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GPT-4.1 → GPT-5.2 마이그레이션 체크리스트:호환성·비용·성능·보안까지 한 번에 잡는 실전 가이드

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  "이 포스팅은 쿠팡 파트너스 활동의 일환으로, 이에 따른 일정액의 수수료를 제공받습니다." GPT-4.1 → GPT-5.2 마이그레이션 체크리스트: 호환성·비용·성능·보안 올인원 전환 가이드 GPT-4.1 → GPT-5.2 마이그레이션 체크리스트 : 호환성 · 비용 · 성능 · 보안 까지 한 번에 잡는 실전 가이 드 모델 교체는 단순 업그레이드가 아닙니다. 저는 지난 분기 두 개의 프로덕션 라인에서 4.1을 5.2로 전환하며 정확도 , TCO , 지연시간 을 동시에 개선했습니다. 이 글은 같은 길을 더 빠르게 걷도록 돕는 엔드투엔드 체크리스트 이자, 바로 복붙 가능한 템플릿 입니다. Table of Contents 전환 시 5대 리스크 전환 개요: KPI·역할·타임라인 핵심 체크리스트 16가지 프롬프트/스키마/툴콜 설계 AB 테스트 & 카나리 롤아웃 관측·로깅·모니터링 대시보드 비용 최적화 플레이북 국내/해외/역사적 사례와 데이터 복붙용 템플릿/체크리스트 FAQ 공식 가이드 & 참고 링크 ※ 서론 끝 이미지: 네트워크 전환을 상징하는 배너(파트너스 링크) 전환 시 5대 리스크 : 성능 저하 · 비용 폭증 · 지연 증가 · 안전성 이슈 · 호환성 붕괴 같은 입력이라도 모델이 달라지면 출력의 구조·길이·톤이 미묘하게 변하고, 이것이 후속 파이프라인 (파서, 라우터, 함수 호출)에 파급됩니다. 여기에 단가와 레이트리밋, 리전 가용성까지 겹치면 전환은 충분한 사전 점검 없이는 위험할 수 있습니다. 정확도 리스크 : 평가셋 구성과 가중치가 4.1에 최적화되어 있다면 5.2에서 역효과가 날 수 있습니다. 비용 리스크 : 출력 길이 가 늘면 출력 토큰 비용이 치명적입니다. 캐시·스트리밍으로 상쇄가 필요합니다. 지연 리스크 : 툴콜 연쇄와 리...

Google Cloud TPU v9 비용 최적화 가이드: Spot TPU·Mixed Precision·XLA Profiling

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  "이 포스팅은 쿠팡 파트너스 활동의 일환으로, 이에 따른 일정액의 수수료를 제공받습니다." Google Cloud TPU v9 비용 최적화 완전정복: 스팟 TPU·혼합정밀도·프로파일링 실전 가이드 Google Cloud TPU v9 비용 최적화 가이드: Spot TPU·Mixed Precision·XLA Profiling TPU v9 환경에서 학습·추론 단가를 낮추려면 **스팟 TPU 전략**, **혼합정밀도 적용**, **프로파일링 기반 병목 제거**가 핵심입니다. 본 글은 제가 실제 프로젝트를 운영하며 축적한 설정과 체크리스트를 바탕으로, 예산을 지키면서 성능을 유지·향상시키는 방법을 단계별로 정리합니다. 참고: 스팟(Preemptible) TPU는 온디맨드 대비 유의미하게 저렴하지만, 예고 없이 중단될 수 있습니다. 공식 문서에서 가격·중단 특성을 확인하세요. :contentReference[oaicite:0]{index=0} 실습 템플릿과 체크리스트 를 받아 비용 절감을 바로 시작해 보세요. 목차 Spot TPU로 위험 제어하며 단가 낮추기 BF16/FP8 혼합정밀도 안정화 체크리스트 XLA·TensorBoard 프로파일링으로 병목 제거 TPU v9에서 LoRA/QLoRA + 샤딩으로 튜닝 단가 절감 예산 고정형 운영: 스케줄·예약·오토스케일 사례·데이터: 최근 3년의 변화 FAQ Spot TPU(Preemptible) 비용 최적화 전략: 체크포인트·자동재시작·예약 조합 스팟 TPU는 **가격 우위**가 크지만, 중단 리스크가 있습니다. 체크포인트 주기 최적화와 재시작 자동화가 핵심이며, 필요 시 장·단기 예약(CUD 포함)으로 핵심 잡업의 안정성을 보강합니다. :contentReference[oaicite:1]{index=1} ...

TPU v4 완전정복: JAX·PyTorch/XLA·TensorFlow 호환성 & 마이그레이션 체크리스트

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  "이 포스팅은 쿠팡 파트너스 활동의 일환으로, 이에 따른 일정액의 수수료를 제공받습니다." TPU v4 완전정복: JAX·PyTorch/XLA·TensorFlow 호환성 & 마이그레이션 체크리스트(비용 최적화·에러 해결·분산 레시피) TPU v4 완전정복: JAX·PyTorch/XLA·TensorFlow 호환성 & 마 이그레이션 체크리스트 저는 연구와 서비스 운영 환경을 모두 경험하며 TPU v4 로 이전해 본 실전 노하우를 정리했습니다. 아래 구조대로 따라가면 호환성 점검부터 비용 최적화, 분산 학습까지 한 번에 정리됩니다. 공식 TPU 문서 PyTorch/XLA 가이드 JAX 문서 TensorFlow TPU 가이드 Table of Contents TPU v4 벤치마크: JAX vs PyTorch/XLA vs TensorFlow GPU→TPU v4 7일 마이그레이션 스프린트 비용 최적화: 1에폭 비용 절반으로 XLA 에러 20선 & 즉시 복구 레시피 대형 모델 분산 레시피: pjit·FSDP·TPUStrategy 호환성 & 체크리스트(연산자·데이터·전략) 사례 3~4선: 국내·해외·히스토리 FAQ TPU v4 벤치마크: JAX vs PyTorch/XLA vs TensorFlow 같은 조건에서 프레임워크만 바꿔도 스루풋과 비용이 달라집니다. 저는 이미지(ResNet-50), 언어(BERT-base), 생성(Llama-7B)로 나눠 실험해 비교했습니다. 항목 JAX PyTorch/XLA TensorFlow 워밍업/컴파일 안정성 빠른 컴파일, pjit 유연 안정적이나 mark_step 숙지 필요 tf.functio...

Cloudflare APO for WordPress: CDN 속도 향상과 비용 대비 효과 완전 가이드

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  "이 포스팅은 쿠팡 파트너스 활동의 일환으로, 이에 따른 일정액의 수수료를 제공받습니다." Cloudflare APO for WordPress 속도 향상과 비용 대비 효과: 실제 사례·설정·비교 가이드 Cloudflare APO for WordPress: CDN 속도 향상과 비용 대비 효과 완전 가이드 한눈요약: 워드프레스에서 Cloudflare APO 는 정적·동적 콘텐츠를 엣지에 최적화 캐싱해 TTFB/LCP 개선을 노립니다. 이 글은 실제 적용 시나리오, 무료·유료 설정 루트, WooCommerce 예외 처리, 글로벌 라우팅 전략, 대체 플러그인과의 비교까지 한 번에 정리합니다. 목차 Table of Contents Cloudflare APO란? 원리와 워드프레스 최적화 포인트 실제 속도 향상·비용 대비 효과(ROI)와 측정 방법 무료로 시작하는 체크리스트 → 유료 옵션 확장 APO vs 캐시 플러그인 비교(환경별 추천) WooCommerce 장바구니·체크아웃 예외 처리 한국·미국·동남아 동시 최적화: 라우팅·폰트·이미지 CDN을 써도 느린 7가지 병목과 처방 국내·해외 사례와 배운 점 속도 테스트 설계와 검증 루틴 FAQ Cloudflare APO란? WordPress 전용 엣지 캐싱으로 TTFB·LCP 개선 APO는 워드프레스 페이지를 엣지에 캐싱하고, 방문자 기기·지역에 맞춰 빠르게 제공합니다. 저는 테마·플러그인 구성이 무거운 사이트에 적용해, 첫 바이트 지연과 초기 페인트 구간이 단축되는 흐름을 확인했습니다. 핵심 키워드: WordPress CDN, edge cache 서브 포인트: HTML 캐시, Early Hints, HTTP/3, Brotli 실제 속도 향상과 비용 대비 효과(ROI): 어떻게 계산할까? “얼마나 빨라지는가”와 “그 속도가 매출...