전체 글1293 🎠 AutoGen 공식문서 following : Human-in-the-Loop, Termination, Managing State AutoGen 공식 문서 https://microsoft.github.io/autogen/stable/user-guide/agentchat-user-guide/index.html AgentChat — AutoGenTutorial Step-by-step guide to using AgentChat, learn about agents, teams, and moremicrosoft.github.io 🎠 Human-in-the-Loop팀과 상호작용하고 팀에 피드백을 제공하는 방법 During a team’s run – execution of run() or run_stream(), provide feedback through a UserProxyAgent.Once the run terminates, provi.. 2025. 2. 10. 🎠 AutoGen 공식문서 following : intro, model, messages, agents, Teams AutoGen — AutoGenAn event-driven programming framework for building scalable multi-agent AI systems. Example scenarios: Deterministic and dynamic agentic workflows for business processes. Research on multi-agent collaboration. Distributed agents for multi-language applicatmicrosoft.github.io🎠 install Installation — AutoGenCreate and activate: python3 -m venv .venv source .venv/bin/activate To d.. 2025. 2. 10. 📰 뉴스크래퍼 newscraper : AutoGen을 이용한 결과지 생성 멀티모달 에이전트 보호되어 있는 글 입니다. 2025. 2. 10. 프로메테우스 지원서 아카이브 보호되어 있는 글 입니다. 2025. 2. 9. 📊 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. 이전 1 ··· 31 32 33 34 35 36 37 ··· 130 다음
