Introduction to LLM
This page provides an easy-to-understand guide on LLMs (Large Language Models) from basics to applications for AI enthusiasts.
제5장 — 입력 검증과 출력 필터링
단계적 위생 처리, 방어로서의 구조화된 출력, Llama Guard와 NeMo Guardrails, 그리고 Garak·PyRIT로 안전을 측정하는 방법.
2026-05-14
제12장 — 분리 서빙과 쿠버네티스
프리필과 디코드를 별도 GPU 풀로 나누고, 파드가 인터커넥트의 올바른 쪽에 안착하도록 하는 쿠버네티스 프리미티브를 걷는 장.
2026-05-04
LLM Primer VI — 시리즈 서문 및 목차
LLM Primer VI — AI 시스템 확장하기의 16개 챕터를 하루 한 편씩 걷는 워크스루의 서문입니다. 메모리 대역폭, 스케줄링, 그리고 청구서가 만나는 지점에서 LLM 추론을 엔지니어링 학문으로 다룹니다.
2026-04-22
제8장 — 성능, 서빙, 비용 최적화
프로덕션 LLM 경제학을 층진 규율로 다루는 장. 가장 저렴한 호출은 결코 이루어지지 않는 호출이고, 아래 각 층은 다음 호출을 저렴하게 만들어 주는 층입니다.
2026-04-21
제2장 — 파운데이션 모델과 프롬프트 엔지니어링
프롬프트 엔지니어링을 예술이 아니라 엔지니어링으로 다루는 장. 모델 선택, 샘플링 파라미터, 방어적 프롬프트 해부학, 그리고 스키마를 강제하는 구조화 출력 — 네 개의 제어 표면.
2026-04-15
제1장 — AI 엔지니어링이라는 학문
데모는 잘 돌아가는데 프로덕션 시스템이 무너지는 이유는 모델 문제가 아니라 엔지니어링 문제입니다. 제1장은 확률적 코어 주위를 감싸는 결정적 래퍼를 세우고, 신뢰성·품질·성능·비용·진화라는 다섯 기둥으로 그 학문을 그립니다.
2026-04-14
LLM Primer V — 시리즈 소개 및 목차
LLM Primer V 워크스루 시리즈의 시작. AI 엔지니어링을 프롬프트 트릭이 아니라 하나의 학문 분야로 다루는 제5권을, 8개 장을 따라 하루에 한 편씩 살핍니다.
2026-04-13제13장 — 프레임워크와 클라우드 통합
LLM Primer IV 워크스루의 열세 번째 글입니다. Bedrock과 함께한 Strands, AWS 상태 층 패턴, Microsoft Agent Framework, LangChain, Semantic Kernel — 그리고 팀이 독립적으로 거듭 도착하는 세 가지 프로덕션 통합 모양을 살핍니다.
2026-04-11제4장 — 클라이언트 프리미티브: 에이전트형 행동과 제어
LLM Primer IV 워크스루의 네 번째 글입니다. 샘플링, 루트, 일리시테이션은 MCP가 호스트-서버 벽에 뚫는 세 개의 작고 제어된 구멍입니다 — 각각 호스트가 서버에 빌려주는 능력이며, 각각 사용자를 대신해 받아들이는 위험입니다.
2026-04-02제3장 — 서버 프리미티브: 컨텍스트와 능력의 노출
LLM Primer IV 워크스루의 세 번째 글입니다. MCP 서버가 내놓을 수 있는 세 개의 명사 — Resources(읽기 상태), Prompts(재사용 가능한 스캐폴드), Tools(쓰기 행동) — 와 그 스키마, 라이프사이클, 오류 모델, 그리고 알맞은 프리미티브를 고르는 규율을 살핍니다.
2026-04-01제4장 — 올바른 벡터 데이터베이스 선택
LLM Primer III 워크스루의 네 번째 글입니다. 목적별 벡터 데이터베이스와 Postgres 류 확장의 아키텍처적 분기, 매니지드의 선두 주자(Pinecone, Vertex), 오픈소스의 진영(Qdrant, Milvus, Weaviate), 임베디드 옵션, 그리고 실제 선택을 가르는 세 운영 축 — 데이터 거주성, 운영, 비용 — 을 함께 살펴봅니다.
2026-03-21