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ComfyUI 워크플로우가 느려지는 원인을 캐시 관점에서 진단하고, 노드 설계·입력 고정·파일 캐시·배치 전략으로 재실행 시간을 줄이는 실전 최적화 방법을 정리합니다.
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기술의 본질을 탐구하고 학습한 내용을 정제하여 공유합니다.
더 나은 개발 생태계를 위해 엔지니어링 인사이트를 아카이빙합니다.
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AutoGPT의 성능은 모델 자체보다 메모리 설계에서 크게 갈립니다. 단기·장기·작업 메모리를 어떻게 나누고, 어떤 기준으로 저장·검색·요약할지 실전 관점에서 정리합니다.- Published on
PyTorch QAT(Quantization Aware Training)로 모델을 4배까지 경량화하는 방법을 정리합니다. 정확도 손실을 줄이는 양자화 흐름, 학습·변환 코드, 실전 체크포인트까지 함께 살펴봅니다.- Published on
LangChain에서 도구 호출이 실패할 때 가장 먼저 확인해야 할 원인부터 로그 분석, 스키마 점검, 재시도 전략까지 실전적으로 정리합니다. 함수 호출이 왜 비어 보이는지, 왜 `tool_call`이 누락되는지, 어떻게 안정적으로 복구하는지까지 단계별로 설명합니다.- Published on
Pinecone에서 임베딩 검색 품질과 지연 시간을 함께 잡는 튜닝 방법을 정리했습니다. 인덱스 설계, 청크 전략, 메타데이터 필터, 쿼리 파라미터까지 실무 관점에서 단계별로 설명합니다.