웹 애플리케이션을 개발하면서 서버와 통신하는 작업은 필수적입니다. 이 과정에서 HTTP 요청을 손쉽게 처리하기 위한 도구가 필요한데, 자바스크립트 생태계에서 널리 사용되는 HTTP 클라이언트 라이브러리 중 하나가 바로 Axios입니다. 이 글에서는 Axios를 사용하여 HTTP 요청을 처리하는 방법, baseURL 설정, 다양한 설정 방법 등을 코드 예제와 함께 살펴보겠습니다.Axios란?Axios는 Promise 기반의 HTTP 클라이언트 라이브러리로, 브라우저와 Node.js 환경에서 모두 사용할 수 있습니다. REST API 호출, 데이터를 주고받기, 에러 처리 등을 간편하게 할 수 있도록 돕는 기능들이 제공됩니다. 그럼 설치 방법부터 살펴볼까요?Axios 설치하기Axios를 설치하려면 npm 또는..

대규모 언어 모델(LLM)을 서비스하기 위해서는 최적의 하드웨어 활용이 필수적입니다. 특히, GPU는 LLM 서비스의 핵심 하드웨어로, GPU 커널의 효율을 최적화하면 서비스 속도와 비용을 크게 개선할 수 있습니다. 이번 블로그에서는 GPU 커널 튜닝에 초점을 맞춰 LLM 서비스 효율성을 극대화하는 방법을 다룹니다.1. GPU 커널 성능 이해하기GPU의 성능은 크게 아래와 같은 요소로 결정됩니다:메모리 대역폭: GPU의 Global Memory, Shared Memory 등을 얼마나 효율적으로 사용하는가.연산 집약도: 컴퓨팅 자원을 얼마나 최대한 활용하는가.병렬 처리 능력: GPU의 워프(Warp)와 블록(Block)을 얼마나 최적으로 구성하는가.2. GPU 커널 튜닝 주요 요소(1) 메모리 최적화Glo..

딥러닝 모델, 특히 대규모 언어 모델(LLM, Large Language Model)의 발전은 놀랍습니다. 하지만 이러한 모델은 종종 엄청난 크기의 파라미터를 가지며, 이는 학습 및 추론 과정에서 높은 계산 비용과 메모리 사용량을 초래합니다. 양자화(Quantization)는 이러한 문제를 해결하기 위한 강력한 도구로 주목받고 있습니다. 이 글에서는 양자화가 무엇인지, 왜 사용하는지, 그리고 모든 상황에서 적합한 선택인지 알아보겠습니다.1. 양자화란 무엇인가?양자화는 모델의 파라미터(예: 가중치와 활성화 값)를 더 낮은 정밀도의 수치로 변환하여 계산 효율성을 높이고 메모리 사용량을 줄이는 기술입니다. 예를 들어, 보통 딥러닝 모델은 32비트 부동소수점(float32) 형식을 사용하지만, 이를 8비트 정수..

Prompt 엔지니어링은 AI 모델과의 상호작용을 효율적으로 하기 위한 방법입니다. 챗GPT와 같은 언어 모델에게 원하는 결과를 얻기 위해 어떻게 질문하고, 정보를 제공해야 하는지를 연구하는 과정이죠. 이 블로그 포스팅에서는 Prompt 엔지니어링의 개념, 다양한 유형, 그리고 몇 가지 실제 예시를 통해 이를 어떻게 효과적으로 활용할 수 있는지 살펴보겠습니다.Prompt 엔지니어링이란?Prompt 엔지니어링은 간단히 말해 AI에게 명확하고 유용한 출력을 얻기 위해 입력(질문이나 지시사항)을 최적화하는 과정입니다. AI 모델은 사용자가 제공하는 프롬프트를 바탕으로 텍스트를 생성합니다. 따라서 프롬프트의 구조와 내용이 AI의 응답의 질을 결정짓는 중요한 요소입니다.잘 설계된 프롬프트는 AI가 더 좋은 대답을..

이번 포스팅에서는 LangChain을 사용하여 웹에서 정보를 가져오고, 그것이 얼마나 관련이 있고 정확한지를 검증하는 방법을 소개하겠습니다. 이 과정에서는 ChatGPT와 같은 언어 모델과 함께 WebBaseLoader, Chroma, 그리고 다양한 PromptTemplate을 활용하여 정보를 검색하고 사용자의 질문에 가장 적합한 답변을 제공하는 파이프라인을 구축합니다. 코드의 주요 기능과 흐름을 설명하고, 각각의 단계가 어떤 역할을 하는지 설명드리겠습니다. 1. 전체 파이프라인 흐름파이프라인의 기본적인 흐름은 다음과 같습니다.Query -> Docs Retrieval -> Relevant Check -> Generate Answer -> Hallucination Check -> Answer to Use..

최근 딥러닝 연구에서 중요한 혁신 중 하나로 떠오른 Flash Attention-3가 있습니다. 특히 Transformer 모델에서의 성능을 극대화하는 데 기여하고 있는 Flash Attention-3는 대규모 데이터 학습에서 큰 변화를 이끌어내고 있습니다. 이번 포스팅에서는 Flash Attention-3의 주요 특징, 기존 기술과의 차별점, 그리고 실제 적용 사례들을 다루어 보겠습니다.Flash Attention-3란 무엇인가요?Flash Attention-3는 Transformer 모델의 핵심 구성 요소인 Attention 메커니즘을 더 빠르고 효율적으로 계산하기 위한 기술입니다. Attention 메커니즘은 입력 시퀀스의 각 요소들 간의 관계를 이해하는 데 중요한 역할을 하지만, 일반적으로 연산 ..