Tech & Development
OpenAI o1: 추론의 새 시대
OpenAI o1: 추론의 새 시대
2024.09.13OpenAI가 새로운 AI 모델 시리즈인 o1을 깜짝 발표했습니다. 새로운 AI 모델 시리즈 o1은 인공지능 기술의 획기적인 발전을 보여주고 있습니다.OpenAI가 새 AI 모델을 발표하면서 'GPT'라는 이름을 쓰지 않은 게 눈에 띕니다. 예전의 GPT-3, GPT-4 대신 그냥 'o1'이라고 부르기로 한 건데, 이게 꽤 의미 있는 변화로 보입니다. OpenAI가 새로운 방향을 잡으려는 것 같습니다. 'o1'이란 이름을 보면, 이 모델이 기존 GPT와는 다른 방식으로 만들어졌거나, 단순히 글을 쓰는 것보다는 생각하고 문제를 푸는 데 더 신경 썼다는 걸 짐작할 수 있죠. '1'부터 다시 시작한다는 뜻으로, 완전히 새로운 모델 시리즈를 시작한다고 볼 수도 있고요. 이런 변화를 보면 AI 기술이 어떻게 발전..
Perplexity AI 사용 방법: AI 검색의 새로운 지평 (SKT 고객 1년 무료 Pro 혜택 포함)
Perplexity AI 사용 방법: AI 검색의 새로운 지평 (SKT 고객 1년 무료 Pro 혜택 포함)
2024.09.09오늘은 정보 검색의 판도를 바꾸고 있는 혁신적인 AI 검색 엔진, Perplexity AI에 대해 알아보겠습니다. 전통적인 검색 엔진을 뛰어넘는 Perplexity의 강력한 기능과 사용 방법, 그리고 한국 사용자들을 위한 특별한 혜택까지 상세히 살펴보겠습니다.Perplexity AI란?Perplexity AI의 탄생은 우연의 산물이라고 할 수 있습니다. 2020년, COVID-19 팬데믹 중 Facebook AI 연구소에서 Arvind Srinivas와 Denis Yarats가 우연히 비슷한 연구 결과를 동시에 발표하면서 서로를 알게 되었습니다. 경쟁자가 될 수도 있었던 두 사람은 오히려 협력 관계를 맺게 되었고, Perplexity AI를 시작하게 되었습니다. 회사의 첫 제품인 Bird SQL은 Twi..
Napkin.ai: 아이디어를 시각화하는 AI 노트 앱
Napkin.ai: 아이디어를 시각화하는 AI 노트 앱
2024.09.08혹시 중요한 아이디어가 떠올랐을 때 급하게 휴지나 냅킨에 적어본 경험 있으신가요? 오늘 소개해드릴 Napkin.ai는 바로 그런 순간에서 영감을 받아 탄생한 디지털 노트 앱입니다.요즘 AI를 활용한 다양한 생산성 도구들이 나오고 있죠. Napkin.ai도 그중 하나인데요, 이 앱은 우리가 평소에 아이디어를 정리하는 방식을 디지털로 옮겨놓은 듯한 독특한 매력이 있습니다. 단순히 메모를 하는 것을 넘어서, AI의 도움을 받아 우리의 생각을 시각적으로 정리하고 발전시켜 준다는 점에서 많은 사람들의 관심을 끌고 있습니다.Napkin.ai란?Napkin.ai는 우리가 흔히 napkin(냅킨)에 아이디어를 휘갈겨 적는 것에서 영감을 받아 만들어진 노트 앱입니다. 하지만 단순한 노트 앱을 넘어서, AI의 힘을 빌려 ..
AWS SageMaker 노트북 시작하기
AWS SageMaker 노트북 시작하기
2024.08.17AWS SageMaker는 머신러닝 모델을 쉽게 구축, 훈련 및 배포할 수 있게 해주는 완전 관리형 기계 학습 플랫폼입니다. 이 튜토리얼에서는 SageMaker 노트북 인스턴스를 생성하고 사용하는 방법을 단계별로 안내합니다.#1. SageMaker 노트북 인스턴스 생성하기1) AWS Management Console에 로그인하고 SageMaker 서비스로 이동합니다.2) 왼쪽 메뉴에서 "Notebooks"을 선택합니다.3) "노트북 인스턴스 생성" 버튼을 클릭합니다.4) 노트북 인스턴스의 이름을 입력합니다. 인스턴스 타입을 선택합니다. 시작하는 경우 `ml.t2.medium`이 적당합니다. IAM 역할을 선택하거나 새로 생성합니다. 이 역할은 SageMaker가 다른 AWS 서비스에 접근할 수 있게 해줍..
AWS CLI 구성: 자격 증명 파일과 환경 변수 설정 가이드
AWS CLI 구성: 자격 증명 파일과 환경 변수 설정 가이드
2024.08.17AWS Command Line Interface(CLI)를 효과적으로 사용하기 위해서는 올바른 구성이 필수적입니다. 이 글에서는 AWS CLI의 구성 및 자격 증명 파일 설정 방법과 환경 변수 설정에 대해 자세히 알아보겠습니다.구성 및 자격 증명 파일 설정AWS CLI는 두 개의 주요 파일을 사용하여 설정을 저장합니다: `config` 파일과 `credentials` 파일입니다.파일 위치Linux/macOS: `~/.aws/` 디렉토리Windows: `%UserProfile%\.aws\` 디렉토리config 파일`config` 파일은 AWS CLI의 일반적인 설정을 저장합니다. 주요 설정 항목은 다음과 같습니다.[default]region = us-west-2output = json[profile use..
AWS CLI로 클라우드 관리 자동화하기: 설치 가이드
AWS CLI로 클라우드 관리 자동화하기: 설치 가이드
2024.08.17AWS CLI의 등장 배경AWS(Amazon Web Services)가 제공하는 서비스가 다양해지고 복잡해짐에 따라, 개발자와 시스템 관리자들은 더 효율적인 관리 도구를 필요로 하게 되었습니다. 웹 콘솔은 직관적이지만, 대규모 작업이나 반복적인 태스크를 수행할 때는 비효율적일 수 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 AWS는 2013년 AWS CLI를 출시했습니다.AWS CLI란?AWS CLI(Command Line Interface)는 명령줄에서 AWS 서비스를 관리할 수 있는 통합 도구입니다. 이 도구를 사용하면 터미널에서 간단한 명령어로 AWS 리소스를 생성, 관리, 삭제할 수 있습니다.주요 특징모든 AWS 서비스에 대한 명령어 제공스크립트를 통한 자동화 가능플랫폼 독립적 (Windows, mac..
간단한 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 프로그램 만들기 (Python)
간단한 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 프로그램 만들기 (Python)
2024.08.15인공지능 기술의 발전으로 대규모 언어 모델(LLM) 이 놀라운 성능을 보여주고 있지만, 여전히 최신 정보 반영이나 특정 도메인 지식 활용에 한계가 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 등장한 기술이 바로 RAG(Retrieval-Augmented Generation)입니다. RAG는 '검색 증강 생성'이라고 번역할 수 있으며, LLM의 광범위한 일반 지식과 외부 데이터베이스의 특정 정보를 결합하여 더 정확하고 맥락에 맞는 응답을 생성하는 AI 기술입니다. 이 기술은 최신 정보 반영, 특정 도메인 지식 보강, 환각(Hallucination) 문제 감소 등의 장점을 제공합니다.이 글에서는 RAG의 기본 원리를 이해하고 테스트해 볼 수 있는 간단한 RAG 프로그램을 만들어보겠습니다. 우리가 만들 프로그램은..
CodeGemma 활용 가이드: Gemma 기반의 코드 생성 모델
CodeGemma 활용 가이드: Gemma 기반의 코드 생성 모델
2024.05.19Google의 대규모 언어 모델인 Gemma를 기반으로 개발된 CodeGemma는 코드 생성 및 완성에 특화된 모델입니다. Gemma의 강력한 언어 이해 능력과 방대한 학습 데이터를 바탕으로, CodeGemma는 다양한 프로그래밍 언어와 도메인에서 뛰어난 성능을 발휘합니다.코딩은 소프트웨어 개발의 핵심이지만, 때로는 반복적이고 지루한 작업이 될 수 있습니다. 특히 상용구 코드를 작성하거나 복잡한 문제를 해결하려 할 때 많은 시간과 노력이 필요합니다. 코드 생성과 관련된 대규모 언어 모델(Large Language Models, LLMs)로는 DeepSeek Coder, StarCoder2, Stable Code 등이 있지만, CodeGemma는 속도와 성능 면에서 이들을 앞서고 있습니다.CodeGemma..
Python Packaging: pyproject.toml로 프로젝트 설정을 간편하게!
Python Packaging: pyproject.toml로 프로젝트 설정을 간편하게!
2024.04.25Python 프로젝트를 개발하다 보면 프로젝트 설정과 관련된 여러 파일들을 다뤄야 합니다. setup.py, requirements.txt, Pipfile, setup.cfg 등 다양한 파일들이 존재하죠. 하지만 이제 pyproject.toml이라는 새로운 표준이 등장했습니다. 이 글에서는 pyproject.toml에 대해 자세히 알아보고, 어떻게 구성하고 사용하는지 살펴보겠습니다.pyproject.toml 소개pyproject.toml은 Python 프로젝트의 빌드 시스템과 관련된 설정을 포함하는 파일입니다. 패키징 도구뿐만 아니라 linters, type checkers 등 다양한 도구들에서 사용됩니다. pyproject.toml에는 세 가지 TOML 테이블이 있을 수 있습니다.[build-syste..
다양한 LLM을 이용한 웹 테스트 자동화 (LaVague) - Python
다양한 LLM을 이용한 웹 테스트 자동화 (LaVague) - Python
2024.03.23현대 비즈니스 환경에서 테스트 자동화는 소프트웨어 개발 과정의 핵심 요소로 자리 잡았습니다. 많은 기업들이 효율성과 정확성을 높이기 위해 다양한 테스트 자동화 도구를 도입해 왔습니다. 그러나 기존 개발 방식과 레거시 코드의 복잡성은 자동화 테스트의 적용을 어렵게 만들었습니다. 과거의 규정과 업무 변화에 급히 대응하며 추가된 예외 로직은 코드를 복잡하게 만들었고, 이로 인해 단위 테스트가 사실상 불가능해지는 상황에 이르렀습니다. Ui-Path나 Auto Anywhere와 같은 솔루션을 활용하는 시도도 있었지만, 이러한 도구들 역시 한계에 직면했습니다. 또한, Selenium을 이용한 자동화 접근 방식은 HTML 구조와 DOM에 대한 깊은 이해를 요구하며, 개발자에게 상당한 어려움을 줍니다. 개발자들은 더 ..
YOLOv9 Custom Data 학습 가이드
YOLOv9 Custom Data 학습 가이드
2024.03.18LLM(Large Language Models) 모델의 등장 이전에는 머신러닝(ML) 영역에서 이미지 인식(Object Detection, Recognition, Object Tracking 등)이 크게 주목받았습니다. 그러나 LLM의 등장과 함께 많은 관심이 이 새로운 모델군으로 기울었고, 심지어는 멀티모달 모델도 등장하여 이미지 처리 분야에서도 높은 성능을 보이기 시작했습니다. 하지만, 실제 테스트를 해보면 Object Detection 같은 정밀한 측정이 필요한 영역에서는 이러한 모델들이 한계를 보이는 경우가 많습니다. Object Detection 분야에는 다양한 모델이 존재하지만, 오늘은 YOLO에 대해 이야기해보려 합니다. Object Detection 정리 (History) 이미지 내에서 사..
Claude 3 API 활용: Vision (OCR) - Python
Claude 3 API 활용: Vision (OCR) - Python
2024.03.12"Claude 3 API 활용: Vision (시각적 질문 응답)"에 이어, 이번 글에서는 Claude 3 API의 또 다른 중요 기능인 OCR(광학 문자 인식)에 대해 알아보겠습니다. OCR 기능을 통해 이미지 속 텍스트를 효율적으로 인식하고 추출하는 방법을 살펴보며, Claude 3 API가 제공하는 이미지 처리 능력의 다양한 측면을 더 깊이 이해할 수 있을 것입니다. 기본 설정 Claude 3 API를 활용하기 전에 필요한 기본 설정 과정을 살펴보겠습니다. 이 과정은 Claude 3 API와의 통신을 위한 준비 단계로, 필요한 패키지를 임포트 하고, API 키를 설정하여 API 클라이언트 인스턴스를 초기화하는 작업을 포함합니다. Python 기본 구성은 이전 글을 참고하시기 바랍니다. Import ..