디버깅은 줄이고, 발견은 늘리고.
AI 엔지니어, 연구자, 박사과정 학생을 위한 로컬 도구 7개. 데이터 검사, 실험 비교, 샘플링과 디코딩 가설 검증을 제공합니다.
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프롬프트 차이와 토큰 변화
두 버전을 줄 단위로 비교하고 토큰 및 UTF-8 바이트 변화를 측정합니다.
도구 열기 →JSONL 데이터셋 검사
잘못된 레코드, 중복, 긴 입력, 학습·검증 집합의 정확한 겹침을 찾습니다.
도구 열기 →RAG 청크 실험실
유니코드 안전 경계, 겹침 범위, 실제 텍스트 토큰 수를 확인합니다.
도구 열기 →대응 평가 결과 비교
같은 예제에서 두 시스템을 비교하고 재현 가능한 bootstrap 구간을 계산합니다.
도구 열기 →GPU 메모리 추정기
실행 전에 가중치, KV 캐시, 전체 학습 상태를 분해해 봅니다.
도구 열기 →샘플링 실험: logits → 토큰
재현 가능한 로컬 분포에서 temperature, top-k, top-p를 테스트합니다.
도구 열기 →추측 디코딩 실험
수락률과 지연 가정을 명시해 초안 모델의 가속 및 감속 조건을 살펴봅니다.
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