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프로덕션 RAG 시스템 구축기: 관세 분류와 기술지원에서 배운 것들
By Sergey Leksikov래블업 리서치팀이 1년간 구축한 두 프로덕션 RAG 시스템(관세 분류 HSense, Backend.AI 어시스턴트)의 설계와 실패 사례, 그리고 검색 품질이 모델 선택보다 중요한 이유를 공유합니다.2026년 4월 23일
500+개 GPU의 심장 소리 듣기: 대규모 학습 클러스터 모니터링
By 이한정래블업이 B200 GPU 500대 이상 규모 클러스터에서 Solar Open 102B 사전학습을 지원하며 구축한 선제적 장애 탐지 시스템을 소개합니다. 데이터 수집 방법과 실제 이상 신호 사례를 공개합니다.2026년 2월 20일
처음 걸어가는 길, 함께 만든 성과 - 래블업x업스테이지, 독자 AI 파운데이션 모델 1차수 평가 통과 비하인드
By 래블업 주식회사업스테이지 컨소시엄이 정부 '독자 AI 파운데이션 모델' 사업 1차 평가를 통과했습니다. 그 여정을 인터뷰로 만나보세요.2026년 2월 6일
에이전트 시대를 위한 여정: LLM 범용성 확보를 위한 MCP 사이드카 모델 학습
By 이준범오픈소스 LLM이 MCP(Model Context Protocol)를 제대로 지원하지 못하는 문제를 풀기 위한 접근을 소개합니다. 지도학습 실패에서 강화학습으로 전환하고 128K 토큰 처리와 JSON 파싱을 해결한 과정을 담았습니다.2025년 11월 12일
한국 문화를 담은 AI 이미지 생성 모델: KIMCHI 개발 이야기
By 권용근한국어 프롬프트를 번역 없이 이해하고 한국 문화를 자연스럽게 담는 확산 모델 KIMCHI의 개발 과정과 성능 평가를 소개합니다.2024년 12월 26일
Model Variant: 손쉽게 대접하는 다양한 모델 서비스
By 강지현Backend.AI 23.09부터 강화된 모델 서비스를 소개합니다. 하나가 아니라 여러 모델을 손쉽게 서빙하는 방법을 살펴봅니다.2024년 7월 11일
![[특집] Scale entanglement](/_next/image?url=https%3A%2F%2Fcdn.lablup.com%2Fscale_entanglement_8b2596633c.jpg&w=2048&q=75)
