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AI와 함께하는 패션 큐레이션 — 무신사 2.0 시나리오 기반 추천 시스템 개발
무신사
AI

AI와 함께하는 패션 큐레이션 — 무신사 2.0 시나리오 기반 추천 시스템 개발

무신사 2.0에서 시나리오 기반 설명 가능한 추천 시스템을 구축한 사례를 소개했습니다. 장기·단기 행동을 함께 반영해 개인화와 다양성을 높이고, A/B 테스트와 모니터링으로 운영했습니다.

#추천 시스템#LLM
8500
SK플래닛
데브옵스

Locust를 활용한 부하 테스트 작성

Locust를 활용해 부하 테스트 시나리오를 작성하고 실행하는 방법을 소개했습니다. 요청 제한, 분산 부하, 고유 사용자 테스트 예시로 주요 기능을 설명했습니다.

#Python#Golang
3100
LLM 기반 Chat application framework 'Aide' 개발기
데보션
AI

LLM 기반 Chat application framework 'Aide' 개발기

LLM 기반 대화형 애플리케이션을 위한 자체 프레임워크 Aide 개발 과정을 소개했습니다. 멀티턴 대화와 Workflow 추상화로 복잡성을 줄이고 확장성을 높인 점을 정리했습니다.

#LLM#OpenAI API
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NHN Cloud Plugin 개발기 | Cloudforet 오픈소스 프로젝트 후기
NHN
백엔드

NHN Cloud Plugin 개발기 | Cloudforet 오픈소스 프로젝트 후기

Cloudforet 오픈소스에서 NHN Cloud 자원 수집 플러그인을 개발한 경험을 소개했습니다. 64개 서비스 지원, 다국어 가이드, 협업 방식까지 함께 정리했습니다.

#cloud#Python
2800
네이버 지도 내비게이션, 꽃길만 가자 — 좁은 길 탐지 모델
네이버 플레이스
AI

네이버 지도 내비게이션, 꽃길만 가자 — 좁은 길 탐지 모델

네이버 지도 내비게이션 품질 향상을 위해 좁은 도로 탐지 모델을 개선한 사례를 소개했습니다. 수치지형도와 거리뷰 이미지를 활용해 더 정확한 도로 너비 판별 방식을 적용했습니다.

#ML#computer vision
3100
AWS Bedrock의 imported model 사용 하기
데보션
데브옵스

AWS Bedrock의 imported model 사용 하기

AWS Bedrock의 imported model로 외부에서 학습한 모델을 가져와 서비스하는 방법을 소개했습니다. Lambda와 API Gateway를 연결해 서버리스로 추론 API를 구성하는 흐름을 설명했습니다.

#AWS Bedrock#Lambda
2600
Robot framework와 QA팀 동행 : 시작과 도전(1)
여기어때
기타

Robot framework와 QA팀 동행 : 시작과 도전(1)

TestProject 종료를 계기로 QA팀이 Robot Framework를 도입하게 된 배경과 준비 과정을 정리했습니다. 또한 구축 과정의 문제점과 정기 모니터링, 반복 테스트 등 활용 방안도 함께 다뤘습니다.

#Robot Framework#test
2500
AI와 함께 생일 축하 카드를 만들어보자(feat.Claude, Adobe Firefly)
데보션
AI

AI와 함께 생일 축하 카드를 만들어보자(feat.Claude, Adobe Firefly)

고객 생일에 맞춘 감성 MMS를 Claude와 Adobe Firefly로 제작한 사례를 소개했습니다. 83% 만족 결과와 함께 데이터 분석, 프롬프트 설계, 검수 과정을 함께 다뤘습니다.

#Claude#Adobe Firefly
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AWS Lambda와 EventBridge로 누구보다 빠르게 멘사 테스트 신청하기
데보션
데브옵스

AWS Lambda와 EventBridge로 누구보다 빠르게 멘사 테스트 신청하기

AWS Lambda, EventBridge, SES로 멘사 테스트 신청 알림 스케줄러를 구성했습니다. 페이지를 주기적으로 크롤링해 새 게시물이 있으면 이메일로 알려주도록 만들었습니다.

#AWS Lambda#EventBridge
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파이썬 프로젝트 구조화 작업
부스터스
백엔드

파이썬 프로젝트 구조화 작업

파이썬 프로젝트 구조화의 중요성과 대표 패키지 방식, 그리고 혼합형 구조 설계 원칙을 정리했습니다. 유지보수성과 재사용성을 높이기 위해 유연한 구조화가 필요하다고 설명했습니다.

#Python#refactoring
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Informer를 사용해 쿠버네티스 중계 API 서버의 성능 개선하기
라인
데브옵스

Informer를 사용해 쿠버네티스 중계 API 서버의 성능 개선하기

쿠버네티스 중계 API 서버를 Python에서 Go로 재구현하고 Informer 캐시를 적용했습니다. 그 결과 800개 노드의 리소스 계산 시간이 약 10초에서 0.2초로 줄었습니다.

#Kubernetes#Informer
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살아남기 1.3 : 파이썬으로 실행 파일 만들기 (Pyinstaller)
현대자동차그룹
기타

살아남기 1.3 : 파이썬으로 실행 파일 만들기 (Pyinstaller)

X

#Python
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Hexagonal Architecture?
현대자동차그룹
기타

Hexagonal Architecture?

X

#Python
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Snowflake Connector(Python)용 AWS Lambda Custom Layer
메가존클라우드
데브옵스

Snowflake Connector(Python)용 AWS Lambda Custom Layer

AWS Lambda에서 Snowflake Connector(Python)를 쓰기 위해 Custom Layer를 만드는 과정을 설명했습니다. Ubuntu EC2에서 의존성을 패키징하고 Lambda에 연결해 실행을 확인했습니다.

#AWS Lambda#Snowflake
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