@use-funnel 개발기 #1: 왜 기존 라이브러리를 두고 새로 만들었나?권선영
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LLM 쉽고 빠르게 서빙하기구슬이 서 말이어도 꿰어야 보배라는 말처럼 좋은 LLM을 학습시키는 것도 중요하지만, 이걸 서비스에 적용하지 못하면 큰 의미가 없습니다. 하지만, 어느정도의 성능 이상을 지원하는 LLM을 서비스에 적용하는 것은 크게 두 가지의 어려움을 가지고 있습니다.2024년 11월 26일 · 김민규
고성능 GPU 클러스터 도입기 #2: 이주하는 데이터이번 포스트에서는 토스증권에서 어떻게 고성능 GPU 클러스터를 구축했는지 자세히 공유하겠습니다.2024년 10월 14일 · 김진웅
ML 플랫폼으로 개발 속도와 안정성 높이기머신러닝 모델을 빠르고 안정적으로 개발할 수 있는 방법은 없을까요? 토스에서 ML 플랫폼을 통해 어떻게 이 문제를 해결하고 있는지 소개합니다.2024년 9월 12일· 김찬주
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Feature Store로 유연하게 ML 고도화하기여러 ML 모델의 학습과 서빙에 사용되는 수많은 Feature들을 어떻게 관리해야 될까요? 이를 해결하기 위한 Feature Store 개발 과정을 소개합니다.2024년 9월 12일· 이현준
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ML 기반 자동 타겟팅으로 고객 만족과 마케팅 효율 모두 잡기!늘 고민되는 세그먼트 타겟팅, 더 효율적이고, 더 효과적으로 할 수 없을까요? ML 기반 자동 타겟팅으로 사용자 만족과 마케팅 효율 모두를 잡은 과정을 소개합니다.2024년 9월 12일· 김하영
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고성능 GPU 클러스터 도입기 #1: 요리하라고 해서 왔는데 프라이팬이 없어요오늘은 토스증권은 왜 자체 LLM을 개발하기로 결정했는지, 그리고 왜 고성능 자체 GPU 클러스터가 필요했는지 설명드릴게요. 다음 포스트에서는 더 자세한 도입기를 다뤄보겠습니다.2024년 7월 19일 · 김진웅
토스뱅크가 AI로 보안과 효율도 챙기는 방법은행 창구에서 본인확인을 위해 뭘 요구할까요? 바로, 신분증입니다. 비대면 은행인 토스뱅크는 ML 모델로 어떻게 신분증 검증 과정의 수기 작업을 최소화했는지 알려드릴게요.2024년 6월 20일 · 김경윤
물 흐르듯 자연스러운 ML 서비스 만들기회사마다 다른 AI, ML 적용 방식. 토스에서는 어떻게 사용하고 있을까요? 대규모 서비스에 최적화된 기술 스택과 인프라를 기반으로 머신러닝 서비스를 만들고 배포하는 과정을 공유합니다.2021년 6월 8일· 고석현
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