스택 맵
STACK.
쓰는 것 · 빨리 읽는 것 · 아직 배포 안 해 본 것
언어
- Python 3.11주력. BLUE LAB 배우 LoRA 파이프라인(회사 실무)과 개인 R&D
- TypeScript / JS읽기 가능. 프로젝트 작업에 맞춰 익힐 준비됨
- Bash일상적인 운영 용도. Windows에서 Git Bash 사용
- SQL (SQLite)구직 DB 설계, 일상적인 쿼리
ML — 학습
- AI-ToolkitLoRA 파인튜닝 러너. 주력 학습 진입점
- FLUX.2 Klein 9BBLUE LAB 배우 아이덴티티 LoRA의 베이스 모델(회사 실무)
- Z-Image Turbo개인 R&D(AZIT) 합성 캐릭터 '이설' LoRA의 베이스 모델
- PyTorch (툴 경유)백엔드. 직접 작성하지 않고 AI-Toolkit / ComfyUI를 통해 사용
- Diffusers 개념샘플링, 스케줄러, CFG에 익숙
ML — 평가 & 아이덴티티
- ArcFace스텝별 얼굴 유사도. 주력 아이덴티티 지표
- InsightFace평가 과정의 감지 + 임베딩 추출
- 파라미터 스윕CFG / Steps / max_shift 3라운드 범위 좁히기
- 과적합 모니터링조기 종료 신호를 위한 실시간 곡선 감시
추론
- ComfyUI노드 그래프 워크플로우 + HTTP API 연동
- Higgsfield.ai클라우드 생성. BLUE LAB 벤치마크의 상용 베이스라인(Soul 2.0), 이설 데이터셋 이미지
- StabilityMatrix로컬 모델·환경 관리자
LLM / GEN
- Grok얼굴 생성 — Jojo Shorts 파이프라인(실무), 이설 앵커 얼굴(텍스트로만 생성)
- Anthropic Claude매일 함께하는 협업자. 이 포트폴리오도 함께 만들었음
- OpenAI / Gemini API익숙함. 현재 프로덕션 코드에는 미사용
- ElevenLabs V3음성 합성. Jojo Shorts에서 프로덕션 사용
- Synthesizer V Studio ProAI 보컬 신디사이저. 오디오 파이프라인에서 프로덕션 사용
- RVC 보이스 컨버전제 목소리를 타깃에 포트폴리오급으로 설득력 있게 재학습
인프라 / 컴퓨팅
- RTX 4070 (12 GB)로컬 장비. 이설 LoRA 학습(2,502/3,000 스텝, 5시간 2분)
- RTX 5090 (대여) · RunPod대여 · 클라우드 GPU. BLUE LAB 배우 LoRA 학습에 사용
- Windows 11주 OS. InsightFace/ArcFace용 conda 환경 'facecheck'
- Cloudflare Pages이 포트폴리오 호스팅. Wrangler CLI로 배포
- GitHub소스 관리. 공개 저장소: comfyui-workflows, AC-Stock-(파가드AC 작업)
문서 & 프로세스
- Markdown모든 프로젝트 문서를 Markdown으로 먼저 작성
- 구조화된 실험 로그분석 스크립트에 공급되는 실행별 JSON / TXT 로그
- Astro + Tailwind이 포트폴리오 사이트. 정적 우선, JS 프레임워크 종속 없음
아직 배포 안 해 본 것
아직 프로덕션에 배포해 보지 않은 스택의 정직한 목록입니다. 대부분 읽기 수준의 익숙함이며, 빠르게 익힐 의향이 있습니다.
- React읽기 가능. 프로덕션 React를 배포해 본 적은 없음
- Node.js읽기 가능. 작은 CLI는 만들 수 있으나 대규모 백엔드 서비스는 아직
- GraphQL읽기 수준의 익숙함
- PostgresSQLite 경험은 이전 가능. 프로덕션 Postgres 배포는 아직
- AWS / GCP튜토리얼 수준. 관리형 클라우드에서 프로덕션 워크로드 운영 경험 없음
- Hasura사용해 본 적 없음
- DevOps / CI-CD기본적인 GitHub Actions 익숙함. 프로덕션 파이프라인 배포는 아직
- 감사 / 검증 도메인새로운 분야. 체계적인 가이드와 함께 온보딩할 의향 있음