woowahan·문제배달앱 리뷰가 5점에 몰리는 별점 인플레이션 때문에 별점만으로는 가게 변별이 안 되고, 사용자가 리뷰 본문을 일일이 읽어야 한다.
접근고성능 LLM 을 LLM-as-a-Judge 로 두고 리뷰의 진심도를 라벨링한 뒤, ELECTRA 기반 사내 모델에 지식 증류로 옮겼다. 리뷰 수가 적은 가게는 베이지안 스무딩으로 보정하고, 사용자 선호 모델과 결합해 카테고리 편향을 풀었다.
결과CTR 상승을 유지하면서 주문 전환율(iCVR) 이 크게 올랐고, AI 추천 가게에서 첫 주문한 사용자의 재주문율이 54% 개선됐다.
aws-architecture·문제광산 시추 코어 분석은 현장 육안 검사와 전문가 의존도가 높아 비용, 일관성, 처리 속도 문제가 컸다.
접근LITHOLENS를 Amazon EKS, Lambda, S3, RDS 기반 하이브리드 아키텍처로 구성했다. K-Means, GMM, RoQE Net, VeinNet 등 ML/컴퓨터 비전 모델을 GPU 워크로드로 실행했다.
결과10개 광산 회사와 40개 이상 프로젝트에서 분석 표준화와 원격 처리 효과를 얻었다. 전문가 출장 부담을 줄이고 광물 분류 정확도와 추적성을 높였다.
aws-architecture·문제생성형 비디오 모델은 VAE latent decoding과 frame copy 과정이 순차적으로 묶여 GPU 활용률과 추론 지연에 병목이 생긴다.
접근EC2 G7e의 NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell GPU에서 asynchronous frame generation pipeline을 구성했다. GPU/host double buffering, page-locked memory, 별도 copy stream과 worker thread로 전송과 후처리를 겹쳤다.
결과디코딩, D2H 전송, 파일 쓰기를 병렬화해 GPU idle 시간을 줄였다. 대용량 비디오 inference에서 비용 대비 처리량을 높이는 패턴을 제시했다.
cloudflare-blog·문제AI 에이전트를 운영하려면 모델 추론과 코드 실행을 모두 안전하게 격리해야 하고, 동시 다수 세션 / egress 통제 / 자격증명 주입까지 한 번에 풀어야 한다.
접근Anthropic 의 Claude Managed Agents 가 "두뇌"를 맡고, Cloudflare Sandboxes 가 "손" 을 맡는 분리 구조. 워크로드에 따라 full microVM 또는 V8 isolate 를 고를 수 있고, egress proxy 로 zero-trust 자격증명 주입, Workers VPC + Cloudflare Mesh 로 사설망 연결, 샌드박스 브라우저 + 세션 녹화까지 묶어서 제공.
결과웹 브라우징·이메일·Workers AI 이미지 생성 등 빌트인 툴과 배포 템플릿이 함께 제공돼, 별도 인프라 작업 없이 관측·영속·확장 가능한 에이전트 스택을 구성할 수 있다.