[발표자료 다운로드] LiteLLM 제품 소개 — LLM 게이트웨이 기능과 도입 순서
LiteLLM은 흩어진 LLM 호출 경로를 게이트웨이 한 곳으로 모으는 오픈소스다. 핵심 기능과 운영 한계, 2026년 보안 사고, 도입 순서를 102쪽 발표자료로 정리했다.
Jev (판단 전용 AI 모델) 입문 – 발표자료 다운로드
Jev는 글을 쓰지 않고 선택지 안의 결정과 확률만 돌려주는 판단 전용 AI 모델이다. 세 가지 질문 유형과 독립 평가 결과, 약점과 오픈소스 대안을 78쪽 발표자료로 정리했다.
쿠버네티스 DRA 도입 기준 — GPU 병목을 푸는 속성 기반 할당
GPU를 몇 개 달라고 세던 방식이 쿠버네티스 v1.34에서 끝났다. DRA는 장치 속성을 스케줄러가 직접 읽게 하고, 공유 방식과 연결 조건을 요청 단위로 고르게 한다.
![[발표자료 다운로드] Hermes Agent - AI 에이전트 도입 점검 기준과 보안 지침](https://www.msap.ai/wp-content/uploads/2026/08/thumbnail-21.webp)
[발표자료 다운로드] Hermes Agent – AI 에이전트 도입 점검 기준과 보안 지침
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생성형 AI 진화 4단계 — LLM에서 Agentic까지
이 도입 파트는 총 14장으로 구성되며, 개념 이해에서 아키텍처, 도입 과제, 배경 기술까지 네 흐름으로 나눠 볼 수 있습니다.
공공기관 AI, 왜 온프레미스여야 하는가 — 공공 AI 플랫폼 도입 가이드
SaaS를 쓸 수 없는 이유: SaaS와 온프레미스의 데이터 경로를 7단계와 3단계로 비교하고, 개보법·국정원·N²SF·EU AI Act의 4중 통제선이 어떻게 SaaS를 동시에 차단하는지 짚습니다.
Docker Compose & Swarm 완벽 정리 — 컨테이너부터 클러스터까지
컨테이너는 이제 개발과 운영의 표준이 되었지만, 막상 "이미지는 왜 가볍고, 컨테이너는 가상머신과 뭐가 다르며, 여러 컨테이너를 한 번에 어떻게 띄우고, 서버 여러 대로는 어떻게 확장하는가"를 한 흐름으로 설명하려고 하면 막히는 경우가 많습니다.
AI 에이전트 직접 만들기 — Flowise 데모 13개로 끝내기
AI Agent를 만들겠다고 결심했을 때 가장 막막한 지점은 "노드를 어디서부터 어떻게 연결해야 하는가"입니다.
코드 수정 없이 쿠버네티스 운영 상태 진단 (Observability)
시스템을 여러 개의 마이크로서비스로 나누면서 배포 속도는 빨라졌지만, 하나의 요청이 어느 서비스에서 지연되는지, 어떤 서비스가 어떤 서비스를 호출하는지를 외부에서 추적하기는 더 어려워졌습니다.
Flowise 기초 — 핵심 14개 노드로 AI 에이전트 구축하기
LLM 애플리케이션을 만들 때 우리는 흔히 LangChain·LangGraph·CrewAI 같은 코드 프레임워크부터 떠올립니다.
