LLM EDUCATION · 8 INTEGRATED COURSES
로컬 LLM을 고르고, 연결하고, 안전하게 운영하는 법
20개 핵심 단원의 깊이는 그대로 유지하고, 함께 읽어야 이해되는 내용을 8개 긴 과정으로 묶었습니다. 왼쪽에서 과정을 고르면 교재·도해·실습·평가가 한 페이지에 이어집니다.
내 학습 진도0 / 8개 과정
통합 과정마다 마지막에 한 번만 완료합니다.- 사용자 과정
- 8개
- 검증된 핵심 단원
- 20개
- 학습 방식
- 긴 글 + 조작 실습
LLM EDUCATION
8개 통합 과정
- 01LLM Foundations
LLM 원리와 언어
낯선 용어를 따로 암기하지 않고 입력이 token을 거쳐 응답이 되는 전체 흐름을 설명합니다.
완전 입문 - 02Memory & Quantization
메모리와 양자화
모델 파일 크기, 실행 메모리, 문맥 길이와 활성 파라미터의 차이를 실제 수치로 판단합니다.
기초 - 03AI Hardware Selection
가속기와 시스템 선택
제품 이름보다 workload, 메모리, software ecosystem과 운영 조건을 먼저 비교합니다.
기초 - 04Models & Runtimes
모델과 실행 도구
모델을 찾고 받은 뒤 맞는 실행 도구로 재현하며 출처와 버전을 증거로 남깁니다.
기초 - 05Prompt & Agent Workflows
Prompt와 Agent 업무
생성 결과를 그대로 믿지 않고 도구 권한, 실패 경로와 사람의 검토 지점을 설계합니다.
실전 - 06Data & Fine-tuning
데이터와 미세조정
데이터 계약과 baseline을 먼저 고정하고 작은 adapter 학습의 효과와 비용을 비교합니다.
실전 - 07RAG & Evaluation
RAG와 평가
문서를 검색해 답의 근거를 연결하고 같은 질문 집합으로 변경 전후 품질을 재검증합니다.
실전 - 08Secure Serving
안전한 Serving
모델 API를 공개하기 전에 보안 경계, 관측 지표, rollback과 사용자 결과를 하나의 인수 기준으로 묶습니다.
종합