Intel Optane PMem으로 1조 파라미터 LLM 로컬 실행 가이드
로컬 LLM 1조 파라미터 실행 — 로컬 LLM 1조 파라미터 모델을 768GB Optane PMem + 12GB GPU로 실행하는 방법. MoE 아키텍처 활용, llama.cpp 설정, 메모리 계층화 전략을 단계별로 설명합니다.
AI 모델, 머신러닝, 딥러닝
로컬 LLM 1조 파라미터 실행 — 로컬 LLM 1조 파라미터 모델을 768GB Optane PMem + 12GB GPU로 실행하는 방법. MoE 아키텍처 활용, llama.cpp 설정, 메모리 계층화 전략을 단계별로 설명합니다.
로컬 LLM 32GB VRAM 비교 — 로컬 LLM 32GB VRAM 환경에서 Qwen3 35B A3B, Qwen3 27B, Gemma 4 26B, Nemotron 3 Nano 4개 모델을 코드 이해 태스크로 비교 분석. 장문맥 처리 아키텍처와 실제 성능 평가.
DeepSeek V4 Pro 로컬 추론을 단일 워크스테이션에서 성공적으로 수행한 사례를 분석합니다. llama.cpp CUDA 빌드와 Q4_K_M 양자화로 89.4GB VRAM에서 구동하는 설치 방법과 성능 벤치마크를 확인하세요.
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Synology DSM 7.2에서 Docker Compose로 WordPress, MariaDB, Nginx Proxy Manager 스택을 구성하고 Let’s Encrypt HTTPS를 적용하는 완전 자립 운영 체크리스트.
WordPress REST API와 Python으로 LLM 기반 블로그 자동 발행 파이프라인을 구축하는 방법. Application Password 인증, 미디어 업로드, Rank Math SEO 메타 설정까지 실전 가이드.
MEOW 이미지 포맷은 LSB 스테가노그래피로 AI 추론 메타데이터를 픽셀에 직접 인코딩합니다. PNG 호환성, 메타데이터 유실 해결, 실제 구현 방법을 상세히 설명합니다.
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KV 캐시 양자화 추론 최적화 — KV 캐시 양자화와 MTP 결합으로 RTX 4090에서 262K 컨텍스트 기반 80+ t/s 달성. Qwen 27B 모델의 VRAM 병목 해소 및 추론 속도 2배 향상 방법을 상세히 분석합니다.