Python 프로젝트에 Makefile 도입하기

Python 프로젝트를 관리하다 보면 반복적으로 실행하는 명령어들이 생긴다.uv run ruff check .uv run ruff format .uv run pytest tests/매번 타이핑하거나 히스토리를 뒤지는 건 번거롭다. 이때 Makefile을 쓰면 make lint, make test 한 줄로 해결된다.Makefile이란Makefile은 원래 C/C++ 프로젝트의 빌드 자동화 도구다. 소스 파일을 컴파일하고 링크하는 과정을 자동화하기 위해 만들어졌다. 하지만 본질적으로는 "이 이름으로 이 명령어를 실행해라" 를 정의하는 도구이기 때문에, Python 프로젝트의 태스크 러너로도 잘 작동한다.make 명령은 macOS와 대부분의 Linux 배포판에 기본으로 설치되어 있다. Windows라면 WSL..

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• · 2026. 4. 29.

주니어 AI 개발자를 위한 포트폴리오 준비 가이드

포트폴리오를 만드는 데 정답은 없다. 본인을 가장 잘 표현할 수 있는 방법이 가장 좋은 방법이다. 다만 어디서부터 시작해야 할지 모르겠다면, 아래 방식을 추천한다.🤔 왜 필요한가포트폴리오는 꾸준히 축적해야 한다. 이 글은 완벽한 포트폴리오를 한 번에 만드는 방법이 아니라, 시간을 들여 꾸준히 정리해나가는 방법을 다룬다. 프로젝트를 진행하는 순간의 기록, 설계 과정에서 한 고민, 실패한 실험은 시간이 지나면 흐려진다. 그때그때 정리해두는 습관이 필요하다.특히 주니어라면 결과보다 과정을 보여주는 것이 중요하다. 모델을 학습시켜 정확도 99%를 달성했다는 문장은 누구나 쓴다. 어떤 데이터 문제를 만났고, 어떤 가정을 세웠고, 왜 그 아키텍처를 선택했는지를 설명할 수 있어야한다. 실패한 실험도 포함할 가치가 ..

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• · 2026. 4. 21.

연구자 포트폴리오를 위한 홈페이지 제작

Rico(리코)는 코딩이나 디자인 기술 없이 연구자가 10분 만에 개인 홈페이지를 구축할 수 있는 서비스예요. 제작부터 배포까지 모두 무료로 사용 가능해요. 로그인도 필요하지 않아 누구나 빠르게 사용해 볼 수 있어요.https://rico-v1.vercel.app사용법rico-v1.vercel.app에 접속하고 [ 시작하기 ]를 눌러요. 화면에 있는 입력창에 따라 이름, 이메일 등 정보를 차례대로 입력해요.입력을 완료하면,Github Pages로 배포하거나파일을 다운로드할 수 있어요.테마 보기라이트 모드와 다크 모드를 모두 지원하며, 총 4가지 테마를 선택할 수 있어요.수정하기생성한 페이지를 수정하는 것도 가능해요.배포한 페이지에 config.json라는 파일이 들어있어요. 이 파일을 [ JSON 불러오..

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• · 2026. 4. 19.

짐벌락(Gimbal lock) 시뮬레이션

짐벌락: (Gimbal lock) 오일러 각 체계에서 세 축 중 두 축이 겹치면서 한 축의 자유도를 상실하여 특정 방향으로의 회전이 불가능해지는 현상이다. 주로 중간축이 90도로 회전할 때 발생한다.*짐벌이 보이기까지 몇 초가 소요될 수 있습니다. Yaw (Z축) 0° Pitch (Y축) 90° Roll (X축) 0° ..

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• · 2026. 4. 5.

RLHF, DPO, RLVR, GRPO, On-Policy Distillation 비교

본 글은 Claude Opus 4.6으로 작성하였습니다.LLM의 post-training은 크게 두 가지 목표를 가진다. 첫째, 모델을 인간의 의도에 맞게 정렬(alignment)하는 것. 둘째, 특정 능력(특히 reasoning)을 극대화하는 것이다. 2022년 InstructGPT 이후, 이 목표를 달성하기 위한 방법론은 RLHF → DPO → RLVR/GRPO → On-Policy Distillation의 흐름으로 빠르게 발전해왔다.본 글에서는 다섯 가지 핵심 방법론의 메커니즘과 수학적 배경을 정리하고, 각각의 장단점 및 실무적 선택 기준을 비교한다.1. RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback)📄 핵심 논문: Training language mode..

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• · 2026. 3. 29.

Docker 컨테이너 모니터링: cAdvisor + Prometheus + Grafana

본 글은 Claude Sonnet 4.6으로 작성되었습니다.MLOps 환경에서 수십 개의 컨테이너가 동시에 돌아갈 때, "지금 GPU 메모리는 얼마나 쓰고 있지?", "어떤 컨테이너가 CPU를 잡아먹고 있지?" 같은 질문이 자연스럽게 생긴다. 이 글에서는 cAdvisor, Prometheus, Grafana를 조합해 컨테이너 리소스를 실시간으로 모니터링하는 스택을 구성하는 방법을 다룬다.세 도구의 역할과 관계각 도구가 어떤 역할을 하는지 먼저 파악하는 것이 중요하다.cAdvisor (Container Advisor)Google이 만든 오픈소스 도구이다. Docker 데몬의 소켓(/var/run/docker.sock)에 직접 접근해 각 컨테이너의 CPU, 메모리, 네트워크, 디스크 I/O 등의 원시 메트릭..

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• · 2026. 2. 23.