{"product_id":"139888","title":"요즘 AI 개발은 SLM: 작고 빠른 AI 소형 언어 모델 완전 정복","description":"\u003ccenter\u003e\u003cdiv style=\"text-align:center\"\u003e\u003cimg src=\"https:\/\/tmgdisk01.cafe24.com\/images\/vs\/4172\/sv\/3jXOZ3TsR3iOP9KsQutqmhHHRiWp9S.png?v=1765076960\" style=\"max-width:100%;max-height:10px\"\u003e\u003c\/div\u003e\u003c\/center\u003e\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\u003ccenter\u003e\n\u003cdiv style=\"width:95%\"\u003e\n\u003cdiv style=\"text-align:center;font-size:30px;font-weight:bolder;line-height:1.6em\"\u003e요즘 AI 개발은 SLM: 작고 빠른 AI, 소형 언어 모델 완전 정복\u003c\/div\u003e\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\u003cdiv style=\"border-bottom:1px;border-bottom-style:dotted;border-color:;padding-bottom:20px\"\u003e\u003ccenter\u003e\u003ctable align=\"center\" width=\"100%\"\u003e\u003ctbody style=\"border:0px\"\u003e\n\u003ctr\u003e\u003ctd align=\"center\" style=\"line-height:1.2em;text-align:center;font-size:18px;color:black;font-weight:bold;padding-bottom:20px;\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"text-align:center\"\u003e\u003cimg src=\"https:\/\/image.yes24.com\/goods\/152560033\/XL\" style=\"max-width:100%;height:auto\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\n\u003c\/tbody\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\u003c\/div\u003e\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\u003cdiv style=\"width:95%;{split_style6}padding-top:20px;padding-bottom:20px\"\u003e\n\u003cdiv style=\"text-align:left;font-size:16px;font-weight:bold;padding-bottom:20px\"\u003eDescription\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv style=\"text-align:left;word-break:break-all;font-size:14px;line-height:1.6em;\"\u003e\n\u003cdiv\u003e \u003ch5\u003e\u003cb\u003e책소개\u003c\/b\u003e\u003c\/h5\u003e \u003c\/div\u003e \u003cdiv\u003e \u003cdiv\u003e \u003cdiv\u003e  요즘 AI 개발은 SLM: 작고 빠른 AI, 소형 언어 모델 완전 정복\u003cbr\u003e부제: 파인튜닝부터 RAG, 배포까지, 내 손으로 직접 만드는 작지만 강력한 AI\u003cbr\u003e　\u003cbr\u003e왜 지금 SLM(소형 언어 모델)인가?\u003cbr\u003e　\u003cbr\u003e거대 언어 모델(LLM)은 인공지능의 가능성을 한 차원 끌어올렸지만, 높은 비용·느린 속도·복잡한 인프라라는 벽 앞에서 많은 개발자와 기업이 한계를 느꼈다.\u003cbr\u003e이제 AI 개발의 새로운 주인공은 SLM(Small Language Model) 이다.\u003cbr\u003e　\u003cbr\u003eSLM은 작지만 빠르고, 효율적이며, 로컬·클라우드·엣지 환경 어디서나 구동할 수 있다.\u003cbr\u003e\n\u003c\/div\u003e \u003c\/div\u003e \u003c\/div\u003e \u003cbr\u003e\u003cdiv\u003e \u003ch5\u003e\u003cb\u003e목차\u003c\/b\u003e\u003c\/h5\u003e \u003c\/div\u003e \u003cdiv\u003e \u003cdiv\u003e  요즘 AI 개발은 SLM: 작고 빠른 AI, 소형 언어 모델 완전 정복\u003cbr\u003e책의 서문: 왜 지금 SLM(소형 언어 모델)인가?\u003cbr\u003ePart 1: SLM, 새로운 시대의 시작\u003cbr\u003e1장: 거대 언어 모델(LLM)의 시대, 그리고 SLM의 등장\u003cbr\u003e1.1.\u003cbr\u003e세상을 바꾼 LLM: ChatGPT, GPT-4, 그리고 그 이후\u003cbr\u003e1.2. LLM의 그림자: 높은 비용, 느린 추론, 통제의 어려움\u003cbr\u003e1.3.\u003cbr\u003e대안의 부상, SLM(Small Language Model)이란 무엇인가?\u003cbr\u003e1.4. LLM vs SLM: 무엇을, 언제, 어떻게 선택해야 하는가?\u003cbr\u003e1.5.\u003cbr\u003e대표적인 SLM 모델 둘러보기\u003cbr\u003e2장: SLM의 작동 원리: LLM과 무엇이 다른가?\u003cbr\u003e2.1.\u003cbr\u003e트랜스포머 아키텍처 핵심 원리 다시보기\u003cbr\u003e2.2.\u003cbr\u003e작게 만드는 기술: 모델 아키텍처의 혁신\u003cbr\u003e2.3.\u003cbr\u003e효율적인 학습: 고품질 데이터의 중요성\u003cbr\u003e2.4.\u003cbr\u003e토큰, 임베딩, 어텐션: SLM 내부 동작 흐름 이해하기\u003cbr\u003ePart 2: SLM, 직접 만져보기 (기초 사용법)\u003cbr\u003e3장: 나의 첫 SLM: 개발 환경 구축하기\u003cbr\u003e3.1.\u003cbr\u003e필수 준비물: Python, Jupyter Notebook\/VS Code\u003cbr\u003e3.2.\u003cbr\u003e핵심 라이브러리 설치: PyTorch, Transformers, Accelerate\u003cbr\u003e3.3. GPU 사용을 위한 CUDA 설정 (NVIDIA GPU 사용자)\u003cbr\u003e3.4.\u003cbr\u003e클라우드\/코랩(Colab) 환경으로 쉽게 시작하기\u003cbr\u003e3.5.\u003cbr\u003e[실습] \"Hello, SLM!\" - 모델 로드하고 첫 텍스트 생성하기\u003cbr\u003e4장: 허깅페이스(Hugging Face)와 SLM 생태계 완전 정복\u003cbr\u003e4.1.\u003cbr\u003e허깅페이스: AI 개발자를 위한 놀이터\u003cbr\u003e4.2.\u003cbr\u003eModel Hub: 원하는 SLM 모델 찾고 비교하기\u003cbr\u003e4.3.\u003cbr\u003eDatasets: 파인튜닝을 위한 데이터셋 탐색하기\u003cbr\u003e4.4.\u003cbr\u003eTransformers 라이브러리의 핵심, pipeline 활용법\u003cbr\u003e4.5.\u003cbr\u003e[실습] pipeline으로 5줄 만에 텍스트 요약, 질문 답변 봇 만들기\u003cbr\u003ePart 3: SLM, 나만의 모델로 만들기 (튜닝)\u003cbr\u003e5장: 파인튜닝(Fine-tuning)의 모든 것: SLM에 내 데이터 주입하기\u003cbr\u003e5.1.\u003cbr\u003e파인튜닝이란? 왜 필요한가? (범용 모델 vs 특화 모델)\u003cbr\u003e5.2.\u003cbr\u003e데이터 준비: 고품질의 Instruction 데이터셋 만들기\u003cbr\u003e5.3.\u003cbr\u003e전체 파인튜닝(Full Fine-tuning): 강력하지만 무거운 방법\u003cbr\u003e5.4.\u003cbr\u003e[실습] 특정 말투를 흉내 내는 나만의 챗봇 만들기 (Full Fine-tuning)\u003cbr\u003e6장: 경량화 튜닝 기법(PEFT)으로 똑똑하게 튜닝하기\u003cbr\u003e6.1. PEFT(Parameter-Efficient Fine-Tuning)의 필요성\u003cbr\u003e6.2.\u003cbr\u003eLoRA(Low-Rank Adaptation): 가장 인기 있는 경량화 튜닝 기법\u003cbr\u003e6.3.\u003cbr\u003eLoRA의 작동 원리 쉽게 이해하기\u003cbr\u003e6.4.\u003cbr\u003e[실습] LoRA를 이용해 저사양 GPU로 파인튜닝하기\u003cbr\u003e6.5. QLoRA: 더 낮은 메모리로 튜닝하는 방법\u003cbr\u003e7장: 모델 경량화(Quantization): 더 가볍고 빠르게 만들기\u003cbr\u003e7.1.\u003cbr\u003e양자화(Quantization)란? (FP16, INT8, INT4)\u003cbr\u003e7.2.\u003cbr\u003e왜 양자화가 필요한가?: 메모리 절약과 추론 속도 향상\u003cbr\u003e7.3.\u003cbr\u003ebitsandbytes 라이브러리를 활용한 양자화 로딩\u003cbr\u003e7.4.\u003cbr\u003e[실습] 4-bit 양자화로 SLM을 로드하여 리소스 사용량 비교하기\u003cbr\u003ePart 4: SLM, 실전 애플리케이션 개발과 배포\u003cbr\u003e8장: RAG(검색 증강 생성)와 SLM의 시너지\u003cbr\u003e8.1.\u003cbr\u003e언어 모델의 한계: 환각(Hallucination)과 최신 정보 부족\u003cbr\u003e8.2. RAG(Retrieval-Augmented Generation)란 무엇인가?\u003cbr\u003e8.3.\u003cbr\u003e벡터 DB와 임베딩 모델의 역할 (feat. FAISS, ChromaDB)\u003cbr\u003e8.4.\u003cbr\u003e[실습] SLM과 RAG를 결합하여 내 문서 기반의 Q\u0026amp;A 챗봇 만들기\u003cbr\u003e9장: SLM 애플리케이션 배포 전략\u003cbr\u003e9.1.\u003cbr\u003e배포 시나리오별 최적의 전략\u003cbr\u003e9.2.\u003cbr\u003e로컬\/온프레미스 배포: Ollama, vLLM 활용하기\u003cbr\u003e9.3.\u003cbr\u003e클라우드 서버 배포: FastAPI로 나만의 API 서버 구축하기\u003cbr\u003e9.4.\u003cbr\u003e엣지 디바이스 배포: Llama.cpp와 MLX 프레임워크 소개\u003cbr\u003e9.5.\u003cbr\u003e[실습] FastAPI를 이용해 파인튜닝된 모델을 API로 서빙하기\u003cbr\u003e10장: SLM의 책임감 있는 사용과 미래 전망\u003cbr\u003e10.1. AI 윤리: 편향, 공정성, 투명성 문제\u003cbr\u003e10.2. SLM과 데이터 프라이버시\u003cbr\u003e10.3. SLM의 미래: 더 작고, 더 똑똑하고, 더 멀티모달하게\u003cbr\u003e10.4.\u003cbr\u003e오픈소스 커뮤니티와 함께 성장하기\u003cbr\u003e부록\u003cbr\u003e부록 A: 용어 정리\u003cbr\u003e부록 B: 유용한 도구 및 라이브러리 목록\u003cbr\u003e부록 C: 상황별 추천 SLM 모델 \u003c\/div\u003e \u003cdiv\u003e\u003c\/div\u003e \u003c\/div\u003e \u003cbr\u003e\u003cdiv\u003e \u003ch5\u003e\u003cb\u003e출판사 리뷰\u003c\/b\u003e\u003c\/h5\u003e \u003c\/div\u003e \u003cdiv\u003e \u003cdiv\u003e  저비용: LLM 대비 수십 배 저렴한 운영비\u003cbr\u003e고속 응답: 실시간 서비스에 적합한 빠른 추론 속도\u003cbr\u003e보안 강화: 로컬·사내망에서 데이터 유출 없이 실행 가능\u003cbr\u003e　\u003cbr\u003e맞춤형 최적화: 특정 도메인, 말투, 업무 프로세스에 특화된 AI 제작 가능\u003cbr\u003e　\u003cbr\u003e이미 전 세계의 개발자들은 고객센터 챗봇, 온디바이스 비서, 산업 데이터 분석, 실시간 음성 비서 등 다양한 분야에서 SLM을 활용하고 있습니다.\u003cbr\u003e대규모 연산 자원 없이도 “내가 원하는 AI를, 내가 원하는 환경에서” 만들 수 있는 시대가 열린 것입니다.\u003cbr\u003e　\u003cbr\u003e이 책은 SLM의 기초 개념부터 최신 실습, 파인튜닝, 경량화, RAG 결합, 그리고 다양한 환경에서의 배포까지 “처음부터 끝까지 내 손으로” 구현할 수 있도록 단계별로 안내합니다.\u003cbr\u003e단순한 코드 따라하기를 넘어, 스스로 설계하고 최적화할 수 있는 실전 역량을 키울 수 있도록 구성했습니다.\u003cbr\u003e\n\u003c\/div\u003e \u003cdiv\u003e\u003c\/div\u003e \u003c\/div\u003e \u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\u003cdiv style=\"width:95%;padding-top:20px;padding-bottom:20px\"\u003e\n\u003cdiv style=\"text-align:left;font-size:16px;font-weight:bold;padding-bottom:20px\"\u003eGOODS SPECIFICS\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv style=\"text-align:left;font-size:14px;line-height:1.6em;\"\u003e\n\u003cdiv style=\"width:100%;margin-bottom:5px;line-height:1.6em;font-size:14px\"\u003e- \u003cstrong\u003e발행일 : \u003c\/strong\u003e2025년 08월 19일\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv style=\"width:100%;margin-bottom:5px;line-height:1.6em;font-size:14px\"\u003e- \u003cstrong\u003e쪽수, 무게, 크기 : \u003c\/strong\u003e157쪽 | 188*257*20mm\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv style=\"width:100%;margin-bottom:5px;line-height:1.6em;font-size:14px\"\u003e- \u003cstrong\u003eISBN13 : \u003c\/strong\u003e9791199401488\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv style=\"width:100%;margin-bottom:5px;line-height:1.6em;font-size:14px\"\u003e- \u003cstrong\u003eISBN10 : \u003c\/strong\u003e119940148X\u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003ccenter\u003e\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\u003cspan\u003e\u003c\/span\u003e\n\u003c\/center\u003e\n\u003c\/center\u003e","brand":"LIBRAIRIE COREENNE","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":43893382905898,"sku":"139888","price":33.0,"currency_code":"EUR","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0683\/2750\/5962\/files\/904bc2c3c288be5151cbdcfcda434f0d.jpg?v=1765399451","url":"https:\/\/librairie.coreenne.fr\/ko\/products\/139888","provider":"LIBRAIRIE COREENNE","version":"1.0","type":"link"}