All About LLM

LLM 서비스를 구축하기 위해 알아두면 좋은 지식들을 모아두는 공간입니다.

이 문서는 LLM(대형 언어 모델) 관련 핵심 개념, 실전 적용 방법, 최신 오픈소스 프로젝트 등을 정리하여, 입문자와 실무자 모두에게 도움이 되도록 구성되었습니다.

독자별 추천 읽기 순서

LLM 생태계의 다양한 역할에 맞추어, 어떤 순서로 문서를 확인하면 좋을지 안내해 드립니다.

1. API 기반 AI 애플리케이션 개발자

OpenAI, Anthropic 등 SaaS API를 활용해 빠르게 서비스나 자율 에이전트를 구축하는 분들을 위한 순서입니다.

flowchart LR
    A[Prompt Engineering] --> B[RAG]
    B --> C[Tool Call]
    C --> D[MCP]
    D --> E[Agent Skills]
    E --> F[Agent Framework]
    F --> G[Agentic AI]
    G --> H[LLMOps]

2. 로컬 LLM 기반 애플리케이션 개발자

Llama, DeepSeek 등 오픈 웨이트 모델을 로컬 환경에 직접 구축하고 최적화하여 독자적인 서비스를 운영하려는 분들을 위한 순서입니다.

flowchart LR
    A[Open-Weight Models] --> B[Inference Engine]
    B --> C[Optimization]
    C --> D[Prompt Engineering]
    D --> E[RAG]
    E --> F[Tool Call]
    F --> G[MCP]
    G --> H[Agent Skills]
    H --> I[Agentic AI]

3. MLOps 및 서빙 엔지니어

학습된 모델을 프로덕션 환경에 최적화하여 배포하고 운영하는 분들을 위한 순서입니다.

flowchart LR
    A[Inference] --> B[Serving]
    B --> C[Inference Platform]
    C --> D[Optimization]
    D --> E[LLMOps]
    E --> F[Evaluation & Benchmarks]
    F --> G[Security]

4. 모델 연구원 및 엔지니어

새로운 파운데이션 모델을 학습시키거나 파인튜닝하는 연구 개발자를 위한 순서입니다.

flowchart LR
    A[LLM] --> B[Open-Weight Models]
    B --> C[Training Framework]
    C --> D[Training Methods]
    D --> E[Optimization]
    E --> F[Reasoning]
    F --> G[Multi Modal]
    G --> H[Evaluation & Benchmarks]

5. PM 및 IT 기획자

LLM 기반 비즈니스를 기획하거나 기술 트렌드를 읽으려는 리더를 위한 순서입니다.

flowchart LR
    A[Digital Transformation] --> B[AI Transformation]
    B --> C[References]
    C --> D[LLM]
    D --> E[Open-Weight Models]
    E --> F[Evaluation & Benchmarks]
    F --> G[Security]
    G --> H[Open Source Project]
    H --> I[Coding Assistant]

목차

This site uses Just the Docs, a documentation theme for Jekyll.