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발표는 끝났고, 운영이 시작됐다 — 배포 자동화·보안 핫픽스·추천 신호 다층 흡수 이번 주 한 눈에| 영역 | 핵심 산출물 || 인프라 / DevOps | 5개 레포 `cd-prod.yml` 운영 자동 배포 구축 · `scripts/deploy-prod.sh` · 운영서버 4-VM 재구축 매뉴얼 신설 · 운영 Nginx OAuth2 404 핫픽스 || 보안 | OCR SSRF 방어 · 10MB 스트리밍 제한 · debug EP 운영 가드 · PaddleOCR 싱글턴 race fix · `/ocr-events/analyze` 인증 필수화 · 결제 웹훅 서명 검증 재설계 || Chat Agent 품질 | CBF 약한 신호 다층 흡수 (reviews ∪ watch_history UNION + likes 0...

중간 발표 주간 — 399개 테스트를 어떻게 설명할 것인가...? 발표 대본 1차 작성 대본 작성 방법론심사위원이 25분 발표 (15분 본 + 10분 Q&A 예정) 에서 뭘 물을지 예측하는 게 먼저였어요.우리 프로젝트의 특수성:- 5-서비스 마이크로서비스 같은 서비스 — "왜 이렇게 쪼갰냐" 필수 질문- 3개 DB 하이브리드 (Qdrant + ES + Neo4j) — "꼭 3개여야 하냐"- 로컬 LLM + API 하이브리드 — "비용 vs 응답지연 tradeoff" 예상 Q&A 10선Q1. EXAONE 32B 를 로컬에서 돌리는 비용이 Solar API 보다 저렴합니까?> 월 1천만 토큰 기준으로 GPU 비용(Tesla T4 온프렘) 을 상각하면 Solar API 의 약 40%. 그런데 응답..

대규모 재설계 — 이번 주 하루에 평균 커밋 40개 이번 주 커밋 요약| 서비스 | 커밋 수 | 핵심 키워드 || Agent | 20건+ | Movie Match v3 (LLM 리랭커) · JWT HS512 · 추천 품질 popularity-aware · Clarification AI 카드 || Backend | 45건+ | 통계 12탭 · 결제 안전성 · 포인트 인벤토리 · OCR 실관람 인증 · 고객센터 챗봇 · 쿼터 check/consume 분리 || Client | 40건+ | 랜딩페이지 · 포인트 아이템 인벤토리 · Match v3 UI · OCR 모달 · 공지 UX 개편 · axios 공통 refresh || Recommend | 15건+ | Movie Match Co-watched CF ·..

설계 부채를 마주한 일주일 — DB 정합성, 단일 진실 원본, 관찰성 스택| 서비스 | 커밋 수 | 핵심 키워드 ||---|---|---|| Agent | 10건 | Phase 6~8 완료 · relation Intent · Neo4j 멀티홉 · 파이프라인 확장 || Backend | 25건+ | JPA/MyBatis 하이브리드 전환 · Like 도메인 Deprecated · 운영 도구 11탭 · 통계 12탭 || Client | 15건 | 헤더 v2 (4탭) · 커뮤니티 퀴즈 통합 · 포인트 상점 v3.2 · 랜딩페이지 || Recommend | 10건 | Prometheus `/metrics` · ELK JSON 로그 · 장르/성인물 필터 || Admin | 5건 | 운영 도구 11 서브탭 · 감사 ..

이번 주는 프로젝트의 핵심 기능 구현이 폭발적으로 이루어진 주간이었습니다. 4개 서비스에 걸쳐 총 108개 커밋이 푸시되었으며, 포인트/결제 시스템 전체 구현, JWT 인증 체계 구축, 프론트엔드 대규모 페이지 개발, Hybrid LLM 전환, 코드 리뷰 및 보안 강화까지 수행했습니다. 포인트/결제/쿼터 시스템을 하루 만에 전체 구현한 주입니다. AI Agent가 이미 Backend의 포인트 API를 호출하도록 구현되어 있었으나, Backend에는 엔티티만 존재하고 실제 서비스 계층이 없는 상태였기에 이를 완성했습니다 Backend 전체에서 공통으로 사용할 인프라 계층을 구축했습니다. ..

공식적 프로젝트 진행기간이다. 먼저 이전에 진행했던 프로젝트들의 경험으로 설계문서를 작성했다.WBS(244건) 요구사항 정의서 (198건) 테이블 정의서등총 13개의 설계문서가 나왔다. 초안에 비해 많이 보강되었지만 아직 설계 미스와, 부족한 부분이 많아 프로젝트를 진행하며 더 늘어날 것 같다. 먼저 기존에 조금씩 개발하던 agent 프로젝트의 패기지 구조를 잡았다. 1. Agent 패키지 구조 확정 (src/monglepick/): ├── api/ # API 레이어 (S..

카카오엔터프라이즈 특강 1일차 후기 입니다. 카카오 엔터프라이즈 소개 카카오 엔터프라이즈는 후발 주자 이지만 강점이 있습니다.CPU 버스터블 인스턴스AMD에서 클라우드용 하드웨어를 기반과 TGW(Transit gateway) 기술을 가짐. 높은 보안성으로 여러 인증을 받음.TCO(총 소유 비용)이 저렴함 TCO : 자산이나 시스템을 구매, 설치, 운영 및 폐기하는 전 과정에서 발생하는 모든 직접·간접 비용을 합산한 금액 CPU 버스터블 인스턴스 : CPU 버스터블(Burstable) 인스턴스는 기준 CPU 사용률(기본 성능)을 보장하면서, 필요 시 일시적으로 높은 성능을 폭발적(Burst)으로 낼 수 있는 클라우드 가상 머신, 트래픽 급증에 대응하는 방식 핵심 특징 및 작동 원리 cpu 크래딧 시스템 ..

1. 파인튜닝이란 무엇인가? AI 모델을 처음부터 학습시키는 것은 엄청난 비용과 시간이 필요함! 예를 들어 GPT-4 같은 대형 언어 모델을 처음부터 학습시키려면 수백억 원의 GPU 비용과 수개월의 시간이 필요하다.그래서 등장한 개념이 바로 파인튜닝(Fine-Tuning) 이다. 더보기claude 피셜 구분 사전학습 파인튜닝데이터 양수백 GB ~ TB 규모수백 ~ 수만 건비용수십억 ~ 수백억 원수만 ~ 수백만 원시간수주 ~ 수개월수시간 ~ 수일목적범용 능력 학습특정 태스크 특화 3. 파인튜닝의 주요 기법들 전체 파인튜닝 (..