7개 프로젝트 문서(요구사항, 아키텍처, tech_stack, api_spec, database_schema, 디자인 가이드라인, runbook)를 생성하고 검증합니다. ln-110-documents-pipeline의 4번째 워커입니다.
당신이 되다
다음 시나리오에 적합
대규모 모델의 경우 DDP, FSDP 또는 DeepSpeed를 사용하여 여러 GPU에 훈련을 분산합니다.
W&B/TensorBoard를 통합하여 메트릭을 추적하고, 진행 상황을 시각화하며, 실행을 비교하세요.
더 깨끗하고 재사용 가능한 구현을 위해 PyTorch 코드를 LightningModule로 구조화합니다.
배치 처리, 샤딩, 전처리를 통해 최적화된 데이터 로더를 구축합니다.
측정된 효과
검증된 이점과 측정 가능한 영향
Lightning의 추상화로 인프라 대신 모델 로직에 집중하세요.
미리 구축된 트레이너, 콜백, 로깅 통합으로 더 빠르게 반복하세요.
혼합 정밀도 및 그래디언트 누적과 같은 고급 최적화를 활용합니다.
장착 내용
파일 · 태그 · 3단계 설치
팁: 처음 사용하기 전에 문서와 코드를 읽고 기능과 필요한 권한을 확인하세요.
다음 시나리오
태그 및 카테고리 기반 추천
OpenAPI, Swagger 및 GraphQL 스키마가 백엔드 구현과 일치하는지 확인합니다. 변경사항 파괴 감지, TypeScript 클라이언트 생성, API 문서 동기화 유지를 합니다. API 스펙 파일(.yaml, .json, .graphql) 작업, API 변경 사항 검토, 프론트엔드 타입 생성 또는 엔드포인트 구현 유효성 검사 시 사용하세요.
Node.js, Python, Go, Rust 등 현대 기술과 NestJS, FastAPI, Django 등 프레임워크, PostgreSQL, MongoDB, Redis 등 데이터베이스, REST, GraphQL, gRPC 등 API, OAuth 2.1, JWT 등 인증, 테스트 전략, OWASP Top 10 등 보안 모범 사례, 성능 최적화, 마이크로서비스, 캐싱, 샤딩 등 확장성 패턴, Docker, Kubernetes, CI/CD 등 DevOps 관행, 모니터링으로 견고한 백엔드 시스템을 구축하세요. API 설계, 인증 구현, 데이터베이스 쿼리 최적화, CI/CD 파이프라인 설정, 보안 취약점 처리, 마이크로서비스 구축 또는 프로덕션 준비가 완료된 백엔드 시스템 개발 시 사용하세요.