Introduction to LLM

This page provides an easy-to-understand guide on LLMs (Large Language Models) from basics to applications for AI enthusiasts.


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제10장 — 안전한 LLM 아키텍처 설계

격리가 폭발 반경을 제한하는 방식, 계층화된 검증과 선언적 정책, 그리고 모델 호출에 적용된 제로 트러스트로 침해된 프롬프트가 시스템 침해로 상승하지 못하게 하는 아키텍처.

2026-05-19

제9장 — 모델 무결성과 공급망 위험

모델을 서드파티가 배포한 바이너리로 다루기. BadNets에서 Sleeper Agents까지, 피클 대 safetensors, 그리고 SLSA·Sigstore·드리프트 모니터링.

2026-05-18

LLM Primer VII — 시리즈 소개 및 목차

LLM Primer VII: AI 보안의 챕터별 워크스루 소개. 위협 모델부터 규제 경계까지, 시리즈의 마지막 권에서 엔지니어링 아크가 적대자와 만나는 지점을 다룹니다.

2026-05-09

제13장 — 오토스케일링과 콜드 스타트 완화

기본 쿠버네티스 오토스케일러가 LLM 트래픽에서 왜 장애를 만드는지, 그리고 KEDA·Knative·CRIU가 어떻게 그 해법을 구성하는지 설명하는 장.

2026-05-05

제11장 — 플랫폼과 오케스트레이션 계층

플랫폼 선택은 기능이 아니라 어느 운영 모델이 팀의 기존 운영 문화에 맞는가의 문제라고 주장하는 장.

2026-05-03