
BizKit AI 모델 선택과 벤치마크
좋아 보이는 모델이 아니라 명함 텍스트 정확도, JSON 안정성, Milvus 검색 품질이라는 서비스 실패 조건을 분석해 모델을 선택한 기록입니다.
Developer Portfolio
프로젝트에서 마주친 문제를 정리하고, 구현 과정과 회고를 Markdown으로 남깁니다. 단순한 결과물보다 어떤 판단으로 문제를 해결했는지 보여주는 포트폴리오를 목표 시작!

좋아 보이는 모델이 아니라 명함 텍스트 정확도, JSON 안정성, Milvus 검색 품질이라는 서비스 실패 조건을 분석해 모델을 선택한 기록입니다.

카카오테크 부트캠프 파이널 프로젝트에서 FastAPI, Redis Streams, RunPod, vLLM, SDXL, Milvus를 조합해 AI 기능을 비동기 파이프라인으로 설계한 기록입니다.

FastAPI, Redis Streams, Worker, vLLM, 임베딩 서비스를 조합해 긴 AI 작업을 안정적으로 처리하도록 설계한 과정을 정리했습니다.

긴 응답 시간, 외부 의존성, LLM 출력 불안정성을 다루며 FastAPI 기반 AI 서버를 구현한 팀 프로젝트 회고입니다.
Study
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