GPU Droplet에서 오픈 가중치 Nemotron 3 모델 실행 방법

소개

NVIDIA는 Nemotron 모델 가족의 최신 모델인 Nemotron 3를 발표했습니다. Nemotron 3 가족에는 Nano, Super, Ultra 등 세 가지 개별 모델이 있으며, 각각 300억, 490억, 2,530억 개의 파라미터를 가지며 최대 100만 토큰의 컨텍스트 길이를 지원합니다. Nano는 2025년 12월에 출시되었고, Super와 Ultra는 2026년 이후 출시될 예정입니다. 이

MongoDB와 함께 Coreflux MQTT 브로커 배포

소개

MQTT 브로커는 현대 IoT 인프라 및 자동화 시스템에서 필수적이며, 중앙화되고 통합되며 빠른 데이터 허브에 대한 필요성이 시스템 상호운용성과 데이터 교환의 핵심 요소입니다. Coreflux는 강력한 저코드

React 애플리케이션에 로그인 인증 추가하는 방법

저자는 '기부를 위한 글쓰기' 프로그램의 일부로 기부를 받기 위해 크리에이티브 커먼즈를 선택했습니다.

소개

React 애플리케이션에서 인증은 사용자의 보호된 페이지 및 리소스 접근을 관리합니다. 사용자가 로그인하면 애플리케이션은 인증 자격 증명(보통 토큰)을 저장하고, 개인 경로를 렌더링하기 전에 이를 확인합니다. 인증

Ubuntu에서 PHP 8.1 설치 및 로컬 개발 환경 설정

이 튜토리얼의 이전 버전은 alenaholligan이 작성했습니다.

소개

PHP는 웹 개발을 위해 설계된 인기 있는 오픈 소스 서버 사이드 스크립트 언어로, 블로그와 전자상거래 사이트에서 대규모 애플리케이션에 이르기까지 인터넷의 상당 부분을 구동합니다. 새로운 버전이 출시될 때마다 PHP는 성능, 보안 및 현대적인 개발 기능을 향상시켜 개발자가 견고하

우분투에 MongoDB 설치하는 방법

소개

MongoDB는 가장 인기 있는 오픈 소스 NoSQL 데이터베이스 중 하나로, 유연한 데이터 구조, 높은 확장성, 빠른 성능을 요구하는 애플리케이션에서 널리 사용됩니다. JSON과 유사한 객체를 사용하여 문서 지향 형식으로 데이터를 저장하므로 현대적인 웹, 모바일, 분석 작업에 이상적입니다. 개발자들은 동적 스키마, 자동 샤딩, 수평 확장과 고가용성을 지원하는 내장 복제 기능 덕분에 Mongo

CrewAI: 역할 기반 에이전트 조정을 위한 실용 가이드

소개

CrewAI는 작업을 완료하기 위해 '크루'처럼 함께 작동하는 자율 AI 에이전트를 조율하기 위한 가볍고 번개처럼 빠른 Python 프레임워크입니다. CrewAI는 처음부터 구축되었으며, 무거운 추상화가 없고 LangChain이나 다른 에이전트 라이브러리에 100% 독립적입니다.

파이썬에서 실리콘까지: AI 컴퓨트 스택 설명

PyTorch에서 AI 모델을 실행하면 실제로 어떤 일이 일어나나요?

많은 AI 실무자들은 이것에 대해 생각할 필요가 거의 없습니다. 그들은 고수준 프레임워크를 사용해 모델을 설계하고 학습시키며, 계산이 GPU에서 이루어진다는 것을 알지만, 그 원리가 실제로 어떻게 작동하는지에 대해서는 거의 생각하지 않습니다.

이는 PyTorch와 같은 이러한 프레임워크가 GPU와 상호작용할 수 있는 사용하기 쉬운 인터페이스를 제공하기 때문입니

Ubuntu에서 WireGuard 설정하는 방법

소개

WireGuard는 IPv4와 IPv6 연결을 모두 지원하는 경량 가상 사설망(VPN)입니다. VPN은 신뢰할 수 없는 네트워크를 마치 사설 네트워크인 것처럼 통과할 수 있게 해줍니다. 이를 통해 공용 WiFi를 포함한 신뢰할 수 없는 네트워크에 연결된 경우에도 노트북이나 휴대폰과 같은 장치에서 보다 안전하게

LTX-2, 마침내 Sora와 VEO를 따라잡는 오픈소스 오디오-비주얼 생성 기능 제공

지난 1년 동안 비디오 생성은 AI 기술의 가장 유망한 응용 분야 중 하나였습니다. OpenAI의 Sora, Google의 VEO, Kling AI 비디오가 소셜 미디어 전반에 확산됨에 따라, AI 비디오 생성은 현대 온라인 환경에서 사실상 피할 수 없는 현상이 되었습니다. 이는 장기적으로 많은 영향을 미칠 수 있지만, 이 기술의 유용성을 과소평가하거나 무시해서는 안 됩니다.

하지만 오픈 소스 기술은 이러한 독점 모델에 한동안 뒤처져

강화 학습 환경

소개

AI 연구자와 엔지니어들이 지속적으로 관심을 갖는 활발한 분야 중 하나는 LLM을 멀티 에이전트 아키텍처로 구성된 종단 간 자율 시스템에 도입하는 것입니다. LLM 자체만으로도 인상적이지만, 진정한 가치를 이끌어내기 위해 산업계에서는 강화 학습(RL) 환경으로 눈을 돌리는 모습을 보이고 있습니다.

RL 환경은 새로운 것이 아닙니다; 그것들은 LLM보다 이전에 존재했습니다. 사실, 환경에 대해 이야기하지 않고는 에이전트를 논할 수 없습니다. 일반적