학습 인프라 심층 분석: NeRF 광선 샘플링 문제 입문

이 글은 NeRF의 광선 샘플링 문제를 사례로 삼아 대규모 언어 모델의 학습 인프라를 설명합니다. 데이터 관리, 연산 자원 오케스트레이션, 학습 워크플로 설계, 플랫폼 도구 등 모델 학습과 배포를 떠받치는 핵심 시스템을 정리하면서, 실제 기술 문제를 통해 현대적인 학습 스택의 작동 원리를 이해하도록 돕습니다. AI 이론과 엔지니어링 실무를 함께 이해하고 싶은 개발자에게 적합한 내용입니다.