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브루노(Bruno)는 API 테스트를 위한 오픈 소스 도구로, 최근 Postman과 같은 기존 도구들의 대안으로 큰 관심을 받고 있습니다. 이 글에서는 Bruno를 사용한 API 자동화 테스트에 대해 알아보겠습니다.여러분이 레스토랑에서 주문한 음식을 배달받는 과정을 생각해보세요.주문서(API 요청)를 작성하여 주방(서버)에 전달하고원하는 음식(응답)이 정확하게 배달되는지 확인하는 것Bruno는 이 전체 과정을 자동으로 검증해주는 배달 매니저 역할을 합니다!왜 Bruno가 필요한가?Bruno가 해결하는 문제들은 다음과 같습니다:복잡한 API 테스트 자동화: 반복적인 API 테스트를 자동화하여 개발자와 테스터의 시간을 절약합니다.효율적인 협업: Git과 통합되어 팀 간의 API 테스트 공유가 용이합니다.데이..

🔧 GitHub 인기 저장소 시리즈를 계속해서, 이번에는 41위부터 50위까지의 프로젝트들을 살펴보겠습니다.이 저장소들은 마치 현대 소프트웨어 개발의 기둥과 같습니다. 여러분이 건물을 짓기 위해 기초 공사가 필요하듯, 이 프로젝트들은 수많은 애플리케이션과 서비스의 기반이 되는 핵심 기술들이죠.현대 웹/앱 개발의 근간이 되는 기술 스택들이 대거 포함되어 있습니다엔터프라이즈급 소프트웨어 개발에 필수적인 도구들이 많습니다왜 필요한가?이 저장소들이 개발 생태계에서 중요한 이유는 다음과 같습니다:플랫폼 독립성: Electron은 크로스 플랫폼 데스크톱 앱 개발을 가능하게 합니다확장성: Kubernetes는 대규모 애플리케이션 배포와 관리를 자동화합니다표준화: TypeScript, Node.js는 JavaScri..

🚀 이번에는 GitHub 별점 순위 31위부터 40위까지의 인기 오픈소스 프로젝트를 알아보겠습니다.이 저장소들은 마치 개발자의 비밀 무기 같아서, 특정 문제를 해결하거나 생산성을 높이는 데 큰 도움이 됩니다. 여러분이 산에 오를 때 필요한 장비를 챙기듯, 개발 여정에서도 이런 도구들이 든든한 동반자가 되어줄 거예요!특화된 기능을 제공하는 전문 도구들이 많이 포함되어 있습니다특히 실무에서 자주 마주치는 문제들을 해결하는 솔루션들이 많아요왜 필요한가?이 저장소들이 개발자에게 중요한 이유는 다음과 같습니다:시간 절약: youtube-dl, scrcpy 같은 도구는 반복적인 작업을 자동화합니다개발 효율성: Next.js, React Native와 같은 프레임워크는 개발 속도를 크게 높여줍니다학습 자원: 알고리..

🖐️ 이번에는 GitHub 별점 순위 21위부터 30위까지의 저장소들을 살펴보겠습니다.이 저장소들은 마치 개발자의 스위스 아미 나이프와 같습니다. 일상적인 개발 작업부터 특수한 상황까지 대응할 수 있는 다양한 도구들을 제공하죠. 여러분이 주방에서 요리 도구를 고르듯, 개발자도 자신에게 맞는 도구를 선택해 효율성을 높일 수 있습니다.다양한 개발 도구와 가이드라인을 포함하고 있어요특히 일상 업무 효율성을 높이는 프로젝트들이 많습니다왜 필요한가?이 저장소들이 개발자들에게 가치 있는 이유는 다음과 같습니다:생산성 향상: VS Code, 명령줄 가이드 등은 개발 속도를 크게 높여줍니다표준화: 코딩 스타일 가이드는 팀 협업의 일관성을 유지하는 데 도움이 됩니다최신 기술 접근: AI 도구와 같은 최신 기술을 쉽게 ..

안녕하세요! 지난번에 이어 GitHub에서 별을 가장 많이 받은 저장소 중 11위부터 20위까지를 소개해드릴게요. 🚀 이 저장소들은 마치 개발 세계의 등대와 같아서, 많은 개발자들이 길을 찾을 때 참고하는 프로젝트들입니다. 여러분이 도서관에서 베스트셀러 코너를 찾는 것처럼, 이 저장소들은 개발 세계의 베스트셀러라고 할 수 있죠!각 분야의 표준이 되는 프로젝트들이 많이 포함되어 있습니다알고리즘, 운영체제, 머신러닝, UI 프레임워크 등 다양한 분야를 망라합니다왜 필요한가?이 저장소들이 개발자들에게 중요한 이유는 다음과 같습니다:실무 표준: 많은 기업들이 이 프로젝트들을 실무에 직접 활용하고 있습니다학습 자원: 각 분야의 최고 전문가들이 만든 코드로부터 배울 수 있습니다최신 트렌드: 기술 발전 방향을 이해..

🖐️ 오늘은 GitHub에서 가장 많은 사랑을 받고 있는 오픈소스 프로젝트 10개를 소개해드릴게요.GitHub의 별(star)은 마치 식당의 미슐랭 별처럼 개발자 커뮤니티에서 그 가치를 인정받았다는 증표입니다. 여러분이 슈퍼마켓에서 상품을 고를 때 리뷰를 확인하듯, 개발자들은 GitHub의 별을 통해 유용한 프로젝트를 찾아냅니다.별이 많은 저장소는 보통 많은 개발자들이 유용하다고 인정한 프로젝트입니다이러한 프로젝트들은 보통 문서화가 잘 되어 있고 커뮤니티 지원이 활발한 편이죠왜 인기 저장소를 알아야 할까요?GitHub 인기 저장소를 아는 것이 중요한 이유는 다음과 같습니다:학습 자원: 최고의 오픈소스 프로젝트를 통해 최신 기술과 모범 사례를 배울 수 있습니다커리어 기회: 인기 있는 프로젝트에 기여하면 ..

안녕하세요! 👋 데이터 엔지니어링, 머신러닝 파이프라인, ETL 작업 등등... 처리해야 할 작업 흐름이 점점 복잡해지고 있지 않나요? 🤯 마치 수많은 악기 연주자를 이끌어야 하는 오케스트라 지휘자처럼, 이 복잡한 작업들을 어떻게 조화롭게 관리하고 실행할 수 있을까요? 오늘은 바로 이 문제에 대한 멋진 해결책, Apache Airflow에 대해 쉽고 재미있게 알아보겠습니다!등장 배경과거에는 복잡한 작업들을 어떻게 처리했을까요? 🤔 아마 많은 분들이 쉘 스크립트(.sh)를 잔뜩 만들어 크론탭(Crontab) 에 등록해서 사용했을 겁니다.초기: 개별 스크립트를 작성하고, 리눅스의 cron 같은 스케줄러를 이용해 특정 시간에 실행되도록 설정했습니다.문제점:작업 간의 의존성 관리 🔗 (A 작업이 끝나야 ..

언어 모델(LLM)을 더 효과적으로 활용하고 싶으신가요? 파인튜닝은 기존 모델을 여러분의 필요에 맞게 조정하는 핵심 기술입니다. 하지만 어떤 방법을 선택해야 할까요?여러분이 맞춤옷을 만드는 과정으로 생각해보세요.전체 파인튜닝은 옷 전체를 처음부터 다시 만드는 것LoRA는 기존 옷에 작은 패치를 붙이는 것QLoRA는 가볍고 저렴한 소재로 패치를 만들어 붙이는 것왜 필요한가?파인튜닝 방법이 해결하는 문제들은 다음과 같습니다:컴퓨팅 자원 제한: 대형 언어 모델은 수십억 개의 매개변수를 가지고 있어 일반 소비자 하드웨어로 훈련하기 어렵습니다.시간 효율성: 전체 모델을 훈련하는 것은 시간이 많이 소요됩니다.저장 공간: 파인튜닝된 모델 저장에 필요한 공간이 크게 차이납니다.연구 접근성: 고가의 GPU가 없는 연구자..

LLM 파인튜닝이 어려워서 포기하고 싶었던 적이 있나요? 복잡한 코드와 환경 설정 때문에 머리가 아팠다면, 이제 걱정하지 마세요! LlamaFactory가 여러분의 구원자가 되어드립니다 😎등장 배경과거에는 LLM 파인튜닝이 정말 복잡했어요. Hugging Face Transformers 라이브러리가 나와서 많이 편해졌지만, 여전히 많은 문제가 있었습니다:기존의 문제점들:환경 설정의 지옥: GPU 환경 구성, 라이브러리 호환성 체크, CUDA 버전 맞추기 등 설치만으로도 몇 시간이 걸렸어요복잡한 코드 작성: 각 파인튜닝 단계마다 다른 스크립트를 작성해야 했고, 데이터 전처리부터 학습까지 모든 걸 직접 코딩해야 했습니다메모리 관리의 어려움: 대용량 모델을 작은 GPU에서 돌리는 것은 거의 불가능했어요Lla..

안녕하세요! 오늘은 AI 모델의 성능을 끌어올리는 강력한 기술인 '파인튜닝'에 대해 알아보려고 합니다. 특히 누구나 쉽게 사용할 수 있는 오픈소스 도구들을 중심으로 살펴볼게요.파인튜닝을 일상적인 비유로 설명하자면, 기성복을 맞춤 수선하는 것과 같습니다. 완전히 새 옷을 만드는 대신(처음부터.모델 훈련), 잘 만들어진 옷(사전 훈련된 모델)을 내 체형에 맞게 조금 수정(파인튜닝)하는 거죠!전체 옷을 새로 만들 필요 없이 소매 길이나 허리 부분만 수정맞춤 수선은 새 옷을 만드는 것보다 시간과 비용이 적게 들어요기본 디자인은 유지하면서 나에게 딱 맞는 옷으로 변신!왜 필요한가?파인튜닝이 해결하는 문제들은 다음과 같습니다:일반 모델의 한계 극복: 범용 모델은 특정 분야에서 깊이 있는 답변을 제공하기 어려움자원 ..