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📖 책 소개
AI 개발 생태계가 2024년을 기점으로 근본적으로 변했습니다. 오픈소스 파운데이션 모델의 가중치가 무료로 공개되고, GPU 클라우드를 시간 단위로 저렴하게 빌릴 수 있게 되었기 때문입니다. 이제 1인 개발자도 오픈소스를 기반으로 API와 선택적 파인튜닝을 조합하면 실무급 AI 프로젝트를 완성할 수 있습니다. 이 책은 Claude Code라는 AI 파트너와 함께 텍스트·이미지 생성부터 모델 배포까지 AI 개발의 전체 과정을 실전 코드로 직접 경험할 수 있도록 구성되었습니다.
📑 목차
- 글살림 AI · 기초
- 표제지
- 01. 왜 1인이 파운데이션 모델을 만들 수 있는가
- 02. Claude Code와 함께하는 ML 워크플로우
- 03. GPU 클라우드 개론 — Lambda Labs · AWS g5 · Paperspace · Vast.ai
- 04. PyTorch · Hugging Face 생태계 지도
- 05. 트랜스포머 아키텍처 한 장으로 이해
- 06. 토크나이저 · 임베딩 · 어텐션 실전 코드
- 07. 확산 모델(Diffusion Model)의 수학적 직관
- 08. Stable Diffusion · SDXL · Flux.1 · SD3.5 비교
- 09. LoRA · QLoRA · Full Fine-tune — 언제 무엇을 쓰는가
- 10. 데이터셋 준비 7단계 — 수집 · 라이선스 · 전처리
- 11. WebDataset · Parquet · HDF5 — 대용량 데이터 실전
- 12. 평가 지표 — FID · CLIP Score · 인간 평가
- 13. 하이퍼파라미터 기초 — lr · batch · scheduler
- 14. 학습 모니터링 — wandb · TensorBoard
- 15. 체크포인트 · 재개 · 분산 학습
- 16. 추론 최적화 — FP16 · INT8 · torch.compile · TensorRT
- 17. FastAPI로 모델 서빙 — 프로덕션 수준 API 구축
- 18. Docker · Kubernetes — GPU 모델 배포
- 19. 윤리 · 저작권 · 딥페이크 차단 원칙
- 20. Project — 첫 번째 텍스트→이미지 LoRA 파인튜닝 완성
👤 저자 소개
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