https://blog.aladin.co.kr/735212146ko-krAladdin RSS(Alss) v0.9Tue, 22 Sep 2026 08:40:06 +0900https://image.aladin.co.kr/img/blog2/manage/profileimg.jpghttps://blog.aladin.co.kr/735212146100100즐거운 인생~즐거운 인생~마이리뷰https://blog.aladin.co.kr/735212146/17427279Sat, 01 Aug 2026 20:39:00 +0900https://blog.aladin.co.kr/735212146/17427279코딩 자율학습 FastAPI 파이썬 백엔드 개발 입문 - 따라 하면서 배우는 친절한 파이썬 웹 개발
신동현 지음 / 길벗 / 2026년 05월

python을 통한 개발을 진행시, AI및 최근 바이브 코딩등에서 RESTAPI 및 비지니스 로직을 개발시에 FastAPI가 많이 사용되고 있습니다. 기본적으로 간단한 get, post등에 대한 간단한 구현은 쉽지만 실제 서비스에 적용하기 위해서는 동작방식 및 원리를 알고 활용하는것을 추천합니다.코딩 자율학습의 컨셉은 스스로 책을 따라하면서, 쉽게 풀어서 설명하는 컨셉을 가지고 있어서빠르게 원리를 파악하기 쉽게 구성되어 있습니다 ■ 살펴보기 / 기능 구현하기· FastAPI의 기능은 정말 다양합니다. Python에 대한 기능을 활용해서 프레임워크에서 활용한 방법 및 FastAPI을 이용한 기능 구현까지 살펴보면서, 서비스 구현에 필요한 개념을 학습합니다.> 기존에 파이션으로 구성된 프레임워크 Flask, Django와 함께 비교해보면서 차이점 살펴보기> FastAPI의 특징 (타입 힌트, 자동완성등)> Pydantic 개념을 통해서, 정상값/비정상값 검증하는 방법> Swagger를 통한 문서화 및 테스트 방법> CRUD구현을 통해서 GET, POST, PUT/PATCH, DELETE 기능 > ORM을 통한 mysql을 연동하기기능 구현 관련> 회원가입 하기> 로그인과 인증 구현(JWT)> FastAPI의 고급기능  ■ 내용 살펴보기· PyCharm을 이용해서 구성합니다. FastAPI를 지원하는 IDE 여서 쉽게 환경구성 할수 있습니다. 가상환경 구성도 쉽게 됩니다. 웹개발을 처음 할때의 기본 개념인 파라미터 및 Swagger를 통해서 쉽게 테스트 할수 있게 따라하면 됩니다. 처음 웹개발을 접근하는 독자분들도 http의 상태코드 별 차이를 살펴보고 요청을 하는 것과 응답을 하는 방식을 통해서응답 본문에 JSON을 통해서 어떻게 1개의 값을 제공하거나, List로 다양한 정보를 제공하는 방식등은 어떻게 해야 하는지 하나하나 살펴봅니다. 서비스를 구현하기 위해서는 데이터를 조회하고, 신규로 입력하는것은 가장 기본이 되는 기능입니다.이것을 우리는 CRUD라고 표현합니다.http요청을 보낼때, 우리는 method를 구분지어서 호출합니다.C (데이터 생성) : POSTR (데이터 조회) : GETU (데이터 수정) : PUT, PATCHD (데이터 삭제) : DELETE 코드에 대한 주석 및 코드 설명이 자세히 되어 있어서, 처음 코드를 보는 경우에도 그 의도를 알기 쉽게 구성되어 있습니다. ■ DB를 통해서 데이터 저장하기· DataBase를 연동하는 것은 처음에 이해하는 것이 어려울수 있습니다.이 내용은 책을 통해서 다 알기 어려운 부분도 있지만, 책의 컨셉에 맞게 가장 중요한 핵심 내용이 있습니다.중요한 개념은 ORM과 SQLAlchemy입니다. 보통 DB에서 조회를 할때, sql 쿼리문을 작성을 사용하는데, ORM개념을 통해서 쿼리문 대신에 정보를 조회하고그것을 SQLAlchemy을 이용합니다.이러한 방식은 java, node등 다른 언어를 사용하는 방식에서도 일반적으로 사용되는 방식입니다. · 회원가입을 통해서 이것을 접목시켜봅니다.모델이라는 개념을 통해서 ORM의 테이블 개념을 적용해보고, 기본키, 외래키는 무엇인지 적용해봅니다.조금은 어려운 개념일수 있습니다. 너무 처음부터 모든 내용을 다 설명하는것 보다 반드시 알아야 하는 필수적인 요소를 통해서다음에 이 개념을 확장해서 학습할 수 있어서, 혼돈없이 집중할수 있는 구성이 더 좋았습니다. · 보안적인 부분도 공부하기일반적으로 권한에 대해서 체크가 없는 부분도 있지만, 기본적으로는 개인화가 필수적입니다.FastAPI에서 어떤 방식으로 보안을 체크할까요?이것을 로그인 API를 구현하면서, 이론적인 개념이 필요합니다.세션방식으로 인증구현하기, JWT방식으로 인증 구현하기 이렇게 2가지 방식으로 구현 테스트를 합니다.두 방식 모두 반드시 알아야 하는 중요한 개념이고, 각각 실습할수 있게 예제코드를 설명이 있습니다. · FastAPI 고급기능 알아보기지금까지 기본적인 동작방식을 살펴보았고, 서비스를 더욱 더 안정적으로 운영하면서 이미 만들어져 있는 다양한 기능을 소개합니다. 이러한 방식이 있다는 것만 알고 있어도, 나중에 서비스 구현시 참고할수가 있습니다.> Lifespan : 애플리케이션의 시작과 종료 시점을 관리> 의존성 주입> 백그라운드 태스크> 파일 처리 : 파일 업로드, 다운로드를 비롯한 전체 흐름 무조건 쉬운 내용만 있다고 해서, 처음 새로운 기술을 이해하기 좋은 방식은 아닙니다.필수적인 요소, 반드시 필요한 개념을 잘 설명하고 그것을 기반으로 다음에 더 필요한 부분을 확장해서 나아갈 수 있는 기반이 되는 것이 중요합니다. 이책은 그런 부분을 잘 충족하고 있는 책이라고 생각합니다.]]>https://image.aladin.co.kr/product/39291/82/cover150/k802138601_1.jpghttps://www.aladin.co.kr/shop/wproduct.aspx?ItemId=392918201즐거운 인생~마이리뷰https://blog.aladin.co.kr/735212146/17400080Sun, 19 Jul 2026 15:45:00 +0900https://blog.aladin.co.kr/735212146/17400080원하는 대로 튜닝하는 나만의 sLLM - 비용은 낮게, 보안은 높게, 성능은 내 업무에 딱 맞게!
오지영 지음 / 길벗 / 2026년 07월

LLM을 이용해서 다양한 서비스를 구현하는 사례, Agent를 구성하고 실시간 자료를 구축하기 위해서Rag, LangChain, MCP를 도입하는 사례들이 다양하게 도입되고 있습니다.하지만 기업 입장에서 "비용은 낮게 보안은 높게, 성능은 내 업무에 딱 막게" 이책의 부제목 처럼우리가 반드시 알아야 하는 사항이 언급되어 있습니다. 구성된 내용이 매우 체계적이고, 실제 꼭 알아야 하는 부분이 잘 정리되어 있습니다. 일반적으로 사용되는 LLM말고 sLLM은 어떤 개념일까? 책이 표지에서도 언급되어 있는 5가지 사항이 실제 간단한 이론 만이 아니라 실제 업무시스템에서도 활용 가능한 부분이 많은 내용으로 구성되어 있습니다.OpenAI 파인튜닝, QLoRA, RAG, FastAPI, Gradio 의 각각의 기술요소를 살펴보며서, 단순한 연동이 아닌좀더 세분화된 효과와 비용적인 절감 측면에서 도움이 많이 되는 내용입니다. ■ 대상 독자새로운 분야를 접근하기 위해서는 작은 개념부터 로컬에서 동작 테스트를 하는 것이 먼저 입니다실제 업무 시스템에 도입하기 위해서는 사전에 내재화도 필요하지만, 비용적인 부분없이 기능적인 효과성을증명하는 단계도 필요합니다. 그런 부분에서 저자님의 접근법도 그러한 방향성과 일치를 합니다.무료 코랩 한칸으로 sLLM을 직접 학습 시키고, 작은 서비스를 띄어볼수 있게 시작합니다. · 전반부 : LLM과 sLLM에 대한 개념, LLaMA, Gemma, 클로드 및 국내 sLLM생태계 살펴보기· 중반부 : 허깅페이스 모델을 불러오로, LoRA, QLoRA경량 파인튜닝 모델 활용· 후반부 : 파인 튜닝한 모델을 활용해서, FastAPI, Gradio을 활용해 화면 구성을 진행 ■ sLLM 알아보기기업엣 사소한 업무 자동화 부터, 고객 대응, 사내 문서 요약 등 비교적 단순하고 반복적인 작업에 둗이 거대한 모델을 투입하는비효율적일수 있습니다.
· sLLM이 고려될때의 문제 유형 - 고비용 API인프라가 부담될때 - 실시간 응답이 필요한 서비스가 지연될때 - 프라이버시와 규제가 중요한 환경일때 - 특정 도메인에 적용이 어려울때 - 빠른 실험과 반복적인 개선이 어려울때 - 에지 또는 온디바이스 환경일때대부분 우리가 일반적으로 고민하는 사항입니다.꼭 sLLM을 모조건 적용해서 처리하는 것이 정답은 아니지만, 우리는 이것에 대한 학습을 통해서 효율적인 방안을 찾아내는데함께 고려를 해야 합니다.책을 통해서 허깅페이스, 구글, 메타, Mistral, MS에서 제공하는 다양한 sLLM을 소개하고 정의해주는 것도 좋았습니다.각 산업분야 (의료, 공공, 금융, 교육, 법률, 제조) 입장에서 어떠한 것을 활용하고 있는지,스타트업/기업/연구기관에서 활용사례를 통해서 시행착오를 줄이고, 처음 접근하기 위한 가이드를 받을수 있습니다.  ■ 실습 환경 가이드· 허깅페이스를 통해서 sLLM 모델 학습을 위한 구성을 하고, 코랩으로 필수 라이브러리 설치를 통해서 모델과 데이터를 내려 받습니다.· Ollama를 로컬 환경에서도 구성하는 것도 포함되어 있습니다. (VSCode, RestAPI, 도커 활용)· 랭체인, 라마인덱스, 랭그래프 및 벡터 데이터베이스 구성 및 파인튜닝까지 함께 진행합니다.파인튜닝은 그 방식과 범위가 다양합니다. sLLM에 대한 파인튜닝에도 장/단점이 존재합니다.상용 서비스인 OpenAI의 파인튜닝을 지원하는 방법을 통해 간단한 명령어 인터페이스를 활용합니다.  ■ sLLM의 효율적인 파인 튜닝파인 튜닝에 대해서 어떻게 하는 것이 효과적일까? 특히 영어권이 아닌 한국어 모델에 대해서는 기본 영어와 다른 점이 있기 마련이다.우리는 어떻게 접근해야지 튜닝을 통해서 원하는 결과를 테스트 하고 적용할수 있을까?· 전통적인 방식은 메모리, 비용문제가 있습니다. - 경량 파인튜닝에 PEFT기법을 통해서 접근합니다. - PETF기법에는 아래와 같은 방법이 있습니다.1) 어댑터 기반 튜닝2) 프리픽스 튜닝3) LoRA4) QLoRA
 > 풀 파인튜닝 vs LoRA vs QLoRA각각 파인튜닝 기준으로 비교해볼수 있는 내용을 통해서 각각 어떠한 장단점이 있고
sLLM을 통해서 튜닝 실습을 어떻게 해야할지 방향성을 세울수 있습니다.> 한국어의 경우는 어떻게 파인튜닝을 실습해야 하는지 QLoRA를 통해서 진행합니다. · 모델에 대한 최적화 내용도 흥미로웠습니다.우리는 왜 최적화가 필요할까요? 대부분 추론 속도 문제가 있고, 운영 비용 증가 사항이 큽니다.그러면 그러한 사항을 최적화 해야 할것입니다.- 모델 압축기법, 양자화, 배치처리, 키-값 캐시, 플래시 어텐션, 메모리 최적화 기법을 통해서 상황별 적용해 볼 사항을 설명합니다. ■ sLLM모델의 서비스 적용실제 모델을 통해서 실무에서 가장 빈번하게 사용되는 배포방식을 다룹니다.· API배포는 가장 일반적으로 사용되는 FastAPI서비스를 이용합니다. - 일반적인 웹서비스의 백앤드 말고, 모델을 통한 서빙을 하기 위한 개념을 알수 있습니다. - ngrok 터널링을 왜 사용하는지 이해합니다. - 허깅페이스 인터페이스 API 도 실습합니다. -  Gradio을 이용해서 웹 인터페이스를 만들어봅니다. - 허깅페이스 Spaces를 생성해서 배포환경을 구성합니다. · 서비스 구축으로 실제 아래와 같은 사항을 테스트합니다. - 챗봇, 문서 요약, AI에이전트를 만들어봅니다. 가장 기본적인 포맷이지만 가장 LLM의 동작방식을 이용해서사용해보고 동작 원리를 살펴볼수 있는 좋은 예시 입니다. "사용자 입력 -> 프롬프트 구성 -> 토큰화 -> 모델 추론 -> 디코딩 -> 응답 출력" 공통적인 구조를 가지고 있습니다. · 실무에서 발생하는 문제 해결1) 데이터 부족 문제 해결법2) 모델 출력 품질 향상 기법3) 윤리적 이슈와 보안 고려 사항해당 고민사항은 AI를 활용한 LLM기법에서 동일하게 발생하는 공통적인 문제입니다.이러한 것은 처음 사업 및 조직이 활성화 되기 전에 기준을 잡고 사전에 체크하고 고려해야 하는 중요한 문제 입니다.평소에 잘 알지 못하였던 내용이 정리되어 있어서 도움이 되고, 어느 한 부분만 수정하고 처리하는 방식 보다큰 방향성으로 가이드를 제공해주는 생각이 들었습니다.

]]>https://image.aladin.co.kr/product/39729/43/cover150/k622130801_1.jpghttps://www.aladin.co.kr/shop/wproduct.aspx?ItemId=397294377