JiniAI – 비즈니스를 위한 AI 솔루션
안녕하세요! JiniAI입니다. 저희는 AI와 머신러닝을 활용하여 다양한 어플리케이션과 솔루션을 개발하는 전문 기업입니다. 특히 LLM(Large Language Model)을 활용한 어플리케이션 개발에 특화되어 있습니다.
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Generative AI project lifecycle
Generative AI 프로젝트의 수명 주기는 사용 사례를 정의하는 범위 설정, 기존 모델 선택 또는 자체 모델의 사전 훈련, 모델의 적응 및 조정, 그리고 응용 프로그램 통합으로 구성됩니다. 이 과정에서는 모델의 프롬프트 엔지니어링, 미세 조정, 인간의 피드백과 조정 및 성능 평가를 포함합니다. 마지막으로, 모델을 실제 환경에 배포하고, LLM 기술을 활용한 응용 프로그램을 개발합니다.
8편. 자동매매가 필요한 사람은 누구인가요?
자동매매는 꼭 전문가나 퀀트만을 위한 기술일까요? 정답은 “NO”입니다.오히려 자동매매는 다음과 같은 분들에게더 큰 가치를 줄 수 있어요. 이번 글에서는 “자동매매가 진짜로 필요한 사람은 누구인지”실제 투자자들의 유형을 예시로 정리해볼게요. 👩💼 1. 일하면서 투자하는 직장인 “아침에 시세 확인도 못 하고, 퇴근하면 이미 다 끝났어요.” ✅ 자동매매가 필요한 이유 📌 이런 분께 추천 “ETF, 코인, 주식 자동으로 굴려보고…
Vultr 추천 프로그램 – 이 링크로 가입하면 $300 크레딧 받기 (직접 가입 시 $250)
클라우드 서버를 더 저렴하게, 그리고 더 많은 혜택으로 시작할 수 있는 방법이 있습니다.바로 Vultr 추천 프로그램인데, 이 추천 링크로 가입하면 $300 크레딧을 받으실 수 있습니다.※ Vultr 공식 사이트에서 직접 가입하면 $250 크레딧만 지급됩니다. 저는 Vultr를 5년 이상 사용하며 안정성과 속도에 매우 만족하고 있고, 이 블로그(jiniai.biz)도 2년 넘게 서버 장애 없이 운영하고 있습니다. *한정된 기간 동안…
AI 프로젝트를 위한 최고의 10개 벡터 데이터베이스
벡터 데이터베이스와 벡터 라이브러리는 머신 러닝, 자연어 처리, 이미지 인식 등의 AI 애플리케이션에서 벡터 유사성 검색을 가능하게 합니다. 데이터베이스는 다양한 데이터 소스와 쿼리 기능을 제공하며, 라이브러리는 주로 벡터만을 다루고 기술적 전문성이 더 필요합니다. 선택 시에는 사용자의 특정 필요와 요구 사항, 그리고 데이터의 종류와 크기를 고려해야 합니다.
LlamaIndex 초보자 튜토리얼
LlamaIndex는 Llama 모델을 로컬 환경에서 실행하고 인덱스를 구축하여 텍스트 데이터를 쿼리할 수 있는 도구를 제공합니다. 사용자는 Python 스크립트 또는 Jupyter 노트북을 통해 문서를 인덱스화하고, 특정 키워드 또는 질문에 대한 쿼리를 실행하여 관련 정보를 검색할 수 있습니다. 또한, 사용자는 로깅을 설정하여 쿼리 및 이벤트를 확인하고, 인덱스를 디스크에 저장하거나 디스크에서 다시 로드할 수 있는 기능도 제공합니다.
OpenAI ChatGPT Playground 완전 초보자를 위한 사용 가이드
How to use OpenAI ChatGPT Playground complete beginners guide 언어 모델링과 인공지능의 매력적인 영역을 탐색해 보았다면, OpenAI의 GPT 모델을 접하게 될 수 있습니다. 이 모델들은 이용할 수 있는 뛰어난 기능을 제공하지만, 만약 초보자라면 어디서부터 시작해야 할지 궁금할 수 있습니다. OpenAI GPT Playground를 살펴볼 예정입니다 – 언어 모델링의 힘을 이해하고 활용하는 데 도움이 되도록 설계된 귀중한…
AI 챗봇 ChatGPT로 학업 성적 향상시키기
ChatGPT는 학생들의 학습을 지원하고 개선하는 데 도움이 되는 혁신적인 AI 챗봇입니다. 자연어 처리와 머신 러닝 알고리즘을 활용해 학생들의 학습 이력에 근거한 개인화된 권장사항을 제공하며, 다양한 학습 자료에 대한 접근을 가능하게 합니다. 이로써 ChatGPT는 학업 성적 향상, 효과적인 학습 습관 형성, 그리고 교육 접근성 증대에 기여하고 있습니다.
🧠《AI 시대의 개발자 생존기 4편》
4편. 살아남는 기술, 사라지는 역할 이전 편들에서 살펴봤듯이,이제 프론트엔드든 백엔드든 AI가 상당 부분을 대신할 수 있는 시대가 되었습니다. 이런 상황에서 자연스럽게 떠오르는 질문이 하나 있죠. “그럼 도대체 어떤 개발자는 살아남을 수 있을까?” 🧨 사라지는 역할: “그냥 시키는 대로 만드는 사람” AI는 점점 ‘지시를 받아 구현하는 역할’을 대체하고 있습니다. 다음과 같은 업무는 이미 상당 부분 자동화…
AI 기반 자동화 시스템 유지보수 사업 — 지금이 최적의 타이밍! 🚀
지금 시작하면 엄청난 경쟁 우위를 가질 수 있습니다 현재 AI 기술이 소프트웨어 개발과 유지보수의 패러다임을 바꾸고 있습니다.그러나 대부분의 기업은 여전히 전통적인 방식으로 운영되며, AI를 활용한 자동화에 대한 이해도가 낮습니다.즉, 지금이 바로 경쟁력을 확보할 최적의 시점입니다. 🚀 기존 유지보수 vs AI 자동화 유지보수: 무엇이 다른가? 🔴 기존 방식의 문제점 🟢 AI 자동화 유지보수의 장점✅ LLM 모델…
오늘부터 하나씩 디자인 공부를 시작: 7편. 실제 서비스로 연결하기
7편. 실제 서비스로 연결하기: V0 결과물의 활용과 배포 우리는 지금까지 디자인 감각을 키우고, 프롬프트로 UI를 만들고, 그 코드가 어떻게 구성되어 있는지까지 배웠습니다.이제는 마지막 단계, 실제로 만든 결과물을 서비스에 적용하고 배포하는 방법을 살펴볼 차례입니다. 이번 편에서는 생성형 UI 도구인 V0로 만든 결과를 어떻게 실무에 연결할 수 있을지, 실제 프로세스 중심으로 정리해보겠습니다. 📦 1. V0 결과물은 어떤…