StarRocks MView를 활용한 No-ETL 데이터 파이프라인 구현

복잡한 ETL 프로세스 없이 StarRocks의 Materialized View로 다양한 데이터 소스를 실시간 통합하는 방법을 소개합니다. StarRocks 내부 테이블과 Apache Iceberg를 원천으로 하는 두 시나리오를 통해 데이터 적재부터 Apache Superset 시각화까지 완전한 파이프라인을 구현하며, 운영비용 절감과 뛰어난 쿼리 성능을 달성하는 실무 가이드입니다.

Kubernetes 에 StarRocks 배포

이 기술 블로그는 StarRocks 분산 분석 데이터베이스를 Kubernetes 환경에서 실제로 배포하고 운영하는 실습 가이드입니다. Shared-nothing과 Shared-data 두 가지 아키텍처 모드를 모두 배포해보며, Helm Chart를 활용한 설치부터 MinIO 객체 스토리지 연동, 실제 데이터 로딩 및 성능 테스트까지 전 과정을 다룹니다. 각 모드별 특성과 성능 차이를 직접 체험할 수 있도록 구성되어 있으며, 운영 환경에서의 모드 선택 기준을 실습을 통해 이해할 수 있게 합니다.

StarRocks 아키텍처 이해

StarRocks는 FE(Frontend)와 BE/CN(Backend/Compute Nodes) 두 종류 컴포넌트로 구성된 단순한 아키텍처의 분석 데이터베이스입니다. 로컬 저장소를 사용하는 Shared-nothing 모드(고성능)와 객체 스토리지를 활용하는 Shared-data 모드(비용 효율적)를 환경에 따라 선택할 수 있습니다. 복잡한 외부 의존성 없이 MPP 구조로 뛰어난 성능과 운영 중단 없는 수평 확장을 제공하는 것이 핵심 특징입니다.

NeMo Curator로 텍스트 큐레이션 파이프라인 구축하기

이 가이드는 NVIDIA NeMo Curator를 활용해 대규모 언어 모델(LLM) 학습에 필요한 고품질 데이터셋을 구축하는 방법을 다룹니다. 우리는 간단한 테스트 예시를 해 데이터 수집부터 클리닝, 중복 제거, 언어 라벨링까지, 체계적인 텍스트 큐레이션 파이프라인을 구축하고 실행하는 엔드투엔드 절차를 실습 중심으로 정리했습니다.

NeMo Evaluator로 LLM 평가하기: 표준 벤치마크부터 커스텀까지 엔드투엔드 가이드

이번 가이드는 PAASUP DIP 환경에서 NVIDIA NeMo Evaluator를 활용해 OpenAI 호환 엔드포인트(NIM Proxy) 에 연결하고, 표준 벤치마크(LM Evaluation Harness)와 커스텀 데이터로 LLM을 일관된 절차로 평가하는 방법을 다룹니다. 설정 → 타깃 등록 → 실행 → 결과 해석까지 엔드투엔드 흐름을 실습 중심으로 정리했습니다.

PAASUP DIP로 구축하는 엔터프라이즈 LLM 서빙 가이드: Nvidia NIM #2

PAASUP DIP 환경에서 NVIDIA NIM Microservice를 활용해 Private 환경에 LLM 모델(예: llama-3.2-3b-instruct)을 안전하고 효율적으로 배포하는 방법을 단계별로 안내합니다. Python 코드 호출과 Flowise 노코드 워크플로우를 모두 지원해 다양한 엔터프라이즈 AI 서비스 구축에 최적화된 실전 가이드입니다.

PAASUP DIP로 구축하는 엔터프라이즈 LLM 서빙 가이드: vllm #1

PAASUP DIP 플랫폼에서 vLLM 백엔드 기반으로 KServe를 활용해 엔터프라이즈 LLM 서빙 환경을 구축하고, OpenWebUI와 Flowise를 통해 프로그래밍부터 노코드 웹 인터페이스까지 다양한 AI 서비스 운영법을 제시하는 실전 가이드입니다.

Apache Superset에서 Custom Map Chart 만들기

Apache Superset에서 GIS 데이터를 활용해 맞춤형 지도를 시각화하는 단계별 가이드를 제공합니다.

NeMo Microservices를 활용한 LLM 파인튜닝과 평가 실습

이번 가이드에서는 PAASUP DIP 환경에서 NVIDIA NeMo Microservices를 활용해 llama-3.2-3b-instruct 모델을 KoAlpaca 데이터로 LoRA 파인튜닝하고, 튜닝 전후 성능을 직접 비교해보는 실전 워크플로우를 다룹니다.

Roo Code 사용 가이드

VS Code 내에서 자연어로 코드를 작성하고, 버그를 수정하며, 복잡한 프로젝트를 관리할 수 있는 AI 기반 확장 프로그램 Roo Code 사용 가이드을 소개합니다.