다시 한 번, LLM(대규모 언어 모델)에 특히 적합하고 AI 전반에 일반적으로 적합한 최상위 소비자용 GPU의 가격을 비교해 보겠습니다.
구체적으로 저는
RTX-5080 및 RTX-5090 가격
을 살펴보고 있습니다. 가격이 약간 하락했습니다.

이 기사에서는 **Alexa 스킬 개발, 테스트, 출판**에 깊이 들어가 보겠습니다.
또한, 사용자가 흥미롭고 자연스러운 경험을 제공할 수 있도록 디자인 원칙, 기술 고려사항, 최고의 실천 방법도 다루겠습니다.

Ollama의 GPT-OSS 모델은 특히 LangChain, OpenAI SDK, vllm 및 기타 프레임워크와 함께 사용될 때 구조화된 출력을 처리하는 데 반복적인 문제가 있습니다.

다음은 구조화된 출력을 지원하는 주요 LLM 제공업체 간의 비교 및 최소한의 Python 예제입니다.

대규모 언어 모델(LLMs) 은 강력하지만, 실제 운영 환경에서는 일반적인 문장이 아닌 예측 가능한 데이터를 원합니다. 즉, 앱에 입력할 수 있는 속성, 사실 또는 구조화된 객체를 원합니다. 이에 대해 LLM 구조화된 출력을 살펴보겠습니다.

일상적인 작업을 위한 빠른 참조: PostgreSQL 작업: 연결, SQL 구문, psql 메타 명령, 성능, JSON, 윈도우 함수 등.

Word 문서를 Markdown 형식으로 변환하는 것은 기술 작가, 개발자 및 콘텐츠 제작자에게 매우 흔한 작업입니다. 이들은 Markdown을 지원하는 플랫폼(예: GitHub, GitLab, Hugo과 같은 정적 사이트 생성기)으로 콘텐츠를 이동하고자 할 때 이 작업을 수행합니다.

GO용 ORM(ORMs for GO)의 가장 주요한 것은 GORM, Ent, Bun, sqlc입니다.
이들은 순수 GO에서 CRUD 작업의 예시와 함께 비교해보겠습니다.

Jabber(이제는 일반적으로 XMPP라고 불림)는 개인 및 조직이 즉시 메시징, 음성/비디오 통화, 회의, 데스크탑 공유, 존재 기능을 사용할 수 있도록 하는 오픈소스 커뮤니케이션 프로토콜 및 클라이언트 애플리케이션의 모음입니다.

Windows에서 기술 문서, 논문, 또는 책을 작성할 경우 거의 확실히 다음의 세 가지 Windows 11용 LaTeX 배포판 중 하나를 선택하게 됩니다:

KDE Plasma 팬들에게는 두 가지 Linux 배포판이 자주 언급됩니다:
Kubuntu 및 KDE Neon.
그들은 비슷해 보일 수 있습니다 - 둘 다 KDE Plasma를 기본 데스크탑으로 제공하며, 모두 Ubuntu 기반이며, 모두 초보자에게 친화적입니다.

여기서 저는 새로운 버전의 Ollama가 모델에 할당하는 VRAM의 양을 이전 버전과 비교하고 있습니다.
새로운 버전은 더 나쁘다고 보입니다.

이 가이드는 Ubuntu 서버에서 정적 IP 주소 변경 방법을 단계별로 안내합니다.

다음은 Telegram 봇을 구현하고 AWS에 배포하는 단계별 튜토리얼의 노트입니다. Telegram 봇을 구현하고 AWS에 배포에 대한 간단한 시작 방법(long polling)과 프로덕션 준비 경로(webhooks)를 Python과 Node.js 예제와 함께 제공합니다.

Ollama은 LLM을 로컬에서 실행하는 데 사용되는 가장 인기 있는 도구 중 하나로 빠르게 자리 잡았습니다.
간단한 CLI와 간소화된 모델 관리 기능 덕분에, 클라우드 외부에서 AI 모델을 사용하고자 하는 개발자들에게 필수적인 선택지가 되었습니다.
하지만 많은 유망한 플랫폼과 마찬가지로, 이미 **Enshittification**의 징후가 나타나고 있습니다.

Mumble은 주로 실시간 음성 통신을 위해 설계된 무료이고 오픈소스의 음성 통화(VoIP) 애플리케이션입니다. 사용자들이 공유된 서버에 연결하여 서로와 대화할 수 있도록 클라이언트-서버 아키텍처를 사용합니다.