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TEN 블로그

GPU 인프라와 AI 워크로드 운영에 대한 TEN의 기술 인사이트와 실전 노하우를 전합니다.

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LLM 추론 엔진 비교: vLLM, SGLang, TensorRT-LLM 무엇을 선택해야 할까

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같은 모델과 GPU를 사용해도 추론 엔진에 따라 처리량과 지연 시간이 달라질 수 있습니다. vLLM의 PagedAttention, SGLang의 RadixAttention, TensorRT-LLM의 최적화 방식과 워크로드별 선택 기준, NVIDIA Dynamo의 역할을 정리합니다.

AI 개발의 필수 관문 도커(Docker) 완벽 정리: 기초부터 GPU 최적화까지

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AI 팩토리의 표준 규격, 도커 완벽 가이드! chroot에서 runC까지의 진화 과정과 도커 엔진의 내부 작동 원리를 파헤칩니다. 단순한 패키징을 넘어 리눅스 커널 기술이 AI 인프라를 어떻게 규격화하는지 분석하고, 루빈 시대를 대비한 GPU 리소스 최적화 전략을 확인하세요.

AI 인프라 구축, GPU가 전부가 아닌 이유: 스토리지와 패브릭

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AI 개발에 GPU만 있으면 충분할까요? AI 개발에 필수적인 두가지, 성능을 극대화하는 고속 스토리지와 네트워크 패브릭의 역할을 초심자 눈높이에서 설명합니다. 온프레미스와 클라우드 인프라 선택 가이드도 함께 확인하세요.

AI 인프라 구축 방법: 레퍼런스 아키텍처 설계의 중요성

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비싼 AI 인프라 투자, 실패 없이 시작하려면? 한 번 구축하면 되돌리기 어려운 AI 인프라를 데이터 기반으로 설계하는 법! 레퍼런스 아키텍처의 정의와 중요성, 그리고 TEN RA:X를 통한 최적의 가이드를 확인하세요.

MLOps란 무엇인가? 머신러닝 운영과 Lifecycle 완벽 정리

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머신러닝 모델의 성공적인 배포와 운영을 위한 MLOps! 개념부터 4단계 라이프사이클, 비즈니스 효과까지 전문가가 완벽하게 정리해 드립니다. AI 서비스를 지속 가능한 비즈니스로 만드는 운영 표준을 지금 확인해 보세요.

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