LLM SYSTEMS ENGINEERING · 한국어 학습 노트

모델이 실행되는
시스템을 이해하기.

모델, 하드웨어, 워크로드.
세 가지 관점으로 기초부터 추론·학습·RL까지 차근차근 연결합니다.

학습 경로 살펴보기 ↓
모델어떤 계산과 상태가 필요한가하드웨어어디서 어떻게 실행하는가워크로드어떤 조건과 목표를 가지는가

LEARNING PATH

작은 실행에서 시작하는 네 단계

01

기초

모델의 계산이 GPU 실행으로 이어지는 과정

준비 중
02

추론

고정된 가중치로 요청을 효율적으로 처리하기

준비 중
03

학습

Pretraining과 SFT, 한 GPU에서 여러 노드까지

준비 중
04

RL

생성·평가·학습을 하나의 과정으로 연결하기

준비 중

이곳에서는 Pretraining·SFT를 학습 과정으로, RL을 별도 과정으로 다룹니다. 일반적인 용어에서 SFT도 post-training에 포함됩니다.

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첫 번째 글을 준비하고 있습니다. 공개되는 글은 이곳에서 순서대로 읽을 수 있습니다.