전체 글1219 📊 뀨업 : 2차 릴리즈 준비 - 회의 6 : https 달기!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!! 📊 TODO저번주 TODO✅정은체 프론트 HTTPS 달기리프레시 로직 완성하기실제 데이터로 수식 테스트해보고 미세 조정 일별 추이 그래프 만들어 보기릴리즈 노트 올리고 / 인스타 게시물 올리기히언백엔드 HTTPS 달기✅일별 이화여대 푼 문제 개수/순위 저장 기능✅DB 설계 / ERD 작성✅빌드 후에 도커 컨테이너를 삭제할 수 있는 방법 찾기✅소은리프레시 쿠키 이슈 해결예외 처리DataCrawling migration페이지네이션브로큰 파이프 문제 해결 히언 체고,, 이번주 TODO✅정은체 프론트 HTTPS 달기리프레시 로직 완성하기실제 데이터로 수식 테스트해보고 미세 조정 일별 추이 그래프 만들어 보기릴리즈 노트 올리고 / 인스타 게시물 올리기히언VPC 돈나가는 이유 알아내기클라우드워치 잘 해제했는지 .. 2025. 2. 9. 🛡️ UCPC 2025 첫임무수행 첫 임무 도착 🔨 fix : ucpc-og, github-watch-button 2025 버전 변경, ucpc2025-logo 추가 by Goldchae · Pull Request #12 · ucpcc/mainucpc-og, github-watch-button 2025 버전 변경, ucpc2025-logo 추가!github.com 아주쟉은 기여완료총총 2025. 2. 8. 수강 시뮬레이션 설계 : 복학준비 보호되어 있는 글 입니다. 2025. 2. 7. 🧉 AGI / Test-time Scaling : Reasoning 보호되어 있는 글 입니다. 2025. 2. 7. 🔬LLM 운영하기 : LLM 평가 LLM을 활용한 실전 AI 애플리케이션 개발- 허정준🗃️ LLM 평가하기모델이 개선됐나?모델 배포해도 되나?모델을 재학습해야 하나?🥞 정량적 지표를 통한 평가 BLEU ( Bilingual Evaluation Understudy Score ): 기계 번역 결과와 사람이 번역한 결과의 유사도 측정- N-gram 기반 정밀도 분석 ROUGE (Recall-Oriented Understandy for Gisting Evaluation ): 기계 요약 결과와 사람이 요약한 결과의 유사도 측정- N-gram 기반 중복도 분석 Perplexity: 모델이 새로운 단어를 생성할 때의 불확실성 수치화- 낮을수록 좋음 => 질적인 측면의 평가 ( 유창성, 문법적 오류, 창의성 등)의 한계=> 사람의 주관적 판단과.. 2025. 2. 7. 🔬LLM 운영하기 : MLOps, LLMOps LLM을 활용한 실전 AI 애플리케이션 개발- 허정준🧭 LLM 운영하기LLM을 서비스 운영 환경에서 효과적으로 통합하고 관리하기 위한 LLMOps MLOps 확장 -> LLMOps🗃️ MLOpsDevOps개발과 운영이 합쳐진 IT 문화 ( 협업 / 자동화 ) MLOpsDevOps의 ML판 확장자DevOps + 데이터 + 머신 러닝데이터 수집, 전처리, 모델 학습, 평가, 배포, 모니터링 등 머신러닝 프로젝트의 전 과정을 자동화하고 효율화머신러닝 파이프라인 재현성 보장이 중요한 요소 재현성 reproducibility이전의 ML 워크플로우 반복 시 나오는 모델이 동일한가? - 버전 관리- 입력값/파라미터 추적과 기록성능 저하 시 자동 트리거 재학습과 배포 데이터 준비 -> 모델 학습 -> 모델 .. 2025. 2. 7. 📰 뉴스크래퍼 newscraper : 임베딩모델/벡터db 이용 의미 검색 구현 보호되어 있는 글 입니다. 2025. 2. 6. 🔬벡터 데이터베이스로 확장하기 : 파인콘 이용 벡터/멀티 모달 검색 RAG 구현하기 LLM을 활용한 실전 AI 애플리케이션 개발- 허정준🗃️ 실습 : 파인콘으로 벡터 검색 구현하기DB 기본 동작 CRUD 사용해 보기🥞 파인콘 클라이언트 사용법https://pynecone.app/" data-og-host="pynecone.app" data-og-source-url="https://pynecone.app/" data-og-url="https://pynecone.app/" data-og-image="https://blog.kakaocdn.net/dna/bnTsmm/hyYcfqoOxA/AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAKgzgS18_yarJfkyL4Rud-IpsFpbX2ejClc7wgWQLxRC/img.png?credential=yqXZFxpELC7KVnFOS48ylbz2pIh7yKj8&expires=1759244399&allow_ip=&allow_referer=&signature=Z%2FaVfY51d7rslN6P5vQxoK4LCmI%3D The easiest way to build web apps... 2025. 2. 6. 🔬벡터 데이터베이스로 확장하기 : ANN, NSW, HNSW LLM을 활용한 실전 AI 애플리케이션 개발- 허정준🧭 벡터 데이터베이스로 확장하기 : RAG 구현하기 KNN (K-nearest neighbor)- 모든 벡터 사이의 거리 계산- 데이터의 수가 많아지면 느려짐 ANN ( Approximate Nearest neighbor )- 속도 개선 벡터 데이터베이스 파인콘 사용해 보기이미지와 텍스트를 교차 검색하는 멀티 모달 검색을 구현해 보기🗃️ 벡터 데이터베이스란: 임베딩 벡터를 키 값으로 사용하는 데이터베이스🥞 딥러닝과 벡터 데이터베이스딥러닝 : 스스로 특징을 추출하는 머신 러닝 표현 학습 : 모델이 스스로 특징을 추출하는 과정을 학습 벡터 거리 측정법 : 유클리드 거리/코사인 유사도 / 점곱 (내적), 등 🥞 벡터 데이터베이스 지형 파악하기.. 2025. 2. 6. 😎 AutoGen을 이용한 AI 에이전트 개발 😎 에이전트 구성요소감각 -> 두뇌 -> 행동😎 감각텍스트, 이미지, 등등 사용자의 다양한 행동과 입력 수집😎 두뇌사용자 대화,행동 등 저장 : 기억감각에서 들어온 정보 + 기억 통합 작업 세분화 : 계획 세우기😎 행동llm은 텍스트 생성만 가능.상황에 맞춰 다양한 도구 선택하기- 검색 api- 코드 실행- 이미지나 음성 생성- 물리적인 행동- 번역이나 요약🕶️ 에이전트 시스템의 형태🕶️ 단일 에이전트이름과 역할 에이전트에게 부여하기- 구체적인 역할 지정이 수행력을 높임 autogpt~🕶️ 사용자와 에이전트의 상호작용핑퐁핑 - 동등한 파트너 패러다임🕶️ 멀티 에이전트각 에이전트마다 서로 다른 역할을 주고 작업 수행 수평형 대화: 함께 대화 진행위계형 대화 : 일 시키기🕶️ 에이전트 평가주.. 2025. 2. 5. 이전 1 ··· 24 25 26 27 28 29 30 ··· 122 다음
