treeru.com

트리루 기술 블로그

프론트엔드, 백엔드, DB, IT 인프라, AI 솔루션에 대한 인사이트와 실무 가이드를 공유합니다.

posts.tsx — 28개
더보기18개 남음
  1. 로컬 LLM 6종 종합 벤치마크 — 60문항 한국어 실무 점수표
  2. 로컬 RAG 파이프라인 구축기 — 임베딩 모델 선정부터 환각 제거까지
  3. MoE vs Dense 실전 비교 — Qwen3-30B-A3B가 14B보다 느린 이유
  4. Qwen3-32B-AWQ 60문항 한국어 테스트 — 14B 대비 2배 느린데 품질은?
  5. Text2SQL 실전 테스트 — LLM이 SQL을 직접 작성하면
  6. AWQ 양자화 속도 비교 — 모델 크기별 INT4 vs BF16, 그리고 MoE의 반전
  7. SGLang 23모델 서빙 실전 가이드 — 모델별 최적 설정 총정리
  8. Qwen3-14B 심층 리뷰 — 왜 1순위 추천 모델인가
  9. 크로스서버 AI 추론 — 보조 GPU로 처리량 70% 올리기
  10. GPU 1장으로 7개 회사 동시 서빙 — 멀티테넌트 격리 실전 테스트
  11. LoRA 파인튜닝으로 회사별 AI 만들기 — 학습부터 서빙까지
  12. SGLang vs vLLM 실전 비교 — 처리량 3배 차이의 비밀
  13. 로컬 LLM 동시 접속 부하 테스트 - RTX PRO 6000으로 몇 명까지 처리할까?
  14. 로컬 LLM 실무 테스트 (하) - 쇼핑/법률/자동화
  15. 로컬 LLM 실무 테스트 (상) - 제조/SaaS/의료
  16. LLM 환각 테스트 - 거짓 정보를 만들어내는 모델은?
  17. 로컬 LLM 한국어 능력 비교 - 6개 모델 실전 테스트
  18. 8B vs 14B vs 32B 동시 접속 비교 — 어떤 크기가 최적인가