PALDYNAI LAB

PALDYN RESEARCH

리서치

논문을 읽고, 도구를 비교하고, 작은 실험으로 직접 확인한 것을 남깁니다.

RESULT / 39

과학·실험2026.05.2916 MIN

에이전트 시스템 처음부터 구축하기: 실전 프로젝트

프레임워크 없이 순수 Python으로 Tool Use 에이전트를 구축한다. ReAct 루프, 도구 레지스트리, 메모리, 중단 조건까지 에이전트의 핵심 구성 요소를 손으로 직접 구현한다.

과학·실험2026.05.2914 MIN

파인튜닝 파이프라인 구축: 데이터부터 배포까지

QLoRA 기반 파인튜닝 파이프라인을 처음부터 구축한다. 데이터 준비, 학습 루프, 체크포인트, 평가, GGUF 변환, Ollama 배포까지 엔드-투-엔드 실전 가이드.

과학·실험2026.05.2917 MIN

평가 하네스 구축: LLM 성능을 체계적으로 측정하라

직접 만드는 LLM 평가 시스템 — 테스트셋 설계, 자동 채점(LLM-as-Judge), 사람 평가 워크플로우, 지표 집계, 회귀 감지까지 실전 평가 하네스 구축 가이드.

과학·실험2026.05.2915 MIN

프롬프트 반복 개발: 체계적인 이터레이션 워크플로우

감으로 프롬프트를 고치는 시대는 끝났다. 버전 관리, A/B 테스트, 자동 채점, 회귀 테스트를 갖춘 체계적인 프롬프트 이터레이션 시스템을 처음부터 구축한다.

과학·실험2026.05.2916 MIN

LLM 비용 최적화: 더 저렴하게, 더 빠르게

LLM API 비용의 구조를 이해하고 프롬프트 캐싱, 모델 라우팅, 응답 캐싱, 배치 처리, 더 작은 모델 선택, 토큰 절약 기법으로 비용을 80%까지 줄이는 실전 전략.

과학·실험2026.05.2916 MIN

LLM 서비스 배포: API 서버부터 모니터링까지

FastAPI로 LLM API 서버를 구축하고, 스트리밍 응답, 요청 큐, 레이트 리미팅, 헬스체크, 로깅, 프로메테우스 메트릭 수집, Docker 컨테이너화까지 프로덕션 배포의 모든 것.

과학·실험2026.05.2911 MIN

RAG 시스템 처음부터 구축하기: 실전 프로젝트

문서 수집부터 청킹, 임베딩, 벡터 DB 저장, 검색, 생성까지 — LangChain 없이 순수 Python으로 RAG 시스템을 처음부터 구축하는 단계별 프로젝트 가이드.

도구2026.05.288 MIN

Anthropic SDK로 Claude API 활용하기

anthropic.Anthropic()으로 클라이언트 초기화, messages.create()로 대화 생성, 스트리밍·도구 사용·비전·프롬프트 캐싱까지 — Anthropic Python SDK의 핵심 패턴을 실전 코드로 정리합니다.

도구2026.05.2811 MIN

Google Gemini SDK 활용 가이드

google-generativeai 패키지로 Gemini 2.0 Flash부터 1.5 Pro까지 — generate_content(), 스트리밍, 채팅 세션, 멀티모달 입력, Function Declarations, safety_settings, generation_config, 비동기 클라이언트, Google AI Studio vs Vertex AI까지 실전 예제 완전 정리

도구2026.05.288 MIN

HuggingFace Datasets로 데이터 관리하기

load_dataset()으로 허브 데이터 로딩, Dataset.map()으로 전처리 파이프라인 구성, 스트리밍 모드와 캐싱 전략, push_to_hub()로 데이터셋 공유까지 — HuggingFace Datasets의 핵심 패턴을 실전 코드로 정리합니다.

도구2026.05.287 MIN

HuggingFace Hub: 모델 공유와 배포

huggingface_hub 라이브러리로 모델 다운로드·업로드하기, 모델 카드 작성, Gradio/Streamlit Spaces 배포, from_pretrained()이 내부적으로 하는 일까지 — HuggingFace Hub 활용법을 실전 코드로 정리합니다.

도구2026.05.284 MIN

HuggingFace Transformers 실전 가이드

pipeline()으로 즉시 추론, AutoModel/AutoTokenizer로 모델 로딩, Trainer API로 파인튜닝까지 — HuggingFace Transformers 라이브러리의 핵심 패턴을 실전 코드로 정리합니다.

도구2026.05.2813 MIN

OpenAI SDK 완전 정복

Python openai 패키지로 GPT-4o부터 o1까지 — Chat Completions, 스트리밍, Function Calling, 임베딩, 비전, Structured Outputs, 배치 API, 비동기 클라이언트, 에러 핸들링, tiktoken 토큰 계산까지 실전 예제로 완벽 정리

도구2026.05.285 MIN

PyTorch 기초: 텐서와 자동미분

PyTorch의 핵심 개념인 텐서 연산, requires_grad와 자동미분(autograd), nn.Module 구조를 실제 코드로 설명합니다. 딥러닝 모델 구현의 출발점을 단단히 다집니다.

도구2026.05.284 MIN

PyTorch 학습 루프 완전 정복

Dataset·DataLoader 구성, 전체 학습 루프(forward→loss→backward→step), 검증 단계, 조기 종료, LR 스케줄러, 체크포인트 저장까지 PyTorch 실전 학습 파이프라인을 완성합니다.

도구2026.05.284 MIN

TensorFlow/Keras로 시작하는 딥러닝

Keras 3.x의 Sequential·Functional·Subclassing API, model.compile/fit/evaluate 패턴, 콜백 시스템, TF Serving 배포까지 TensorFlow/Keras 실전 워크플로를 정리합니다.

과학·실험2026.05.278 MIN

문서 Q&A 시스템 구축: RAG 기반 PDF·문서 검색

PDF, DOCX, HTML 문서를 벡터 DB에 인덱싱하고 자연어 질문에 정확하게 답하는 RAG 기반 문서 Q&A 시스템의 전체 파이프라인을 구현합니다.