16GB VRAM GPU용 최적의 LLM 추천
RTX 4080 16GB VRAM에서의 LLM 속도 테스트
대규모 언어 모델을 로컬에서 실행하면 프라이버시, 오프라인 기능, API 비용이 전혀 들지 않습니다. 이 벤치마크는 RTX 4080에서 실행되는 9개의 인기 있는 LLMs on Ollama에 대해 정확히 기대할 수 있는 내용을 보여줍니다.
RTX 4080 16GB VRAM에서의 LLM 속도 테스트
대규모 언어 모델을 로컬에서 실행하면 프라이버시, 오프라인 기능, API 비용이 전혀 들지 않습니다. 이 벤치마크는 RTX 4080에서 실행되는 9개의 인기 있는 LLMs on Ollama에 대해 정확히 기대할 수 있는 내용을 보여줍니다.
2026년 1월 인기 Python 저장소
이번 달의 Python 생태계는 Claude Skills과 AI 에이전트 도구로 주도되고 있습니다.
이 개요는 GitHub에서 인기 있는 Python 저장소에 대한 분석입니다.
2026년 1월 인기 Rust 저장소
Rust 생태계는 특히 AI 코딩 도구와 터미널 애플리케이션 분야에서 혁신적인 프로젝트들이 폭발적으로 증가하고 있습니다.
이 글에서는 이 달에 GitHub에서 가장 인기 있는 Rust 저장소를 분석합니다.
2026년 1월 인기 Go 레포지토리
Go 생태계는 AI 도구, 자체 호스팅 애플리케이션, 개발자 인프라 등 혁신적인 프로젝트와 함께 계속해서 성장하고 있습니다. 이 개요는 이 달에 GitHub에서 가장 인기 있는 Go 저장소에 대한 분석을 제공합니다.
올바른 Python 패키지 관리자를 선택하세요
이 포괄적인 가이드는 Anaconda, Miniconda, Mamba 비교에 대한 배경과 자세한 내용을 제공합니다. 이 세 가지 강력한 도구는 복잡한 의존성과 과학 컴퓨팅 환경을 사용하는 Python 개발자와 데이터 과학자에게 필수적이 되었습니다.
현대 Linux 디스플레이 서버 비교
Linux 디스플레이 서버 환경은 지난 10년간 급격하게 변화해 왔습니다. Wayland, 1984년에 개발된 오래된 X11 (X Window System)을 대체하려는 야망을 품고 시작한 프로젝트는 이제 주요 Linux 배포판의 기본이 되었습니다.
자신의 Linux 워크플로에 적합한 터미널을 선택하세요
Linux 사용자에게 가장 중요한 도구 중 하나는 터미널 에뮬레이터입니다. https://www.glukhov.org/ko/post/2026/01/terminal-emulators-for-linux-comparison/ “Linux 터미널 에뮬레이터 비교”
파이썬으로 PDF 텍스트 추출을 완벽하게 다스리기
PDFMiner.six은 PDF 문서에서 텍스트, 메타데이터 및 레이아웃 정보를 추출하기 위한 강력한 파이썬 라이브러리입니다.
테스트 및 스크래핑을 위한 브라우저 자동화 숙련하기
Playwright은 웹 크롤링 및 종단간 테스트(end-to-end testing)를 혁신적으로 변화시키는 강력하고 현대적인 브라우저 자동화 프레임워크입니다.
로컬 LLM을 사용하여 Cognee 테스트 - 실제 결과
Cognee는 문서에서 지식 그래프를 생성하기 위한 Python 프레임워크입니다. 하지만 이 프레임워크는 자체 호스팅된 모델과 호환되는가요?
BAML 및 Instructor를 활용한 타입 안전한 LLM 출력
대규모 언어 모델(Large Language Models, LLM)을 프로덕션 환경에서 사용할 때, 구조화된 타입 안전한 출력을 얻는 것은 매우 중요합니다.
인기 있는 두 프레임워크인 BAML 및 Instructor은 이 문제를 해결하기 위해 서로 다른 접근 방식을 사용합니다.
현대적인 워크스페이스로 Go 프로젝트를 효율적으로 정리하세요.
Go 프로젝트 관리은 작업 공간이 코드, 의존성 및 빌드 환경을 어떻게 조직하는지를 이해하는 것이 효과적인 방법입니다.
리눅스 앱을 위한 Snap과 Flatpak 선택하기
유니버설 패키지 관리자들은 리눅스 소프트웨어 배포 방식을 혁신적으로 바꾸었으며, 다양한 배포판 간 호환성을 현실로 만들어냈습니다. Snap과 Flatpak은 이 문제를 해결하기 위한 주요 솔루션으로, 각각 독특한 철학을 바탕으로 의존성 지옥과 배포판 분열 문제를 해결하고 있습니다.
확장성과 명확성을 위해 Go 프로젝트를 구조화하세요
Go 프로젝트의 구조를 효과적으로 구성하는 것은 장기적인 유지보수, 팀 협업, 확장성에 기초적인 역할을 합니다. 프레임워크가 엄격한 디렉토리 레이아웃을 강제하는 것과 달리 Go는 유연성을 존중하지만, 이 자유는 프로젝트의 특정 요구사항에 맞는 패턴을 선택하는 책임을 가져옵니다.
12개 이상의 도구 비교를 통해 로컬 LLM 배포를 완벽하게 장악하세요.
로컬에서 LLM 배포는 개발자와 조직이 보다 높은 프라이버시, 낮은 지연 시간, 그리고 AI 인프라에 대한 더 많은 제어를 원하면서 점점 인기를 끌고 있습니다.
고급 반지문 기술로 개인정보를 보호하세요.
현대 웹에서 디지털 아이덴티티는 쿠키나 명시적인 동의 없이도 복잡한 디지털 지문 추적 기술을 통해 추적될 수 있습니다.