NAVER D2
NAVER D2
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경량화 레시피: Teacher 지식 조린 소형 모델, 근데 성능을 곁들인
[발표 내용]
애플리케이션 서비스에서 요구하는 성능 품질을 달성한 Large langauge model(LLM)을 성능 열화 없이 Small LLM으로 경량화하는 레시피를 소개합니다
[목차]
Episode 1: 서비스용 LLM 모델을 줄여야만 한다?
Episode 2: 고품질 제목 추천
Episode 3: 사물 키워드 추출
Episode 4: 마무리
[대상]
* 서비스 애플리케이션 요구사항을 두루 충족하는 LLM 기반 모델링에 관심 있으신 분
* 모델 경량화에 대해 고민하시는 분
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네이버 검색 클라이언트 로그 수집 Beacon API 전환기 가로형
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네이버 검색에서는 정확하고 사용자에게 필요한 검색 결과를 제공하기 위해 다양한 로그를 수집하고 있습니다. 그 중에서 가장 중요한 클릭 로그 수집 체계를 Beacon API를 활용한 방식으로 안정적으로 전환한 경험을 공유합니다.
서비스 장애를 예방하는 방법: Chaos Engineering
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네이버 사내 기술 교류 행사인 NAVER ENGINEERING DAY 2024(5월)에서 발표되었던 세션을 공개합니다. [발표 내용] * 신입 개발자가 뉴스서비스에 대해 탐구하고 개선하려고 노력했던 경험을 공유합니다. * 서비스의 장애를 예방하고 신뢰성을 높이기 위한 분야인 Chaos Engineering에 대해 소개합니다. * 뉴스서비스의 잠재적인 Single-Point-of-Failure(SPOF)를 예방하고자 했던 경험을 공유합니다. [목차] Episode 1: Chaos Engineering 1.1. Netflix의 IDC 장애 이후 클라우드 전환, 그리고 장애를 예방하기 위한 노력 1.2. Chaos Monkey, 모든 인프라에 대한 실패를 가정하고 인프라를 운영한다 Episode 2: Tox...
시간은 금이다: LLM을 이용한 AI 코드 리뷰 도입기
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네이버 사내 기술 교류 행사인 NAVER ENGINEERING DAY 2024(5월)에서 발표되었던 세션을 공개합니다. [발표 내용] LLM을 이용한 자동 코드 리뷰 도구 개발기 공유 자동화된 코드 리뷰를 효과적으로 사용하기 위한 리뷰 도구 세부 소개 [강의 대상] 오픈소스 LLM을 어떤 방식으로 활용하는지 궁금해하시는 분들 자동화된 코드 리뷰에 관심이 있거나 사용하고자 하시는 분들
보낼 로그가 1000개가 되는동안 겪었던 고민들
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네이버 사내 기술 교류 행사인 NAVER ENGINEERING DAY 2024(5월)에서 발표되었던 세션을 공개합니다. [발표 내용] 앱의 규모가 커지면서 로그에 대한 요구사항도 복잡해지고 양도 많아졌습니다. 이와 관련해서 팀에서 고민했던 내용을 공유드립니다. [강의 대상] 로그에 대해 관심있는 Android 개발자 or 팀
Kubernetes에서 DNS 다루는 방법 - 도메인을 찾아서
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네이버 사내 기술 교류 행사인 NAVER ENGINEERING DAY 2024(5월)에서 발표되었던 세션을 공개합니다. [발표 내용] Kubernetes 에서 DNS 구성 요소(CoreDNS, Nodelocal DNSCache)와 DNS 질의 동작 방식에 대해 설명합니다. [목차] 1. Kubernetes DNS에 대해 알아보게 된 계기 2. Kubernetes 관련 간단한 배경지식 소개 3. Nodelocal DNSCache 1. Pod 와 Node의 nameserver 차이 확인 2. Nodelocal DNSCache 설명 및 구성 리소스 소개 3. Nodelocal DNSCache Corefile 분석 4. Nodelocal DNSCache 이용한 내/외부 도메인 질의 흐름 소개 4. CoreDN...
Writing Path: MBTI J처럼 체계적으로 글쓰는 AI
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네이버 사내 기술 교류 행사인 NAVER ENGINEERING DAY 2024(5월)에서 발표되었던 세션을 공개합니다. [발표 내용] CLOVA for Writing 서비스의 LLM 기반 긴 블로그 초안 생성을 구현하기 위해 개발된 WritingPath 기법과 성능을 소개합니다. [목차] Episode 1: LLM이 글쓰기 생산성을 개선하는가? Episode 2: Writing Path 소개 Episode 3: 글쓰기 평가
디자인시스템을 개발에서 적용 하는법
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네이버 사내 기술 교류 행사인 NAVER ENGINEERING DAY 2024(5월)에서 발표되었던 세션을 공개합니다. [발표 내용] 피그마와 깃헙을 활용하여 자동화된 디자인 시스템을 구축하는 방법을 소개합니다. [목차] 1. Figma의 디자인 시스템이란 2. 디자인 토큰이란 3. DSAD 구조 •Figma plugin을 통한 디자인 토큰 변환 •Github Action을 통한 코드 변환 4. 사용해보며 느낀점
DESIGN SYSTEM FOR Android: From Figma to Jetpack Compose
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네이버 사내 기술 교류 행사인 NAVER ENGINEERING DAY 2024(5월)에서 발표되었던 세션을 공개합니다. Figma와 Jetpack Compose를 사용하여 Android 디자인 시스템을 구축하는 방법을 다룹니다. 디자인 시스템의 중요성과 Figma에서 디자인을 만들고 Jetpack Compose로 구현하는 과정을 설명하고, 이를 통해 디자이너와 개발자가 어떻게 협업할 수 있는지, 그리고 일관성 있는 사용자 경험을 제공하기 위해 디자인 시스템을 어떻게 효과적으로 관리할 수 있는지를 보여줍니다. We'll discuss what design systems are, why they're important, and how we can build them effectively using tool...
실시간 광고 사용자 ID 매핑
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쿠버네티스 네이티브 사이드카 컨테이너 (Sidecar Containers)
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네이버 사내 기술 교류 행사인 NAVER ENGINEERING DAY 2024(5월)에서 발표되었던 세션을 공개합니다. - 쿠버네티스에 새롭게 추가된 네이티브 사이드카 컨테이너 기능에 대해서 소개하고, 쿠버네티스 오픈 소스 기여 경험을 공유합니다. [목차] - 사이드카 컨테이너란? - 쿠버네티스 네이티브 사이드카 컨테이너 소개 - 문제 상황과 해결 - 새로운 API 소개 - Pod 종료 시나리오 - 어떻게 도입해야 할까? - 논의 - 쿠버네티스 기여 경험
[특집 인터뷰] SNOW AI 세계를 흔들다!
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[Trailer] UX 원칙에 따른 NELO 4.0 개발기
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UX 원칙에 따른 NELO 4.0 개발기 전문보러 가기🔎 d2.naver.com/helloworld/2461452 (전문은 링크에서 확인 가능합니다.) NELO가 무엇인지 아시나요? NELO는 네이버에서 개발한 로그 수집 시스템입니다. 다양한 서비스에서 운영하는 서버와 사용자 모바일 기기에서 발생하는 로그를 수집하기 위한 SDK를 제공하고, 수집한 로그를 분석하기 위한 다양한 기능을 웹 UI를 통해 제공합니다. 웹 UI의 기능은 크게 SDK를 통해 수집한 로그를 조회할 수 있는 검색, 비정상 종료 기록을 살펴볼 수 있는 크래시, 특정 상황에서 메시지를 받을 수 있는 알람 등으로 구성되어 있습니다. 알람 기능을 사용하면 사용자가 지정한 특정 패턴과 일치하는 로그 유입이 감지될 때 사용자에게 알려줄 수 있...
[Trailer] 네이버 통합 검색의 웹 성능 - 데이터 수집과 시각화
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네이버 통합 검색의 웹 성능 - 데이터 수집과 시각화 전문보러 가기🔎 d2.naver.com/helloworld/9227596 (전문은 링크에서 확인 가능합니다.) 네이버 통합 검색의 성능이라는 말을 들으면 어떤 것이 떠오르나요? 검색 결과가 내가 찾던 내용과 얼마나 일치하는가를 떠올릴 수도 있고, 검색 결과가 얼마나 빨리 표시되는가를 떠올릴 수도 있습니다. 또 검색 결과 페이지를 얼마나 즐겁게 탐색할 수 있는가를 떠올릴 수도 있습니다. 이렇게 네이버 통합 검색의 성능은 여러 가지 측면에서 바라볼 수 있습니다. 이런 여러 가지 측면 중 웹 성능 측면에서 네이버 통합 검색의 성능을 파악하고 개선한 내용을 "네이버 통합 검색의 웹 성능" 시리즈에서 공유합니다. 첫 번째 글에서는 네이버 통합 검색의 웹 성능...
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[Trailer] Golang, 그대들은 어떻게 할 것인가 - 2. MongoDB Go Driver 추상화
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[Trailer] 일 3,000만 건의 네이버페이 주문 메시지를 처리하는 Kafka 시스템의 무중단 전환 사례
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