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상용 LLM에서 오픈소스 LLM으로: AI Cursor 설계, 구현 및 운영 가이드 상용 LLM을 이해하고 오픈소스 LLM으로 전환하려면 두 모델의 아키텍처 및 API를 이해해야 합니다. 시스템 요구사항과 호환성을 먼저 확인하세요. 그리고 적절한 전이학습 기법을 사용하여 기존 데이터와 모델을 오픈소스 환경에 맞게 조정합니다. 자사 React 샘플 및 쇼케이스 학습 시키는 방법React 애플리케이션을 오픈소스 LLM과 통합하려면 우선적으로 APIs와 통신 방법을 설정해야 합니다. React내에 적절한 프롬프트 엔지니어링 기법을 사용하여 모델과의 상호작용을 효율적으로 구성하세요[[Prompt Engineering Guide](https://www.promptingguide.ai/kr/techniques/react)]. 환경 설정 및 구축 단계별 가이드환경 설정: 개발 환경에 필요한 모든 패..

사내 로컬 AI 개발자 시스템 구축 로드맵: 상용 LLM에서 러칼 오픈소스 LLM으로의 전환 자사 오픈/사용 LLM 활용하여 자사 로컬 AI 개발자 시스템 구축 및 서비스 보고“상용 LLM → 오픈소스 LLM 전이학습”을 통한 로컬 AI Cursor 설계·구현·운영 로드맵요약상용 LLM(GPT‑4/Claude)로 신속히 프로토타입을 확보하고, 해당 산출물을 체계적으로 데이터화하여 오픈소스 LLM(Llama 3.x, DeepSeek Coder V2, StarCoder2 등)을 SFT/QLoRA/DPO로 정밀 적응(fine-tuning)한 뒤, vLLM/llama.cpp/Ollama 기반 로컬 서빙과 VS Code Chat Participant API를 통한 “자사형 AI Cursor(사내 Copilot)”를 구축·운영하는 전 과정을 단계별로 제시합니다. 데이터셋 구축(코드 추출·AST/패턴 분석·..

AI 러버블 코딩 AI 러버블 코딩(AI Rubberband Coding)에 대한 소개 및 활용 가이드 AI 러버블 코딩이란? AI 러버블 코딩**은 *AI가 생성한 코드나 로직이 초기에는 불완전하거나 이상해 보여도, 개발자가 점진적으로 수정·보완하면서 마치 러버밴드처럼 유연하게 늘어나고 되돌아오는 방식으로 협업하는 개발 패턴*을 말합니다. - 러버밴드(Rubberband)** = 늘어났다 다시 원래 상태로 돌아가는 성질 → **유연성과 복원력** - AI가 생성한 코드**는 처음엔 틀릴 수 있지만, 개발자의 피드백을 통해 점차 정확해짐 - 개발자는 ‘지시자’가 아니라 ‘코디네이터’**가 됨 핵심 개념 3가지: 1. 완벽한 코드를 기대하지 않는다 — 초기 출력은 “골격”일 뿐 2. 작은 수정 → 즉각 피드백 → 반복 개선..

AI 이미지 생성용 사진작가 가이드북 1. 카메라 각도 (Camera Angles) 각도설명사용 예시프롬프트 키워드Eye-Level피사체와 눈높이가 동일한 각도. 가장 자연스럽고 친근.인물 프로필, 거리 스냅eye-level shot, straight-on angleLow Angle아래에서 위로 촬영. 웅장하고 위엄.건축물, 리더십 강조 인물low angle, towering perspectiveHigh Angle위에서 아래로 촬영. 작아 보이고 귀여움.아기, 동물, 테이블탑 음식high angle, bird-eye perspectiveOverhead / Flat Lay수직 위에서 내려찍기. 그래픽적음식, 제품, 인스타 감성flat lay, top-down viewDutch Angle카메라를 기울임. 긴장감, 불안패션, 영화적 연출dut..

AI 이미지 생성에 대한 깊이 있는 이해를 바탕으로, 실제 사진 촬영 기법 ## 1. 카메라 각도 (Camera Angle) 활용법 카메라 각도는 피사체의 존재감을 강조하거나 특정 감정을 유도하는 데 중요한 역할을 합니다. 단순한 '정면'을 넘어, 다양한 각도를 시도하여 생동감 넘치는 이미지를 만들어 보세요. ### **예제:** * **Eye-Level (아이 레벨):** 가장 자연스럽고 안정적인 시선으로, 인물의 감정을 있는 그대로 전달하는 데 효과적입니다. * **프롬프트:** A serene woman with a gentle smile, captured with a **Canon EOS R5** and a **50mm f/1.2 lens**, from an **eye-level angle**. The setting is a quiet cafe with soft,..

AI 이미지 가이드북: 실제 카메라/렌즈·조명·각도·무드·형식·조명기법을 프롬프트로 사진가가 현장에서 통제하는 것(카메라 각도, 렌즈 화각·개방값, 조명 패턴, 시간대, 톤앤무드, 지면 배치)을 문장으로 정확히 지시할수록 결과의 일관성과 전문성이 올라갑니다. 특히 “실제 장비명”과 “전문 조명 용어”는 모델이 이미 학습한 시각적 선행 지식을 호출하는 강력한 스타일 프라이어로 작동합니다. 그러므로 본 가이드에서는 각 항목마다 정의·활용·세팅 논리와 함께, 즉시 복붙 가능한 고급 프롬프트 예시를 제공합니다. 골든 아워·카메라 각도·레브란트/스플릿 조명 등의 정의는 권위 있는 자료를 인용해 정확성을 높였습니다. https://en.wikipedia.org/wiki/Golden_hour_(photography)https://www.studiobinder.com/blog/types-of-came..

GitHub 웹에서 바로 폴더(folder) 생성 방법 GitHub 웹에서 폴더 만들기원하는 리포지토리(repository) 로 이동합니다.상단 메뉴에서 Add file → Create new file 클릭합니다.파일 이름 입력란에 폴더 이름을 입력한 뒤 / 를 붙입니다.예: docs/README.md → docs라는 폴더가 생기고, 그 안에 README.md 파일이 생성됨.원하는 파일 내용을 입력한 뒤, 아래로 내려가서 Commit changes 버튼을 눌러 저장합니다.그러면 자동으로 새로운 폴더가 만들어집니다.

Visual Studio Code(VS Code)에서 Qwen 사용하기 Visual Studio Code(VS Code)에서 Qwen 사용하기 Continue.dev로 Qwen 연동 방법 (고급 사용자)1. Continue 확장 설치VS Code에서 Ctrl+Shift+X → 확장 검색창에 Continue 입력공식 확장: Continue — by Continue.dev 설치2. Continue 설정 파일 편집Ctrl+Shift+P → Continue: Open Config 실행~/.continue/config.json 파일이 열림3. Qwen API 추가 (예: DashScope API)알리바바의 Qwen은 DashScope 플랫폼에서 API 키를 발급받아 사용 가능:🔗 https://dashscope.aliyun.com{ "models": [ { "tit..

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