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AI 코딩29

AI 코딩을 위한 중국 LLM모델 들의 습격 중국 AI 코딩 혁명의 시대2025년 초, 중국의 AI 기업 DeepSeek이 발표한 R1 모델이 전 세계 AI 업계에 충격파를 일으켰습니다.이 모델은 OpenAI의 GPT-4o와 비슷한 성능을 보이면서도 가격은 무려 95%나 저렴하다는 놀라운 결과를 보여주었습니다. 이는 단순히 하나의 기업이 만든 성과가 아닌, 중국 전체 AI 생태계가 이룬 혁신의 결과였습니다. 특히 코딩 분야에서 중국의 AI 모델들은 기존의 서구 모델들과 어깨를 나란히 하거나 때로는 능가하는 성능을 보여주고 있어 개발자들의 주목을 받고 있습니다. 중국의 AI 코딩 모델들은 단순히 성능만 뛰어난 것이 아닙니다. 대부분이 오픈소스로 공개되어 누구나 자유롭게 사용하고 개선할 수 있다는 점이 큰 장점입니다. 또한 비용 효율성 면에서도 탁월한.. 2025. 9. 19.
프롬프트 엔지니어링에서 컨텍스트 엔지니어링으로의 진화 AI 시장의 변화에 따른 이용자의 변화 요구2024년부터 2025년까지 AI 시장은 급격한 패러다임 변화를 겪고 있습니다. OpenAI의 ChatGPT는 GPT-4o와 o1 시리즈를 통해 추론 능력과 멀티모달 처리 성능을 대폭 향상시켰으며 최근에는 멀티모달에 강점을 가지고 있는 ChatGPT 5를 발표하여 세상을 놀라게 했습니다. Anthropic의 Claude는 Sonnet 4 모델에서 대용량 컨텍스트 처리와 복잡한 업무 수행 능력을 크게 개선했습니다. Google의 Gemini는 Ultra와 Pro 버전을 통해 코딩과 창작 영역에서 새로운 기준을 제시하고 있으며, 각 모델마다 고유한 강점과 특화 영역을 가지게 되었습니다. 이러한 급속한 발전은 사용자들에게 단순한 질의응답을 넘어선 새로운 차원의 AI .. 2025. 9. 5.
초보 개발자를 위한 GPT-5 코딩 활용 가이드 GPT-5가 코딩에 특별한 이유이 포스팅은 최근에 발표한 GPT-5에 대하여 코딩에 활용하는 방법과 관련된 오픈AI, 'GPT-5'를 코딩에 잘 활용할 수 있는 6가지 팁 공개, AI타임즈, 2025.08.17 >기사와 관련되어 초보 개발자가 좀 더 쉽게 접근할 수 있도록 하는 가이드입니다. 최근 OpenAI가 공개한 'GPT-5를 코딩에 활용하는 6가지 팁'은 초보 개발자들에게 매우 중요한 의미를 가집니다.GPT-5는 단순한 언어 모델이 아닌 '코딩 에이전트'로 설계되었기 때문입니다. 이는 이전 모델들과는 완전히 다른 접근 방식이 필요하다는 뜻입니다. 기존의 GPT-4나 다른 AI 모델에서 효과적이었던 프롬프트 방식이 GPT-5에서는 오히려 비효율적일 수 있습니다. 따라서 GPT-5의 특성을 이해하고 .. 2025. 8. 22.
제조업 로컬AI에서 Gemma 모델을 추천하지 않는 이유 - 제조업 특화 관점 자연어 처리와 추론작업은 뛰어나지만, 산업 특화 지식에는 약하다.Google의 Gemma 모델은 Gemini 기술을 기반으로 한 오픈소스 언어모델로, 일반적인 자연어 처리와 추론 작업에서 뛰어난 성능을 보여주며 로컬 환경에서의 실행이 가능한 경량화된 구조를 자랑합니다.특히 코딩, 텍스트 생성, 일반 지식 기반 질의응답 등의 범용 AI 작업에서는 상당한 경쟁력을 갖추고 있어 개발자들 사이에서 주목받고 있습니다.하지만 제조업 환경에서 요구되는 전문성을 살펴보면 한계점이 드러나는데, 제조 공정의 복잡한 변수 관리, 품질 관리 프로토콜, 설비 최적화 등 산업 특화 지식에서는 아쉬운 모습을 보입니다. 제조업 데이터의 특성상 수치 데이터 분석, 시계열 예측, 이상 감지 등이 핵심인데, Gemma는 이러한 도메인별 .. 2025. 8. 14.
Hugging Face 플랫폼 완벽 가이드 - AI모델 공유의 허브 Hugging Face는 전 세계 AI 개발자들이 모델, 데이터셋, 애플리케이션을 공유하고 협업할 수 있는 오픈소스 플랫폼입니다. 현대 제조업에서 AI 기술의 도입은 선택이 아닌 필수가 되었습니다. 예방정비 시스템을 통한 설비 고장 예측, 공급망 최적화를 통한 비용 절감, 품질 관리 자동화 등 다양한 영역에서 AI가 혁신적인 변화를 만들어내고 있습니다. 이러한 변화의 중심에는 Hugging Face라는 강력한 플랫폼이 있으며, 초급 개발자도 쉽게 접근할 수 있는 도구들을 제공하고 있습니다. 이번 글에서는 Ollama 툴을 기반으로 하여 Hugging Face를 활용한 실제 제조업 환경에서 활용 가능한 AI 솔루션을 개발하는 방법을 단계별로 설명합니다.Hugging Face는 AI를 경험하고 구축하는 모든.. 2025. 8. 13.
[로컬AI] 중소 제조기업의 로컬AI를 위한 하드웨어 구축 가이드 현재 제조업계는 디지털 전환의 물결 속에서 생존을 위한 변화를 요구받고 있습니다.특히 중소 제조기업들은 대기업과의 경쟁에서 살아남기 위해 스마트 팩토리와 AI 기술 도입이 필수가 되었습니다. 정부에서는 스마트 제조혁실 지원사업을 수 년간 지속하면서, 중소기업의 디지털 트랜스포메이션을 지원하고 있지만, 뜻 하는 대로 쉽게 실질적인 성공적인 구축이라고 말하기 어려운 경우가 많습니다.클라우드 기반 AI 서비스는 비용 부담과 데이터 보안 문제로 인해 중소기업에게는 부담스러운 선택지입니다. 이러한 상황에서 로컬 AI 시스템 구축은 중소 제조기업이 자체적으로 AI의 혜택을 누릴 수 있는 현실적인 대안이 됩니다.로컬 AI 시스템의 핵심 장점로컬 AI 시스템은 중소 제조기업에게 여러 가지 중요한 이점을 제공합니다.첫째.. 2025. 8. 2.
[로컬AI] Ollama모델의 Q4 양자화 모델 설치 및 실행 홈 > AI활용 > 로컬AI > Q4양자화 > Ollama모델의 Q4 양자화 실행하기관련글 먼저 읽어보기 : 2025.07.22 - [AI 활용] - [로컬AI] AI모델 Q4 양자화의 의미와 원리 이해하기 로컬AI를 구축하기 위해 제일 먼저 GPU서버의 마련과 관련된 부담감을 안고 시작하게 됩니다. 우리가 사용하는 일반적인 PC를 사용해서 간단하게 구축하는 일반적인 프로젝트와는 부담감의 차이가 있을 수 밖에 없습니다. 글로벌 AI전문 기업이면서 일반인들이 쉽게 접할 수 잇는 생성형 AI인 ChatGPT, Gemini, Claude등은 GPU가 수백만장씩 사용되고 여기서 발생되는 전기료, 발열과 관련된 이슈를 기사로 접하다 보면 저걸 우리가 할 수 있나 하면서 조기에 포기하는 현상들이 있을 수 밖에 없습.. 2025. 7. 31.
[로컬AI] AI모델 Q4 양자화의 의미와 원리 이해하기 로컬AI를 구축할 때 초기의 파일럿 프로젝트는 많은 비용을 사용할 수 없습니다. 소프트웨어 개발이야 어차피 투입되는 인력부분이고, 하드웨어는 투자의 개념이 많이 들어갑니다. 양자화는 조금은 더 가벼운 컴퓨터에서 좀 더 무거운 모델을 시험해보고 싶은 욕망에서 시작됩니다. 양자화는 기본적으로 저장되는 학습 데이터에 대한 압축기술입니다. 이러한 압출기술을 이용해서 VRAM등의 메모리 사용량을 줄이며, 처리속도 또한 개선하기 위한 접근입니다.양자화는 기본적으로 저장되는 학습데이터에 대한 압축기술입니다. [ 차례 ]1. 양자화(Quantization)의 기본 개념2. Q4 양자화의 구체적 의미3. 성능적 측면의 영향4. 실제 모델에서의 적용 과정5. 제조업 환경에서의 Q4 양자화 최적 활용마무리 1. .. 2025. 7. 30.
CNC 제조업 특화 AI 모델 선정 가이드 제조업의 로컬AI 구축시 제조 특성에 맞는 특화된 모델이 선정하는것이 좋습니다. 중소기업의 로컬AI를 구축할 때는 제조업종에 따라 특화된 모델이나 학습 패턴이 달라져야 해당 제조 데이터에 최적화된 인공지능 서비스를 구축할 수 있습니다.MCT, CNC등의 가공설비를 이용하여 부품을 가공하는 대부분의 자동차 관련 제조업체는 잦은 공구 마모 및 수명과 관련된 불량문제를 겪게되며, 불량을 사전에 예측하지 못하면 잘못된 공구사용으로 인한 대량의 불량 제품이 생산될 문제점을 가지고 있습니다. 이러한 가공설비 기반의 중소기업은 공구 설비로 부터 수집된 가공 데이터를 활용한 로컬AI 구축을 통하여 예방점검 또는 공구 마모 예측 시스템 구축에 대한 꾸준한 현장 요구사항이 나타나고 있습니다.1. 모델 선정 기준 및 평가.. 2025. 7. 29.