Open Source
GitHub, HuggingFace의 최신 AI 오픈소스 프로젝트를 탐색하세요.
시스템 엔지니어가 LLM 추론 서빙을 처음부터 직접 구현해 보는 4주 과정의 실습 코스입니다. MLX 배열 연산만으로 Qwen3 모델을 조립해 토큰에서 로짓까지 가는 경로를 만들고, KV 캐시와 연속 배칭, 페이지드 KV를 차례로 붙여 축소판 vLLM을 완성한 뒤 마지막 주에는 그 위에서 코딩 에이전트를 만듭니다. 고수준 신경망 레이어를 쓰지 않고 각 연산자를 Python, C++, Metal로 직접 작성하며, MLX 구현을 정답과 성능 기준선으로 삼아 결과를 검증합니다.
huggingface
SOTA 기계학습 모델을 위한 오픈소스 모델 정의 프레임워크
google-gemini
터미널에서 Gemini AI를 사용하는 Google 공식 CLI 에이전트
rasbt
PyTorch로 ChatGPT 스타일 LLM을 처음부터 구현하는 교육용 자료
punkpeye
LLM 도구 연동 표준 MCP 서버 큐레이션 모음