AI 개발환경을 구축할 때 가장 자주 겪는 문제는 “분명히 패키지를 설치했는데 모델이 실행되지 않는” (예: ChatTemplateLoadKwargs 오류 해결) 상황입니다. 에러 메시지는 ChatTemplateLoadKwargs, AllKwargsForChatTemplate, ImportError 같은 생소한 이름으로 가득하고, 원인을 찾아

거대 언어 모델(LLM)은 수십 GB에 달하고 그 AI 모델 파일은 일반적인 그래픽카드(GPU) 메모리에 담기엔 너무나 큽니다. 이때 필요한 것이 바로 양자화(Quantization)입니다. 특히 오늘 우리가 함께 알아볼 방식은 GPTQ 양자화(Generalized Post-Training

양자화 방식은 생각보다 훨씬 다양합니다. 보통 GPTQ, AWQ, GGUF가 현재 가장 대중적인 3대장인 것은 맞지만, 기술의 발전과 목적에 따라 새로운 방식들이 계속 등장하고 있습니다. 양자화(Quantization)란 무엇인가? 쉽게 비유하자면 ‘사진 용량을

클라우드 API를 통해 AI 모델을 사용하는 방식은 편리하지만, 데이터 프라이버시, 비용, 인터넷 연결 의존성이라는 세 가지 근본적인 한계를 가집니다. 특히 기업 내부 문서, 개인 정보가 담긴 데이터를 처리해야 하는 경우에는

최근 출입 통제 시스템부터 스마트폰 Face ID, 그리고 카메라 앱의 실시간 스티커 필터까지 우리 일상에서 얼굴 인식 기술을 접하는 것은 이제 매우 자연스러운 일이 되었습니다. 인공지능이나 컴퓨터 비전 분야를 공부하다

요즘 비개발자도 AI를 활용해서 자동화가 가능합니다. 특히 복잡한 앱과 워크플로우를 누구나 쉽게 만들 수 있는 시대죠. Bubble, Airtable, Zapier, Make 같은 노코드 자동화 SaaS가 등장하면서 스타트업과 개인 사업자가 IT팀 없이도

안녕하세요! 오늘은 AI 모델 학습의 핵심인 무료 한국어 음성 데이터를 찾고 계신 분들을 위해 아주 유용한 정보를 가져왔습니다. 바로 AI Hub에서 제공하는 대규모 데이터셋, KsponSpeech를 활용해 압도적인 퀄리티의 AI 목소리를

음성 AI를 직접 만드는 방법! TTS(Text-to-Speech)를 활용해서 “내 목소리로 말하는 AI”를 직접 구현하는 단계를 알아보고 여러 모델중에서 Bert-VITS2 파인튜닝 사용법을 알아본다. 이 글에서는 한국어 TTS 만들기, 개인 음성 AI 제작,

그래픽카드(GPU)가 갑자기 화면을 출력하지 못하거나, 게임 도중 기이한 색깔의 점과 줄이 생기거나, 윈도우 장치 관리자에 코드 10 또는 코드 43 오류가 뜨는 경우, 많은 사람들이 드라이버 재설치나 PCIe 슬롯 청소로 해결을 시도합니다. 하지만 이런

내 컴퓨터에서 직접 돌리는 인공지능, AI Llama 서버 백그라운드에서 실행하는 방법을 알아보려고 합니다. Ollama나 llama.cpp 같은 도구로 나만의 AI를 구축하는 할때 요긴하게 사용할수 있습니다. AI 프로그램을 만들다 보면 한 가지