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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.23 April 2026
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.20 February 2026
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. 인프라 파트너 래블업과 함께한 1차 여정의 비하인드를 실무진 인터뷰로 풀었습니다.6 February 2026
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.12 November 2025
래블업 Idea | up 해커톤 돌아보기
By 임주영래블업 Idea | up 해커톤에서는 특정 주제를 정하지 않고, 각자 업무 속 반복 작업이나 병목 지점을 자유롭게 선택하게 했습니다. 이번 해커톤은 기술 실험이라기보다, 실질적인 문제 해결 과정에 AI를 어떻게 통합할지를 함께 고민해보는 자리였습니다. 그 결과, 'AI는 지금 무엇을 할 수 있는가', '그리고 사람은 무엇을 설계해야 하는가'라는 질문을 모든 구성원이 자기 자리에서 스스로 던져보고 답해볼 수 있었습니다.14 July 2025
권용근님의 래블업 2024 하반기 인턴 후기
By 권용근래블업의 인턴십 프로그램에 참여한 권용근님은 지난 6개월 동안 도메인 적응형 언어 모델 개발과 CLI 명령어 간소화를 위한 Helmsman LLM 기반 에이전트 평가를 담당했습니다. 인턴십 기간 중 Pycon과 래블업 컨퍼런스에서 발표를 할 기회도 얻을 수 있었던, 래블업에서의 경험을 '의미 있는 시간'으로 소개한 권용근님의 래블업 인턴십 후기를 소개합니다.27 January 2025
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.26 December 2024
Model Variant: 손쉽게 대접하는 다양한 모델 서비스
By 강지현Backend.AI 23.09부터 강화된 모델 서비스를 소개합니다. 하나가 아니라 여러 모델을 손쉽게 서빙하는 방법을 살펴봅니다.11 July 2024
![[특집] Scale entanglement](/_next/image?url=https%3A%2F%2Fcdn.lablup.com%2Fscale_entanglement_8b2596633c.jpg&w=2048&q=75)
[특집] Scale entanglement
By 신정규25 March 2024
