AWS CDK 실전 활용기: Vision AI모델을 위한 API 서비스 구축 경험 공유
AWS CDK로 Vision AI API 서비스를 구축한 실전 경험을 공유했습니다. 스택 분리, 비용 최적화, 모니터링, CI/CD와 장애 대응 방안을 정리했습니다.
#AWS#CDK
37005분
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Amazon Bedrock을 활용한 Omelet의 경로 최적화 AI 에이전트, TOAST
Amazon Bedrock을 활용해 경로 최적화 AI 에이전트 TOAST를 구현한 사례를 소개했습니다. 자연어 입력, 다중 에이전트 구조, 시각화와 재최적화를 통해 활용성을 높였습니다.
#Amazon Bedrock#LLM
72005분
Gemma 3n 모델로 음성과 이미지도 입력해보자
Gemma 3n의 멀티모달 온디바이스 특징과 오디오·이미지 입력 예제를 소개했습니다. 다양한 입력 방식을 활용해 오프라인 환경에서도 응용할 수 있음을 보여주었습니다.
#LLM#멀티모달
79005분
‘러닝 쉐어’의 새로운 실험, 토스가 두뇌 서바이벌을 만든 이유
토스가 실제 과제를 예능 포맷으로 풀어낸 〈언더커버 사일로〉를 소개했습니다. 실패와 성공의 과정을 공유하며 일하는 방식을 넓게 전하려는 실험입니다.
#문화#세미나
117005분
LY의 테크 컨퍼런스, 'Tech-Verse 2025' 후기
LY Corporation이 AI 중심 기술 컨퍼런스 Tech-Verse 2025 개최 후기를 소개했습니다. 플랫폼 통합, AI 전략, 글로벌 협업 사례와 현장 프로그램을 함께 정리했습니다.
#cloud#RAG
65005분
Github action, Slack API, AWS Lambda를 활용한 iOS 배포 자동화
Github action, Slack API, AWS Lambda를 활용한 iOS 배포 자동화
Slack 메시지와 AWS Lambda를 연결해 iOS 배포를 자동화한 사례를 소개했습니다. GitHub Actions와 fastlane을 연동해 반복 배포를 줄이고 생산성을 높였습니다.
#GitHub Actions#Slack API
5005분
Vector + VRL로 완성하는 클라우드 네이티브 Observability 실전 가이드
Vector와 VRL을 활용해 로그·메트릭을 수집, 변환, 라우팅하는 Observability 파이프라인을 소개했습니다. Kubernetes 배포와 Loki, Elasticsearch, S3 연동까지 실습 중심으로 설명했습니다.
#Vector#VRL
15005분
Hive 채팅 시스템 구축기
Hive 채팅 시스템의 실시간 통신 구조와 라우팅, 부가기능 분리 전략을 정리했습니다. Netty, WebSocket, Akka, gRPC, Armeria를 활용한 설계 고민을 공유했습니다.
#Netty#WebSocket
32005분
Vector + VRL로 완성하는 클라우드 네이티브 Observability 실전 가이드
Vector와 VRL을 활용해 클라우드 네이티브 Observability 파이프라인을 구축하는 방법을 소개했습니다. Kubernetes 배포와 Loki, Elasticsearch, Prometheus 연동까지 실전 예제로 설명했습니다.
#Vector#VRL
74005분
접근성을 지원한다는 착각
접근성을 별도 비용이 드는 작업이 아니라 텍스트 기반 인터페이스 설계로 바라보는 관점을 설명했습니다. 스크린리더와 테스트코드에서 같은 구조를 활용하는 예시도 함께 제시했습니다.
#접근성#test
96005분
Context Engineering? 원래 하던거 아닌가?
Context Engineering을 기존의 context 관리 실천과 Linear MCP 도입 사례로 설명했습니다. 티켓 메타데이터와 상태 연동으로 계획, 소통, 구현을 통합하는 방식을 공유했습니다.
#MCP#LLM
12005분
Ray를 활용한 GPU Util 100% MLOps: 배치처리부터 모델 서빙까지
Ray를 활용한 GPU Util 100% MLOps: 배치처리부터 모델 서빙까지
Ray를 활용해 GPU Util 100% 배치 처리와 확장 가능한 모델 서빙 아키텍처를 소개했습니다. Ray Serve와 vLLM 기반 LLM 추론 파이프라인 및 운영 사례도 다뤘습니다.
#Ray#MLOps
230005분