폐쇄망/내부망에서 Claude Code를 로컬 LLM과 연동하는 방법. claude-code-router로 vLLM 서버와 연결하여 에이전트 코딩 환경을 구축합니다.

폐쇄망/내부망에서 로컬 LLM 서버 구축 시 양자화 기법 선택 가이드. FP8, AWQ, GPTQ, GGUF의 특징과 vLLM, llama.cpp 호환성을 정리합니다.

폐쇄망/내부망에서 로컬 LLM 서버를 구축할 때 어떤 서빙 프레임워크를 선택해야 하는지 비교합니다. vLLM, SGLang, llama.cpp, Ollama의 장단점을 정리합니다.

폐쇄망/내부망 로컬 LLM 서버 구축 시 알아야 할 추론 속도(TPS) 개념. Prefill/Decode 차이와 MoE vs Dense 모델 비교를 통해 실무에서 모델 선택 기준을 제시합니다.

AI를 활용한 업무 효율화 시리즈 두 번째 글

AI를 활용한 반복 업무 배치 처리 자동화 방법과 실무 적용 사례

폐쇄망/내부망에서 로컬 LLM 모델 선택을 위한 벤치마크 분석과 VRAM 메모리 요구량 계산법. FP8 모델과 KV Cache 메모리 산정 방법을 다룹니다.

폐쇄망/내부망에서 로컬 LLM 서버를 구축하여 Claude Code 에이전트 코딩 환경을 만드는 방법. 망분리 환경에서 vLLM 기반 AI 코딩 시스템 구축 가이드.

매매 시스템 최적화 기법을 다룹니다. 메모리 정렬, 캐시 효율화, 저지연 기법 등 나노초 단위 성능 향상을 위한 팁을 공유합니다.

주문 관리 시스템(Order Management System)의 설계와 구현 방법을 다룹니다. 주문 상태 관리, 체결 처리, 포지션 추적 등을 설명합니다.