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이미지 AI로 휴대전화 PCB 및 프레임의 크랙 취약성 예측하기
이미지 AI로 휴대전화 PCB 및 프레임의 크랙 취약성 예측하기 이미지 AI로 휴대전화 PCB 및 프레임의 크랙 취약성 예측하기 1. 데이터 수집 및 전처리 고해상도 이미지 데이터 수집이 핵심입니다. PCB와 프레임의 다양한 크랙 이미지를 확보하고, 정확한 라벨링이 필요합니다. 2. AI 결함 검출 모델 설계 CNN(합성곱 신경망)을 활용하여 이미지의 지역적
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안드로이드폰에서 오픈소스 LLM 구동 및 ADB 활용 가이드
안드로이드폰에서 오픈소스 LLM 구동 및 ADB 활용 가이드 안드로이드폰에서 오픈소스 LLM 구동 및 결과 추출 방법 1. 모바일 LLM 구동 접근법 * 경량 LLM 선택: 파라미터 40억 이하 모델 (MobileLLM, TinyLlama) * 최적화 기법: 양자화, 레이어 공유, 임베딩 최적화 2. 구현 방식 1. 경량 모델 다운로드 (ONNX, GGML 포맷) 2. Termux/모바일
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Open WebUI와 n8n 연동 가이드
Open WebUI와 n8n 연동 가이드 🚀 Open WebUI와 n8n 통합 가이드 1. 환경 준비 이 가이드는 Docker 기반 환경에서 Open WebUI와 n8n을 Self-Hosting하고 연동하는 상세 절차를 설명합니다. 2. Open WebUI 설치 # Docker Compose 예시 version: '3.8' services: open-webui: image: open-webui/open-webui:latest ports: - "8080:8080"
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OpenAI Batch API: 최대 50% 비용 절감 전략
OpenAI Batch API: 최대 50% 비용 절감 전략 OpenAI Batch Process로 API 비용 획기적 절감 Batch Process란? 여러 개의 요청을 하나로 묶어 동시에 처리하는 혁신적인 API 접근 방식입니다. 주요 장점 * 대량 데이터 처리에 최적화 * 최대 50% 비용 절감 효과 * 비동기 대규모 작업에 적합 비용 절감 세부 전략 기존 API Batch
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OpenAI Batch API: 대규모 요청의 효율적인 처리
OpenAI Batch API: 대규모 요청의 효율적인 처리 OpenAI Batch API로 대량 데이터 처리하기 배치 처리의 핵심 OpenAI API의 Batch Process 기능은 대량의 요청을 효율적이고 비동기적으로 처리할 수 있게 해주는 강력한 도구입니다. 배치 처리의 주요 단계 1. 입력 데이터 준비 (JSONL 파일) { "messages": [{"role": "user"
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Sandbox 구조 내에서 사용자의 요청을 수행하는 MCP
Sandbox 구조 내에서 MCP(Model Context Protocol)는 사용자의 요청을 안전하게 처리하며 외부 데이터 소스와 LLM(대형 언어 모델) 간의 중계 역할을 수행합니다. 아래에서는 MCP의 역할, 내부 구조, 그리고 Sandbox 환경과의 연계 방식을 상세히 설명합니다. MCP의 핵심 역할 * 요청 중계 및 안전성 보장 사용자가 LLM 기반 툴(예: Cursor, Claude
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가장 저렴한 호스팅 서비스와 GPU 사양이 포함된 가장 저렴한 호스팅 서비스
가장 저렴한 호스팅 서비스와 GPU 사양이 포함된 가장 저렴한 호스팅 서비스에 대해 상세히 안내합니다. 가장 저렴한 일반 호스팅 서비스 * Hostinger는 대표적인 초저가 호스팅 업체로, 월 1달러 미만의 기본 공유 호스팅 플랜을 제공하는 경우도 있습니다. 스토리지는 100GB부터 무제한 옵션까지 다양하며, 트래픽도 100GB에서 무제한까지 지원합니다. 이벤트나 프로모션을 자주 하므로, 최저 요금을 원한다면
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AI용 가성비 노트북 추천
2025년 기준 AI용 가성비 노트북을 선택할 때 가장 중요한 기준은 AI 전용 프로세서(NPU) 탑재, 충분한 메모리, 최신 CPU와 함께 가격 대비 성능입니다. 아래에 대표적인 추천 모델과 선택 시 체크해야 할 기준을 안내합니다. 1. 주요 AI용 가성비 노트북 추천 | 모델명 | 주요 특징 | 대략 가격대 | |-------------------------------------|-------------------------------------------------------------------------------------|------------------| | ASUS Vivobook S
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n8n에서 구글 트렌드 조사 후 트렌드 상위 항목에 대해 perplexity로 조사하고, claude로 아름다운 블로그용 글을 작성하여 ghost blog에 포스트하기
아래는 n8n에서 구글 트렌드 조사 후, 트렌드 상위 항목에 대해 Perplexity로 조사하고, Claude로 블로그용 글을 작성해서 Ghost 블로그에 포스트하는 전 과정에 대한 상세 한글 가이드입니다. 모든 과정은 워크플로우 소프트웨어 n8n을 중심으로 자동화를 구현하는 방향으로 설명합니다. 1. n8n 설치 및 기본 설정 * n8n 설치 방법 * Docker를 이용한 설치(권장): bash docker
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n8n에서 여러 ai 서비스를 활용하여 사용자가 요청한 앱을 버그없이 완성하여 메일로 코드(프로젝트 압축형태)와 앱 을 첨부하여 자동 전송하기
n8n에서 여러 AI 서비스를 활용해 사용자가 요청한 앱을 버그 없이 완성하고, 코드(프로젝트 압축파일)와 앱을 메일로 자동 전송하는 과정을 단계별로 자세히 설명합니다. 1. n8n 환경 준비 및 AI 서비스 연동 * n8n 설치 및 실행: n8n은 워크플로우 자동화 플랫폼입니다. 클라우드 버전 또는 자체 서버에 설치해 사용할 수 있습니다[3]. * AI
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onlyoffice 도커 이미지로 공유 오피스 서버 셋업 및 구글시트 대체하기
ONLYOFFICE 도커 이미지로 공유 오피스 서버 셋업 및 구글시트 대체 가이드 아래는 ONLYOFFICE를 도커 이미지로 설치해 사내 공유 오피스 서버로 활용하고, 구글시트의 주요 기능을 대체하는 방법을 한글로 상세하게 안내합니다. 1. 사전 준비 * 운영체제: Ubuntu 20.04 이상 권장(다른 Linux 서버 혹은 Synology NAS 등에서도 설치 가능) * 사양: ONLYOFFICE는 메모리(
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n8n에서 perplexity api 로 생성한 글 perplexity page 형식으로 변환 후 ghost에 post
n8n에서 Perplexity API로 생성한 글을 Perplexity 페이지 형식으로 변환하여 Ghost에 자동 포스팅하는 상세 가이드(한글) 다음은 n8n으로 Perplexity API에서 글을 생성한 뒤, 해당 결과를 Perplexity 페이지 스타일로 변환하고, Ghost에 자동 게시하는 과정의 단계별 가이드입니다. 본 가이드는 출처 링크 및 URL을 본문에 포함하지 않는 조건을 전제로 작성되었습니다. 1. Perplexity API 키