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모집 마감하였습니다. 많은 지원과 관심에 감사드립니다. 신청자분들은 차주 월요일(7월 27일) 참여 공지 이메일 보내드리겠습니다.

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스터디 개요 🎓

• 목적 : LLM 서비스 제공 및 최적화에 대한 지식에 대한 학습 및 실습 따라해보기

  

  Figure 4-7. Implementing model serving with an open source stack

• 스터디 책/사이트 → 책 구매 필수는 아닙니다.

  • [Book] Hands-On LLM Serving and Optimization (2026.4 출간, 374p) - Site, Code
  • [AWS Workshop] Generative AI on Amazon EKS - Site, Github, g6e.2xlarge
  • [llm-d] 공식 문서 https://llm-d.ai/docs
  • (옵션/추천 책) 무료 다운로드 가능 Inference Engineering - Site , 100days

• 실습 참여를 위한 필수 사항

  • 필수 : AWS/GCP/Azure등 GPU 인스턴스들 사용 준비 → 6주차 경우 AWS EKS 환경에서 진행
  • 옵션 : GPU 카드가 최소 1장 장착된 PC or **Google Colab(무료)**

모집 대상 및 모집 인원 🎟️

• 스터디 참여 권장 대상 : LLM/K8S 기본 이해를 가진 분, 아래는 LLM 책에서 발췌

  • LLM 모델을 학습시키거나 미세 조정한 후, 이제 실제 사용자에게 효율적으로 제공해야 하는 ML/AI 엔지니어 및 연구원들
  • 온프레미스, 클라우드 또는 하이브리드 환경에 관계없이 갑자기 **'LLM 서비스 담당'**이 된 백엔드 및 플랫폼 엔지니어
  • LLM, 에이전트 및 RAG 워크로드를 지원하도록 기존 ML 플랫폼을 확장해야 하는 데이터 및 MLOps 엔지니어
  • 아키텍처, 프레임워크 및 GPU 전략을 선택하고 클라우드와 자체 호스팅 간의 장단점을 평가하는 책임을 맡은 기술 리더 및 아키텍트
  • 호스팅 비용 절감, 안정성 향상, 성능 및 경제성 관리의 통제권 확보가 필요한 에이전트 플랫폼 또는 AI 제품 개발 스타트업 창업자 및 중소기업가
  • LLM의 기본 원리를 이해하고 실제 생산 시스템이 어떻게 설계, 최적화 및 운영되는지 배우고 싶어하는 학생 및 예비 엔지니어

• 모집 인원 : 70명 선착순 신청

<aside> 💡 이전 저희 팀 스터디에서 탈락하셨던 분들은 지원하실 수 없음을 미리 알려드립니다.

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스터디 진행자 소개 🧙🏻

• 서종호(가시다 gasida): 모임장 Cisco CCIEx3 - linkedin

스터디 신청 🙋🏻‍♀️

• 7월 21(화) ~ 7월 27일(월) 까지 지원서 신청 - 링크
  • 단, 신청 인원이 70분 이상일 경우 조기 신청 마감됨

스터디 운영 방식 👨🏻‍🏫

• 2시간 온라인 강의 형태로 진행하고, 분량에 따라 30분 추가 될 수 있습니다.
  • 일요일 저녁 8시반 스터디 시간에 불가피한 사정으로 참석 못하실 경우, 녹화 영상을 보시면 됩니다.