Dev.to 뉴스
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$10/월 DigitalOcean GPU Droplet에서 vLLM + KServe로 Mistral 7B 배포하는 방법: Claude 비용의 1/95 수준의 프로덕션 레디 추론
이 글은 월 10달러 수준의 DigitalOcean GPU 인프라에서 vLLM과 KServe를 사용하여 Mistral 7B 모델을 배포하는 구체적인 기술 가이드를 제공합니다. 고가의 외부 AI API 의존도를 낮추고, 자체적인 고성능 추론 엔진을 구축하여 토큰당 비용을 1/95 수준으로 낮추는 전략을 다룹니다.
How to Deploy Mistral 7B with vLLM + KServe on a $10/Month DigitalOcean GPU Droplet: Production-Ready Inference at 1/95th Claude Cost↗dev.to
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2026년 AI/ML 워크로드: Docker와 Podman 기술 비교
본 기사는 AI/ML 워크로드 운영 관점에서 Docker와 Podman을 비교하며, Docker의 'Model Runner'를 통한 통합된 모델 관리와 간편한 GPU 설정, Docker Scout를 통한 공급망 보안 강점을 강조합니다. Podman은 기능적으로는 대등할 수 있으나, 개발자 경험(DX)과 운영 효율성 측면에서 Docker가 AI 인프라 구축에 더 유리하다고 분석합니다.
Docker vs Podman for AI/ML Workloads in 2026: A Technical Comparison↗dev.to
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AI 에이전트의 도구 호출이 실제 운영 환경에서 어떻게 보이는가 (확인해야 할 3가지 계층)
AI 에이전트 운영 시 대부분의 팀이 LLM API 호출 단계만 모니터링하는 오류를 범하지만, 진정한 디버깅을 위해서는 도구 호출의 성공 여부와 실제 외부 시스템의 변화까지 추적해야 합니다. 본 기사는 에이전트의 안정성을 보장하기 위해 반드시 구축해야 할 3가지 관측성 계층을 제시합니다.
What Your AI Agent's Tool Calls Actually Look Like in Production (3 Layers You Need to See)↗dev.to
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Schema.org JSON-LD 생성기: Article / Organization / FAQ / Product
dibi8.com에서 소개된 Schema.org JSON-LD 생성기는 Article, Organization, FAQ, Product 등 주요 스키마 데이터를 즉시 복사 가능한 코드로 만들어주는 도구입니다. 이 도구는 Google 및 AI 검색 엔진이 웹 콘텐츠를 정확히 이해하도록 도와 검색 결과의 리치 스니펫을 확보하는 데 목적이 있습니다.
Schema.org JSON-LD Generator â Article / Organization / FAQ / Product↗dev.to
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첫 번째 진지한 Go 프로젝트로 gRPC 디버깅 프록시를 구축하며 얻은 깨달음
gRPC 트래픽의 가독성 문제를 해결하기 위해 개발된 'Loom'은 별도의 proto 파일 없이도 실시간으로 gRPC 스트림을 디코딩하여 브라우저 UI로 보여주는 투명 프록시입니다. 개발자는 이를 통해 JSON 페이로드 확인, 지연 시간 모니터링, 그리고 즉각적인 요청 재현이 가능합니다.
I built a gRPC debugging proxy as my first serious Go project – here's what I learned↗dev.to













