조대협의 블로그

조대협 (http://bcho.tistory.com 앤트로픽에서 운영중인 모델의 데이터를 분석해서, 앤트로픽 모델이 주로 누가 어디에 사용하는지를 정리한 논문이 있어서 정리해본다. https://arxiv.org/abs/2503.04761v1?fbclid=IwY2xjawJWyMVleHRuA2FlbQIxMAABHVWipyblGC0KyHFa9XOFI58D9_YyB-2OTRySYTyE2sQ1xAiR4QwW5wXIEg_aem_FxQeOTGerX42xiHBiCRZIQ Which Economic Tasks are Performed with AI? Evidence from Millions of Claude ConversationsDespite widespread speculation about artificial i..

2025년 Devops 트랜드에 대한 무료 세미나를 알려드립니다. https://docs.google.com/.../1FAIpQLScNuq7qBqEPVF.../viewform미국에서는 이제 Devops는 너무 필수적인 것이라 많이 이야기 하지 않습니다. 그보다 비용 효율화를 위한 Finops, 보안을 위한 Secops와 개발과/운영을 밀접하게 연계해서 비즈니스 임팩트를 주기 위한 부분을 많이 고민합니다.2025년 Devops트랜드에 대해서 구글의 정명훈님과 전 화해 CTO님 이재광님이 준비했습니다.

조대협 (http://bcho.tistory.com)소프트웨어를 작성하는 방식이 변화하고 있다. "바이브 코딩(Vibe Coding)"은 더 직관적이고 AI 주도적인 개발 프로세스를 일컫는 용어로 주목받고 있다. 온라인 커뮤니티에서 만들어지고 Cursor나 Windsurf 같은 도구를 통해 대중화된 이 방식은, 모든 코드를 직접 입력하기보다 지능형 에이전트를 통해 자신의 비전, 즉 "바이브(vibe)"에 기반하여 애플리케이션을 구축하도록 안내하는 것에 가깝다."에이전트 기반 코딩(Agentic Coding)"이라고도 알려진 이 방식은 단순히 멋진 자동 완성과는 다르다. 이는 Claude 3.7 Sonnet('Thinking' 버전이 특히)이나 Grok과 같은 AI 모델과 협력하여 초기 구조 설정부터 기능..

조대협 (http://bcho.tistory.com) 최근 여러 LLM이 소개 되고 있는데, LLM 마다 가격이나 특성이 틀리기 때문에 여러 모델을 함께 사용하는 경우가 있는데, 이때 마다 SDK가 달라서 어려움이 있을 수 있다. (물론 Langchain을 써도 된다.) 또한 금액이나 요청 종류에 따라서 특정 LLM으로 라우팅을 하거나 또는 특정 LLM 모델이 응답을 하지 못할때 Fallback등의 기능을 구현해야 하는데, LiteLLM은 이런 기능을 제공하는 파이썬 라이브러리이다. 이글에서는 LiteLLM과, 대표적인 라우팅 기능에 대해서 알아보도록 한다. 1. LiteLLM이란 무엇이고 왜 필요한가?LiteLLM은 다양한 LLM 제공자(Provider)들의 API를 표준화된 단일 인터페이스로 호출할 ..

정명훈 (구글 클라우드)IT에서의 효율성IT에서 효율성을 얻을 수 있는 최고의 방법은 무엇일까? 반복과 재사용이다. 아날로그 현실 세계와 달리 디지털 기반의 IT 세계에서는 동일한 결과물을 만드는 것이 매우 쉽다. 친구나 동료가 말한 목소리를 기억하고 전달하는 아날로그 방식은 내용을 빼먹기도 하지만, 디지털로 남겨지는 스마트폰 녹음은 10년이 지나도 그대로 전달할 수 있다. 한 번 녹음된 디지털 음성은 10개를 복제하던 100개를 복제하던 품질이 그대로 유지된다.  IT 발전의 역사는 반복과 재사용을 통한 효율화의 역사이다. 어떻게 하면 하드웨어 또는 소프트웨어를 모듈 단위로 만들어 재사용할 수 있게 고민한다. 함수를 통해서, 컴포넌트를 통해서 그리고 API를 통해서 소프트웨어를 재사용한다. 인텔과 AM..

async with 와 as 자세한 설명 및 예제 (Python Async)async with 와 as는 파이썬의 비동기 프로그래밍 (asyncio)에서 비동기 컨텍스트 관리자를 사용할 때 핵심적인 역할을 합니다. 일반적인 with 구문과 비슷하지만, 비동기 작업에 특화되어 리소스 관리를 더욱 강력하고 효율적으로 만들어줍니다.1. 컨텍스트 관리자 (Context Manager) 복습: with 구문과 as 절 (동기)먼저, 일반적인 (동기) 컨텍스트 관리자를 이해하는 것이 중요합니다. with 구문은 특정 리소스 (파일, 연결 등)를 안전하게 사용하고, 사용 후 자동으로 정리 (close, release 등)하도록 보장하는 메커니즘입니다.# 일반적인 with 구문 (동기 파일 I/O)with open("..

Python Function Annotations (100줄 이내 설명)Python Function Annotations는 함수 매개변수와 반환 값에 대한 타입 힌트 및 메타데이터를 제공하는 기능입니다. Python 3.5+ 부터 사용 가능하며, def 키워드 함수 정의 시 콜론 : 뒤에 표현식을 사용하여 어노테이션을 추가합니다.핵심은 리턴 타입을 강제하는 것이 아니라, 개발자나 IDE 와 같은 도구에게 가독성을 높이기 위한 방법이다.  문법:def function_name(param1: type_hint, param2: type_hint = default_value) -> return_type_hint: # 함수 내용 return valueparam1: type_hint: 매개변수 param..

Python 코루틴 (Coroutine) 상세 설명코루틴은 프로그래밍의 패러다임 중 하나로, 서브루틴(함수)을 일반화한 개념입니다. 단순히 순차적으로 실행되는 함수와 달리, 코루틴은 실행을 일시 중단(pause)했다가 나중에 다시 재개(resume)할 수 있는 능력을 핵심으로 가집니다. 이러한 특징 덕분에 코루틴은 비동기 프로그래밍과 동시성 프로그래밍에서 매우 강력한 도구로 활용됩니다.1. 코루틴이란 무엇인가? (서브루틴과의 비교)서브루틴 (Subroutine, 일반 함수):단방향 진입/탈출 (Single entry point/exit point): 함수는 시작점에서 진입하여, 종료점에서 탈출합니다.호출자-피호출자 관계 (Caller-Callee): 함수를 호출하는 쪽(caller)과 호출되는 쪽(cal..

제너레이터(Generator)와 이터레이터(Iterator) 비교: 장단점제너레이터와 이터레이터는 모두 파이썬에서 값을 순차적으로 생성하는 데 사용되는 객체입니다. 하지만 구현 방식과 사용 사례에서 차이가 있습니다.이터레이터 (Iterator)정의:이터레이터는 __iter__() 와 __next__() 라는 두 개의 특별한 메서드(매직 메서드 또는 던더 메서드)를 구현하여 값을 순차적으로 꺼낼 수 있도록 하는 객체입니다.__iter__() 메서드는 이터레이터 객체 자신을 반환합니다.__next__() 메서드는 다음 값을 반환하거나, 더 이상 반환할 값이 없을 때 StopIteration 예외를 발생시킵니다.구현 예:class MyIterator: def __init__(self, data): ..

yield 키워드 설명yield 키워드는 Python에서 제너레이터(Generator) 함수를 정의할 때 사용되는 특별한 키워드입니다. 제너레이터는 이터레이터(Iterator)의 한 종류로, 값을 한 번에 모두 메모리에 저장하는 대신, 필요할 때마다 하나씩 생성하여 반환합니다.1. 제너레이터 (Generator)이터레이터(Iterator): __iter__() 와 __next__() 메서드를 구현하여 값을 순차적으로 꺼낼 수 있는 객체입니다. 리스트, 튜플, 문자열 등이 이터레이터의 예입니다.제너레이터(Generator): yield 키워드를 사용하여 이터레이터를 간단하게 생성하는 방법입니다. 함수 내에서 yield를 만나면, 해당 값을 반환하고 함수의 실행을 일시 중지합니다. 다음에 다시 호출되면, 중..