ML 인프라 실전 퀴즈 - GPU MIG 쿠버네티스 분산학습 학습 도구

GPU Operator·MIG, KubeVirt, Slurm·Kubeflow 분산 학습, LLM 캐싱·양자화·데이터 전처리를 다루는 24문항 실전 퀴즈. 오답·즐겨찾기 저장과 날짜별 학습 기록을 지원합니다.

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• AI 벤치마크 모음 — AI 모델 벤치마크 및 리더보드 사이트를 한눈에 모아 정리했습니다.
• 브라우저 AI 실험실 — 서버 없이 브라우저에서 돌아가는 진짜 AI — 감정 분석(별점 1~5), 임베딩 유사도 히트맵, 한↔영 번역, 제로샷 분류, 영어 요약을 Transformers.js(WebGPU/WASM)로 실행합니다. 모델은 브라우저에 캐시되고 입력 텍스트는 어디에도 전송되지 않습니다.
• 신경망 실습소 — 딥러닝을 브라우저에서 직접 배우는 실습소 — 활성화 함수 시각화, MLP/RNN/CNN/Transformer 아키텍처, 실제 역전파로 학습하는 2층 신경망, 셀프 어텐션 히트맵까지. 외부 라이브러리 없이 순수 자바스크립트로 계산합니다.
• LLM API 비용 계산기 — 요청 수·입출력 토큰·캐시 적중률·배치 비율로 워크로드를 한 번 입력하면 Anthropic·OpenAI·Google·DeepSeek·Mistral 15개 모델의 월 비용과 요청당 비용을 나란히 비교합니다. 모든 단가는 2026-08-12에 각 공식 가격 페이지에서 직접 읽어 온 값이고, 행마다 출처 링크와 입력/캐시/출력/배치 상세 내역을 보여 줍니다. 챗봇 상담·RAG·코드 리뷰 봇·대량 요약(배치)·에이전트 루프 프리셋을 수정해 가며 쓸 수 있고, 캐시·배치 단가를 공개하지 않은 모델은 추정하는 대신 미공개로 표시합니다.
• LLM GPU 메모리(VRAM) 계산기 — 이 모델, 내 GPU에서 돌아갈까? LLM 추론·파인튜닝에 필요한 메모리를 공식을 화면에 그대로 보여주며 계산합니다. 가중치 = 파라미터 × 비트 ÷ 8, GQA를 반영한 KV 캐시, 숨은 보정계수 대신 명시적 오버헤드 슬라이더, INT8/Q5/Q4 양자화(가중치당 비트 편집 가능), 풀 파인튜닝과 LoRA/QLoRA, 멀티 GPU와 Apple 통합 메모리까지. 모든 모델 구성과 GPU 용량은 1차 출처(HF config.json, 제조사 스펙 페이지)에서 검증했고 프리셋마다 출처 링크와 구성 기준일을 표시합니다. 모든 결과는 추정치로 표기되며 실제 사용량은 런타임(vLLM, llama.cpp 등)에 따라 다릅니다.