PyTorch.KR / 파이토치 한국 사용자 모임
banner
pytorch.kr
PyTorch.KR / 파이토치 한국 사용자 모임
@pytorch.kr
PyTorch Korea User Group, 한국어 커뮤니티의 새로운 글을 공유합니다. 📰 #PyTorchKR #파이토치 #파이토치한국사용자모임
---
파이토치 한국 사용자 모임은 인공지능에 관심있는 분들께 PyTorch를 소개하고 함께 배우며 성장하는 것을 목표로 하고 있습니다🔥
[코드잇] 간단한 AI•데이터 엔지니어링 인재풀 등록만으로 사례금 20만원 받아가세요 💰
(by codeit_pytorch님)

https://d.ptln.kr/8604

[코드잇] 간단한 AI•데이터 엔지니어링 인재풀 등록만으로 사례금 20만원 받아가세요 💰
안녕하세요! 고용노동부 주관 K-Digital Training(KDT) 사업을 운영 중인 코드잇입니다. 코드잇은 KDT 사업의 혁신 훈련기관으로, 현재 2026년 신규 AI 교육과정 개설을 준비하고 있는데요. 이와 관련해, AI 또는 데이터 엔지니어링 분야 현업 경력 만 3년 이상을 보유한 분들을 대상으로 **강사 인력풀 ‘예비 등록’**을 진행하고 있습니다. ✔ 실제 강의/교육 참여 의무 없음, 단순 행정 목적의 인력풀 등록 ✔ 인력풀 등록 완료 시, 사례비 20만원(세전) 지급 ✔ 향후 과정 승인 시, 희망하시는 분에 한해 협업 기회 우선 제공 혜택 관심 있으신 분들께서는 아래 구글폼 제출을 통해 간단히 참여 의사를 밝혀주시면, 순차적으로 연락을 드려 다음 절차에 대해 상세히 안내드릴 예정입니다! 👉 인력풀 예비 등록 신청 구글폼 많은 관심과 추천 부탁...
d.ptln.kr
January 6, 2026 at 10:53 AM
Gemini OCR 비용 이슈로 API 기반 대체 OCR을 찾고 있습니다 (CPU·무학습 환경)
(by danakim님)

https://d.ptln.kr/8590

Gemini OCR 비용 이슈로 API 기반 대체 OCR을 찾고 있습니다 (CPU·무학습 환경)
현재 Gemini OCR API를 사용 중인데 비용 부담이 커진 상황입니다. 이로 인해 Gemini OCR을 대체하거나 보완할 수 있는 OCR 솔루션을 찾고 있습니다. 진행해본 실험은 OCR 모델(PaddleOCR, EasyOCR, Surya)을 AWS Lambda에 직접 올려 사용하는 방향도 실험해보았습니다. 테스트 결과, CPU 환경 기준으로 이미지 1장 처리에 최소 약 15초 이상이 소요되었고, 추론 시간이 길어 실서비스에 적용하기에는 현실적인 제약이 크다는 결론에 이르렀습니다. 기본적으로 한국어 인식이 가능해야 하고, 서버는 AWS 환경에서 GPU 없이 CPU만 사용 가능한 구조입니다. 또한 모델을 직접 학습하거나 파인튜닝할 수 있는 환경이 아니어서, 별도의 학습 없이 바로 사용할 수 있는 OCR을 전제로 검토하고 있습니다. 백엔드는 FastAPI 기반으로 운영 중이며, API 형태로 연동 가능한 방식을 선호합니다.이 조건에서는 어떤 접근 방식이 가장 현실적인 선택일지 조...
d.ptln.kr
January 5, 2026 at 7:05 AM
Truthound: Zero-Configuration 데이터 검증 — 설정 없이 시작하는 데이터 품질 프레임워크
(by DONG_GYUN_SEO님)

https://d.ptln.kr/8573

Truthound: Zero-Configuration 데이터 검증 — 설정 없이 시작하는 데이터 품질 프레임워크
Truthound는 Python 기반의 포괄적인 데이터 품질 검증 프레임워크입니다. 이 프로젝트는 ML 파이프라인에서 데이터 품질을 체계적으로 검증하고 모니터링하는 데 초점을 맞추고 있으며, 275개 이상의 빌트인 검증기(Validator)와 플러그인 아키텍처를 핵심 구성 요소로 사용합니다. 최근 ML/DL 프로젝트에서 "Garbage In, Garbage Out" 문제가 여전히 빈번합니다. 모델 성능 저하의 상당 부분이 학습 데이터나 추론 입력 데이터의 품질 문제에서 기인하지만, 대부분의 팀은 ad-hoc 스크립트나 단순 assertion에 의존하고 있습니다. Truthound는 데이터 검증을 체계화하고, 특히 ML 워크플로우에서의 데이터 드리프트 감지와 피처 품질 모니터링을 위한 전문 도구를 제공합니다. Truthound vs. 기존 데이터 검증 도구 비교 Truthound의 위치를 명확히 이해하기 위해 다른 기술들과 비교해 볼 수 있습니다. Great Expectati...
d.ptln.kr
December 31, 2025 at 12:31 PM
구글 Opal과 ComfyUI의 놀라운 유사성-빅테크의 오픈소스 착취? 로컬 AI 창작에 대한 매복 공격?
(by 18NAO님)

https://d.ptln.kr/8444

#ai #파이토치 #opensource #google
구글 Opal과 ComfyUI의 놀라운 유사성-빅테크의 오픈소스 착취? 로컬 AI 창작에 대한 매복 공격?
요약 구글의 새로운 노코드 AI 미니앱 빌더 Opal은 자연어와 비주얼 노드 기반 워크플로로 복잡한 AI 체인을 구성할 수 있게 해줍니다. 특히 이미지 생성(Imagen, Nano Banana), 텍스트 처리(Gemini), 비디오 생성 등을 연결하는 인터페이스가 오픈소스 Stable Diffusion 도구인 ComfyUI의 노드 그래프 시스템을 그대로 떠올리게 합니다. 이는 단순한 우연이 아니라, 빅테크가 풀뿌리 오픈소스 혁신을 흡수해 중앙 집중식 클라우드 서비스로 전환시키려고 하는 전략으로 보입니다. 결과적으로 로컬에서 자유롭게 창작하는 사용자들이 구글의 검열과 감시가 적용된 플랫폼으로 밀려나게 되며, 표현의 자유와 탈중앙화된 AI 생태계가 위협받고 있습니다. AI 붐 속에서 구글은 2025년 Google Labs를 통해 Opal이라는 실험적 도구(아직 Beta버전)를 출시했습니다. Opal은 사용자가 자연어로 앱 아이디어를 가지고 이것으로 비주얼 워크플로를 생성하고, 노드를...
d.ptln.kr
December 18, 2025 at 10:43 AM
DRAM 가격 급등에 대한 음모론: 서구의 계산된 무력? 로컬 AI 혁신에 대한 공격?
(by 18NAO님)

https://d.ptln.kr/8440

#ai #파이토치 #opensource
DRAM 가격 급등에 대한 음모론: 서구의 계산된 무력? 로컬 AI 혁신에 대한 공격?
요약 마이크론사의 소비자 시장 Crucial 브랜드 철수와 삼성 및 SK하이닉스의 AI 데이터센터용 고마진 HBM 제품으로의 공격적인 전략 전환으로 인한 지속적인 DRAM 가격 급등은 소비자용 메모리 공급을 의도적으로 부족하게 하고 있습니다. 이는 개인용 시스템에서 대형 모델을 실행하는 데 필수적인 로컬 AI를 이용한 개발 및 추론을 점점 더 비싸게 만들어, 서구 초대형 빅테크가 통제하는 중앙 집중식 클라우드 서비스로 사용자들을 강제로 전환하도록 하고 있습니다. 이는 일반적인 시장 추세가 아니라, 탈중앙화된 혁신을 억압하고 기업 검열을 통해 표현의 자유를 제한하며, 중국이 자국내에서의 반도체 생산 추진을 가속화시켜 서구 AI 산업의 장기적 경쟁력을 위협할 수 있는 잘못된 전략입니다. 지정학적인 긴장 고조와 탐욕에 사로잡힌 AI 붐의 그림자 속에서, 반도체 산업은 지금 대대적인 변화를 겪고 있으며, 이는 빅테크 클라우드 제공업체들의 손에 AI 권력을 집중시키면서 여기저기 흩어...
d.ptln.kr
December 17, 2025 at 3:20 PM
🐻 LLM Pretraining의 새로운 시그널, Gumini-1B & 1.5B 오픈소스 공개
(by Gumini님)

https://d.ptln.kr/8438

#llm
🐻 LLM Pretraining의 새로운 시그널, Gumini-1B & 1.5B 오픈소스 공개
🐻 LLM Pretraining의 새로운 시그널, Gumini-1B & 1.5B 오픈소스 공개 안녕하세요. AI Research Engineer 권구민입니다. 한국어–영어 이중언어 LLM, Gumini를 오픈소스로 공개합니다. 수조 개 토큰 규모의 데이터셋이 있어야만 경쟁력 있는 언어 모델을 만들 수 있는 것은 아닙니다. Gumini-1.5B는 단 3.14B 토큰으로 프리트레이닝되었으며, 5,700배 더 많은 데이터로 학습된 모델들보다 더 나은 성능을 보였습니다. 왜 이 프로젝트를 시작을까요? 현재 LLM 개발은 사실상 빅테크의 게임입니다. • 수조 토큰 규모의 데이터 • 대규모 GPU 클러스터 • 수백 명 단위의 연구·엔지니어링 팀 연구자로서, 저는 이것이 유일한 길이라는 생각을 받아들이고 싶지 않았습니다. 무식한 스케일링보다, 똑똑한 아키텍처와 학습 설계가 더 중요하다는 것을 증명하고 싶었습니다. 그 결과 • Gumini-1.5B (1.54B) ...
d.ptln.kr
December 17, 2025 at 10:28 AM
안녕하세요 뉴비입니다. 잘 부탁 드려요.
(by Tony_Kim님)

https://d.ptln.kr/8436

안녕하세요 뉴비입니다. 잘 부탁 드려요.
이제서야 가입하네요. 열심히 활동 하겠습니다.
d.ptln.kr
December 17, 2025 at 2:22 AM
[26년 초거대 AI 데이터 과제 발굴을 위한 수요조사]
(by tenopa님)

https://d.ptln.kr/8420

#llm #dataset #survey #data #syrveypaper
[26년 초거대 AI 데이터 과제 발굴을 위한 수요조사]
안녕하세요. 한국지능정보사회진흥원(NIA)과 (주)테크노베이션파트너스입니다. AI 기술 패러다임이 단순 학습을 넘어 ‘복합 추론(Reasoning)’과 ‘자율 판단’으로 진화함에 따라, 2026년 초거대 AI 데이터 구축 사업의 신규 과제를 기획하기 위한 “26년 초거대 AI 데이터 구축 수요조사”를 진행하고 있습니다. 본 조사는 대국민의 경험과 목소리를 반영하여, 향후 데이터 구축 과제 선정 등의 기초자료로 활용될 예정입니다. 여러분의 소중한 의견이 초거대 AI 데이터 구축 사업의 미래 전략에 직접 반영되므로, 바쁘시겠지만 잠시 시간을 내어 참여해 주시면 감사하겠습니다. < 설문조사 참여 안내 > 조사명: 26년 초거대 AI 데이터 구축 수요조사 조사목적: 2026년 초거대 AI 데이터 구축사업의 신규 과제 기획을 위한 의견 청취 조사기관: 한국지능정보사회진흥원(NIA), (주)테크노베이션파트너스, KAIST, AIFrenz 조사대상: AI 데이터에...
d.ptln.kr
December 15, 2025 at 1:06 AM
RetryIX 프레임워크: 통합 이종 컴퓨팅을 향한 과감한 발걸음
(by 18NAO님)

https://d.ptln.kr/8400

#ai #파이토치
RetryIX 프레임워크: 통합 이종 컴퓨팅을 향한 과감한 발걸음
RetryIX 프레임워크는 대만에 본사를 둔 RetryIX AGI Inc.가 개발한 야심찬 독자적 이종 컴퓨팅 플랫폼입니다. OpenCL에서 영감을 받은 API를 특징으로 하지만, 공식 OpenCL, CUDA 또는 ROCm을 기반으로 하거나 파생되거나 래퍼가 아닌 사용자 공간 C로 완전히 새로 구현되었습니다. 이러한 클린룸 접근 방식 덕분에 100% 정확성을 보장하는 완전한 64비트/f64 원자 연산, 공유 가상 메모리(SVM), 제로 카피 데이터 파이프라인(주장되는 200µs 미만 지연 시간), 다중 모드 토폴로지 인식, GPU-네트워크 제로 카피 전송과 같은 고급 기능을 제공할 수 있습니다. 공식 웹사이트는 https://retryixagi.com/이며, 하이브리드 GPU/CPU 실행 및 자가 복구 AI 아키텍처를 위해 OpenCL 2.0 SVM 개념을 활용하는 시맨틱 메모리 및 제로 카피 인텔리전스 시스템으로 설명되어 있습니다. 주요 소스 코드는 GitHub의 Retryix...
d.ptln.kr
December 11, 2025 at 2:39 AM
[무료 온라인 웨비나] - 인간지능 x 인공지능 토크쇼 2025년 AI 결산
(by modoolecture님)

https://d.ptln.kr/8381

#geeknews #ai #openai #google #rag #강의
[무료 온라인 웨비나] - 인간지능 x 인공지능 토크쇼 2025년 AI 결산
등록 링크 https://event-us.kr/m/118138/47522
d.ptln.kr
December 9, 2025 at 4:49 AM
CUDA 생태계의 다가오는 붕괴 (2025년 12월 기준)
(by 18NAO님)

https://d.ptln.kr/8358

#geeknews #ai #파이토치
CUDA 생태계의 다가오는 붕괴 (2025년 12월 기준)
최근 Reddit에서 어떤 중국인이 윈도우즈 상에서에 dll 파일 2개로 완벽하게 AMD GPU를 CUDA에서 실행했다는 포스팅을 보고 이것 저것 알아 보다가 Grok과의 질의 응답을 통해 이 글을 쓰게 되었습니다. 저의 주관과 Grok의 대답이 섞여 있습니다. PTX: 엔비디아의 최대 강점이자 치명적 약점 엔비디아는 2008년 자체 하드웨어 호환성 악몽을 해결하기 위해 PTX를 발명했다. 매 세대 GPU마다 호화성이 깨지는 아키텍처별 SASS 바이너리를 배포하는 대신, CUDA 툴체인은 안정적이고 잘 문서화된 가상 ISA인 PTX를 내보낸다. 드라이버가 런타임에 PTX → 해당 GPU에 맞는 SASS로 JIT 컴파일을 한다. 이 결정 하나로 엔비디아는 17년 동안 자사 생태계 안에서 완벽한 forward, backward 호환성을 유지해 왔다. 그 결정은 동시에 완벽한 외부 공격에 대한 취약성을 만들게 되었다. PTX는 공개되어 있고, 아키텍처 독립적이며, 모든 CUDA 코...
d.ptln.kr
December 5, 2025 at 8:16 PM