이번에 배울 것은 구조 분해입니다. 이 구문으로는 값을 해체하고 꺼내고 선정할 수 있습니다. 배열과 객체에 적용할 수 있죠. 이들을 해체해 별개 변수 형태로 만들 수도 있고요. 그저 괄호를 목적에 맞게 잘 활용하면 됩니다. 순서대로 배열, 객체, 매개 변수를 분해하는 방법을 예시와 함께 알아보겠습니다. 편하게 코드를 쓰고 관리하는 데 큰 도움을 줄 겁니다. 시작해 볼까요?

IT 업계에서 2010년대 초중반 가장 핫한 키워드가 클라우드였다면, (메타버스가 잠시 득세했던 코로나 시대를 지나) 최근에는 인공지능(AI)이 그 자리를 이어받은 것으로 보인다. 클라우드와 달리 AI는 가능성과 불확실성으로 주목받는다. 글로벌 빅테크 기업의 기술 경쟁부터 인간을 위협할 인공지능에 대한 우려까지, 아직은 그 누구도, 그 무엇도 100% 확신할 수 없다. 이러한 차이에도 불구하고 클라우드와 AI 사이에는 흥미로운 유사성이 시차를 두고 관찰된다. 만약 클라우드 업계가 걸어간 길을 AI가 뒤따르는 것이라면, 클라우드 시장 현황을 바탕으로 다가올 AI 시장을 예측해 볼 수 있을 것이다.

K8sGPT에 로컬 AI 제공자를 만들어 적용하기 위해 Ollama의 create 명령으로 내가 필요한 모델을 적용하는 방법을 알아보고 있습니다. 앞서 1부 글에서는 모델을 내려받아 Ollama에 활용하기 좋게 변환하는 작업을 진행했습니다. 이번 2부 글에서는 본격적으로 Ollama create 명령을 활용해 모델을 추가하는 것부터 시작합니다. 꼭 K8sGPT를 활용하지 않더라도 Ollama 활용법에 관심이 있는 분들에게 도움이 될 것으로 기대합니다.

K8sGPT는 쿠버네티스 클러스터의 정보를 스캐닝하여 이슈를 발견하고, 그 이슈의 원인과 결과, 해결 방안을 알려 줍니다. 이 프로젝트는 처음에는 오픈소스 LLM과 함께 시작했지만, 이제 직접 접근하고 관리할 수 있는 AI 제공자를 구성해 활용하는 기능을 제공합니다. 구성을 위해 필요한 것은 AI 모델의 실행과 해당 모델에게 요청할 API 주소, 두 가지입니다. 이때 권장하는 도구는 바로 Ollama입니다. 이번 글에서는 Ollama의 create 명령을 사용해 내가 필요한 모델을 활용하는 방법을 알아보겠습니다. 꼭 K8sGPT를 활용하지 않더라도 Ollama 활용법에 관심이 있는 분들에게 도움이 될 것으로 기대합니다.

나이키의 부진이 지속되고 있습니다. 2024 회계연도(2023년 6월~2024년 5월) 기준으로 매출 증가율이 겨우 1%에 머물렀는데, 이는 코로나 시기를 제외하면 지난 14년간 최악의 성과였습니다. 이러한 실적 부진으로 인해 하루 만에 주가가 20% 가까이 폭락하기도 했고요. 많은 매체에서는 나이키의 위기 원인을 D2C(Direct-to-Consumer) 전략의 실패에서 찾고 있습니다. D2C 채널에 집중한 것이 호카와 온러닝과 같은 후발 주자들이 성장할 기회를 제공했으며, 그 결과 나이키가 실적 부진에 빠졌다는 겁니다. 오늘은 나이키의 최근 행보를 다각도로 살펴보며, 무엇이 부진을 불러왔는지 살펴보겠습니다.

7년 차 PM이 알려주는 취업 뽀개기: 이직 편 (1)에서는 이직 이유를 파악하고, 목표를 정하는 방법에 대해 알아보았다. 이를 통해 명확한 이직 이유와 커리어 방향성을 찾았다면, 이번 글에서는 성공적인 이직을 위한 본격적인 실전 팁을 살펴보고자 한다.

이직은 준비하는 과정도, 또다시 새로운 회사에 적응하는 과정도 에너지가 굉장히 많이 소모되는 일이다. 이직을 어디로 했는지에 따라 하루하루가 완전히 달라진다는 점에서도 삶에 많은 영향을 주는 선택이다. 그렇기에 더욱 신중하게 고민해야 만족스러운 결과를 얻을 수 있다. 후회 없는 이직을 위해서는 명확한 목표 설정이 필요하다. 목표를 세우고 최선의 선택을 해야 이직 후에도 적응 기간을 버텨내고, 목표했던 것을 얻었다는 만족감으로 회사 생활을 이어갈 수 있다. 이번 1편에서는 1) 이직을 할지 말지 객관적으로 파악하기 2) 이직 목표 세우기를 살펴본 후, 이어지는 2편에 PM으로 이직하기 위한 실전 팁을 담을 예정이다.

최근 갤럭시 s24를 시작으로 서버나 클라우드에 연동할 필요 없이 스마트폰에서 직접 생성형 AI 기능을 활용할 수 있는 ‘AI 스마트폰’이 관심을 모으고 있습니다. 하지만 초거대언어모델(LLM)을 제대로 활용하려면 천문학적인 양의 연산을 처리하기 위한 병렬 처리 기술과 고성능 GPU로 무장한 서버/데이터 센터가 필수입니다. 그런데 여기서 의문이 생깁니다. 이 커다란 LLM 모델이 어떻게 그 작은 스마트폰 속으로 들어갈 수 있었을까요? 그 해답은 바로 ‘LLM 경량화 테크닉’에 있습니다.

지난 글에서는 전반적인 개요와 함께 MySQL 8.0에 새롭게 추가된 콜레이션들을 위주로 어떻게 동작하는지, 동작 방식과 설정하기 등을 살펴봤는데요. 이번 글에서는 MySQL의 콜레이션 사용 시 주의해야 할 점에 대해 살펴보겠습니다.

R 패키지는 R에서 사용할 수 있는 기능들의 모음으로, 다른 프로그래밍 언어의 라이브러리와 유사한 개념이다. R은 일반적인 프로그래밍 언어와는 살짝 결이 다르고, 매트랩(Matlab), SASS와 같이 통계 분석의 목적을 가지는 프로그램에 가깝다. 그러나 다양한 도메인에서 데이터 분석에 필요한 확장성을 가졌고, ‘base’라 부르는 기본 제공 기능 외에도 여러 기능이 추가됐다. 이번 글에서는 R-universe 플랫폼에서 배포하는 패키지를 예시로, R 개발자가 어떻게 생태계를 운영하고 있는지 살펴보고자 한다.