바이브코더를 위한 프로덕션 생존 가이드
기업 배포에서 '절대' 생략하지 않는 5단계 표준

바이브코더를 위한 프로덕션 생존 가이드
기업 배포에서 '절대' 생략하지 않는 5단계 표준
바이브코딩으로 누구나 앱을 배포하는 시대. 하지만 런칭 후 '사고'를 막는 건 코딩 실력이 아니라 엔지니어링 표준입니다.
단순히 Vercel 배포 버튼만 누르고 계신가요? 현업에서 서비스 배포 전, 대형 사고 방지를 위해 반드시 확인하는 5단계 안전장치를 공개합니다.
1단계: 가시성 확보 (Logging & Monitoring)
관련 포스트

Models & Algorithms
TurboQuant vLLM, A100 한 장에서 실측 — 8B 모델에서 프리셋 4개의 용량·속도·정확도
vLLM 0.28, Qwen3-8B bf16, A100 80GB: bf16·fp8·TurboQuant 프리셋 4개의 KV 용량, 배치 처리량, 32K 디코드, needle-in-haystack, GSM8K를 직접 쟀습니다. vLLM 연구가 다루지 않은 8B 크기입니다.

Models & Algorithms
TurboQuant를 실제 KV 텐서 위에서 밑바닥부터 — 3비트의 진짜 비용, 그리고 포크가 논문 레이아웃을 이기는 이유
PolarQuant를 PyTorch 60줄로 구현해 Llama-3.2-1B·Qwen3-8B의 실제 KV에 적용. 3비트는 +10%, k8v4는 +0.2%, QJL은 저비트에서만 유효, 블록-32 레이아웃이 포크 우위의 절반을 설명합니다.

Models & Algorithms
TurboQuant llama.cpp CUDA 포크, A100에서 실측 — turbo4는 q4_0급, turbo3는 긴 컨텍스트에서 무너진다
Qwen3-8B Q4_K_M, A100 한 장, KV 타입 6종: perplexity·프리필·깊이별 디코드·VRAM 실측. turbo4는 q4_0과 품질 동급에 깊은 컨텍스트에선 q8_0보다 2.5배 빠르고, turbo3는 32K에서 PPL이 세 배로 뜁니다.