Claude API 정밀 쿼터 제한 및 저VRAM Rose Optimizer 공개

Context

Claude API의 기존 Rate Limit 시스템은 롤링 윈도우 기반의 Hourly Rounding 방식으로 운영되어 사용자의 실제 요청 시점과 무관한 인위적 대기 시간이 발생함. 또한 거대 모델 학습 시 GPU VRAM 부족으로 인한 하드웨어 제약과 콘텐츠 모더레이션용 혈흔 감지 모델의 부재가 병목 지점으로 작용함.

Technical Solution

• Hourly Rounding 제거를 통한 Continuous Tracking 기반의 정밀한 Rate Limit 아키텍처 전환
• 시간 단위 반올림 로직을 삭제하여 요청 시점 기준의 실시간 윈도우 계산 방식 적용
• VRAM 사용량 최적화 설계로 Consumer-grade GPU에서도 학습 가능한 Rose Optimizer 구현
• PyTorch 프레임워크 기반의 저메모리 footprint 설계를 통한 대형 모델 학습 진입 장벽 완화
• BloodshotNet 모델과 데이터셋 및 CLI를 통합 제공하여 Content Moderation 파이프라인 구축 가속화
• 사전 학습된 가중치(Pre-trained weights) 제공을 통한 Fine-tuning 가능 구조 설계