AI Tools & Agents••🇺🇸 English

autoresearch 실전 — GPU 하나로 밤새 실험 돌리기

환경 설정부터 에이전트 실행, 밤새 100개 실험 결과 분석까지. 작은 GPU에서도 돌리는 튜닝 가이드와 실전 팁.

autoresearch 실전 — GPU 하나로 밤새 실험 돌리기

autoresearch 실전 — GPU 하나로 밤새 실험 돌리기

Part 1에서 Karpathy의 autoresearch가 어떤 구조인지 살펴봤습니다. 세 줄 요약하면 이렇습니다.

  1. train.py 하나에 GPT 모델 + 옵티마이저 + 훈련 루프가 들어 있다.
  2. AI 에이전트(Claude Code 등)가 이 파일을 수정하고, 5분간 훈련하고, val_bpb가 개선되면 유지(keep), 아니면 폐기(discard)한다.
  3. program.md가 에이전트의 행동 규칙을 정의한다. 사람은 이 마크다운만 편집한다.
🔒

이어서 읽으려면 로그인이 필요합니다

무료 회원가입으로 전체 콘텐츠를 확인하세요.

로그인 / 회원가입

관련 포스트

나만의 autoresearch 만들기 — 다른 도메인에 자율 실험 적용하기
AI Tools & Agents

나만의 autoresearch 만들기 — 다른 도메인에 자율 실험 적용하기

autoresearch 패턴을 텍스트 분류, 이미지 분류, RAG 파이프라인에 적용합니다. 범용 실험 러너와 program.md 템플릿 제공.

Karpathy의 autoresearch 해부 — 630줄로 AI 연구실 만들기
AI Tools & Agents

Karpathy의 autoresearch 해부 — 630줄로 AI 연구실 만들기

Andrej Karpathy의 autoresearch를 코드 레벨까지 분석합니다. 630줄 train.py, BPE 토크나이저, MuonAdamW 옵티마이저, 에이전트 프로토콜의 설계 원리를 파헤칩니다.

Agent 프로덕션 — Guardrails부터 Docker 배포까지
Ops & Systems

Agent 프로덕션 — Guardrails부터 Docker 배포까지

Guardrails 3계층(Input/Output/Semantic)으로 안전한 Agent를 만들고, FastAPI + Docker로 프로덕션 배포합니다. HITL, 레이트 리밋, 모니터링 체크리스트 포함.