, RAG, Tool Calling, Vector Database 통합 등 핵심 기능을 상세히 알아봅니다.
LLM과 SLM의 차이점을 이해하고, 비용 효율적인 모델 선택을 위한 가이드를 제공합니다. 마이크로소프트의 권장 기준과 실무 적용 전략까지 상세히 알아봅니다.
Z.AI의 GLM Coding Plan을 Claude Code에서 사용하기 위한 설정 방법을 설명합니다.
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