태그: #open-source-llm
GPU·LLM·MLOps·쿠버네티스, 그리고 마음가짐에 관한 글 · 10 편
#open-source-llm 태그가 붙은 글은 10편이고, 가장 최근 글은 2026-08-12에 올라왔습니다.
함께 자주 붙은 태그: #ai 9 #huggingface 8 #llm 6 #gemma-3 2 #license 2
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텍스트 생성 오픈 모델, 크기대별로 고르는 법
오픈 텍스트 생성 모델을 고를 때 크기는 성능 등급이 아니라 배치 제약입니다. 이 글은 온디바이스용 소형, 단일 GPU에 올리는 중형, 서버가 필요한 대형으로 나눠 각 구간에서 실제로 확인한 모델들의 파라미터, 컨텍스트, 라이선스를 정리하고, MoE 모델의 메모리 계산이 왜 다른지, 컨텍스트 확장이 왜 공짜가 아닌지, 카드가 요구하는 실행 조건을 무시하면 무엇이 깨지는지를 설명합니다. 오픈
2026-08-12 · 12 분 읽기 #ai#llm#huggingface#open-source-llm#text-generation음성 모델 고르기: STT와 TTS의 실전 기준
음성 모델은 텍스트 모델과 달리 언어 지원, 오디오 길이 제약, 실시간성, 화자 분리 여부가 먼저 정해지고 그다음에 모델이 결정됩니다. 이 글은 2026-08-12에 확인한 STT와 TTS 오픈 모델의 파라미터, 라이선스, 지원 언어, 오디오 제약을 정리하고, 실시간이라는 말을 어떻게 쪼개야 하는지, 카드에 적힌 환각과 동의 관련 경고가 왜 설계 제약인지를 설명합니다. 오픈 모델 가이드 시리
2026-08-12 · 13 분 읽기 #ai#huggingface#open-source-llm#speech-to-text#text-to-speech한국어를 지원하는 오픈 모델과 토크나이저 비용
한국어 지원이라는 표기는 그 언어를 처리한다는 뜻이지 잘한다는 보장이 아닙니다. 이 글은 2026-08-12에 확인한 한국어 전용·이중언어 오픈 모델과 다국어 모델의 카드 값을 정리하고, 토크나이저가 한국어를 어떻게 쪼개는지가 왜 그대로 비용과 컨텍스트 소모로 이어지는지, 그리고 그것을 직접 재는 방법을 설명합니다. 한국어 모델에서 특히 갈리는 라이선스 유형도 함께 다룹니다. 오픈 모델 가이
2026-08-12 · 12 분 읽기 #ai#llm#huggingface#open-source-llm#korean-nlp라이선스와 배포: 유형 읽는 법과 양자화 배포판 출처 확인
오픈 모델의 license 필드에 적힌 짧은 식별자는 목차일 뿐이고 실제 조건은 전문에 있습니다. 이 글은 2026-08-12에 실제로 마주친 라이선스 유형들을 정리하고, 커뮤니티 라이선스와 비상업 조건이 무엇을 요구하는지, 게이트 저장소가 배포 파이프라인에서 왜 문제가 되는지, 그리고 GGUF 같은 양자화 배포판의 출처를 어떻게 확인해야 하는지를 설명합니다. 오픈 모델 가이드 시리즈 마지막
2026-08-12 · 13 분 읽기 #ai#llm#huggingface#open-source-llm#license코드 모델 고르기: 자동완성과 대화형, FIM, 라이선스
코드 모델은 편집기 안에서 커서 위치를 채우는 자동완성용과 질문에 답하는 대화형이 서로 다른 제품입니다. 이 글은 2026-08-12에 확인한 오픈 코드 모델들의 파라미터, 컨텍스트, FIM 지원 표기, 라이선스를 정리하고, 기본 모델에 채팅을 시키면 왜 실패하는지, 코드 모델에서 라이선스가 왜 특히 조심스러운지를 설명합니다. 오픈 모델 가이드 시리즈 7편입니다.
2026-08-12 · 13 분 읽기 #ai#llm#huggingface#open-source-llm#code-llm비전과 멀티모달: 이미지 이해, OCR, VLM 고르기
비전 모델은 하나의 범주가 아닙니다. 대화형 VLM, OCR 전용, 문서 구조화, 이미지 검색용 임베딩은 서로 다른 물건이고 대체되지 않습니다. 이 글은 2026-08-12에 확인한 각 범주의 오픈 모델 카드 값을 정리하고, 해상도와 다중 이미지 처리 같은 실제 제약, 그리고 카드가 명시한 금지 용도를 함께 다룹니다. 오픈 모델 가이드 시리즈 6편입니다.
2026-08-12 · 13 분 읽기 #ai#huggingface#open-source-llm#vision-language-model#ocr허깅페이스 모델 카드 읽는 법: 무엇을 믿고 무엇을 의심할까
허깅페이스 모델 카드에서 실제로 판단 근거가 되는 항목은 라이선스, 파라미터 수, 컨텍스트 길이, intended use, limitations, 학습 데이터 여섯 가지입니다. 이 글은 각 항목이 무엇을 뜻하고 무엇을 숨기는지, 다운로드 수와 좋아요 수가 왜 품질 지표가 아닌지, 그리고 카드에 적혀 있지 않은 항목을 어떻게 다뤄야 하는지를 2026-08-12에 실제로 확인한 모델 페이지 사례
2026-08-12 · 12 분 읽기 #ai#llm#huggingface#open-source-llm#model-card임베딩과 리랭커, RAG에서 실제로 중요한 것
RAG를 만들 때 임베딩 모델 선택을 좌우하는 것은 리더보드 순위가 아니라 차원, 최대 입력 길이, 접두어 규약, 다국어 표기, 그리고 리랭커와의 역할 분담입니다. 이 글은 2026-08-12에 확인한 임베딩·리랭커 모델들의 실제 카드 값을 정리하고, MTEB 점수가 무엇을 말해 주지 않는지, 한국어 문서를 다룰 때 무엇을 직접 재야 하는지를 설명합니다. 오픈 모델 가이드 시리즈 3편입니다.
2026-08-12 · 12 분 읽기 #ai#llm#huggingface#open-source-llm#embedding오픈소스 LLM 2026 완벽 가이드 - Llama 4 · DeepSeek V3 + R1 · Qwen 3 · Mistral Large 2 · Phi-4 · Gemma 3 · Falcon 3 심층 분석 ♪ 들을 수 있어요
2026년 봄, 오픈소스 LLM은 더 이상 폐쇄형의 그림자가 아니다. Meta Llama 4(Scout 109B, Maverick 400B MoE, Behemoth 2T), Llama 3.3 70B 마지막 덴스 베이스라인, DeepSeek V3 671B MoE와 R1 추론 모델, Alibaba Qwen 3와 Qwen 2.5 Coder, Mistral Large 2 123B와 Pixtral·C
2026-05-16 · 55 분 읽기 #open-source-llm#llama-4#deepseek#qwen#mistral오픈소스 LLM 혁명 2026: Llama 4, Gemma 3, Mistral Large 3가 업계를 재편하다
2026년 초, Meta의 Llama 4, Google의 Gemma 3, Mistral의 Large 3가 거의 동시에 출시되면서 오픈소스 언어모델 시장이 완전히 재편되고 있습니다. 이제 오픈소스 모델들이 상용 모델과 동등한 성능을 제공할 수 있음을 증명했습니다.
2026-03-17 · 11 분 읽기 #open-source-llm#llama-4#gemma-3#mistral-large-3#ai