Hugging Face 플랫폼의 이해와 활용

이 플랫폼은 실시간 애플리케이션에서 인공 지능(AI)을 시연, 실행 및 배포할 수 있는 인프라를 제공합니다. 사용자들은 다른 사람들이 업로드한 모델과 데이터 세트를 찾아볼 수도 있습니다. Hugging Face는 개발자들이 자신의 작업을 공개적으로 공유하고 테스트할 수 있게 해주기 때문에 머신러닝의 GitHub로 종종 불립니다.

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🔍 AI가 개발자를 도와주는 새로운 방식, GitSearch AI와 GitToDoc을 소개합니다

프로그래머라면 누구나 이런 생각을 한 적이 있을 겁니다. “내가 원하는 기능을 구현한 오픈소스 예제를 누가 좀 대신 찾아줬으면…”“코드는 다 짜놨는데, 문서화가 너무 귀찮아…” 다행히 요즘은 생성형 AI의 힘을 빌려 이런 고민을 해결할 수 있습니다. 이번 글에서는 개발자들이 시간을 절약하고 더 효율적으로 일할 수 있도록 도와주는 두 가지 도구를 소개합니다. ✅ 1. GitSearch AI – 자연어로…

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🧠《AI 시대의 개발자 생존기 5편》

5편. 생존을 위한 전략: 코드를 넘어서라 “AI가 코드를 짜주는 세상에서, 우리는 무엇을 해야 할까?”이 시리즈를 읽고 계신 분이라면 분명 이런 질문이 머릿속에 맴돌고 있을 거예요. 프론트엔드, 백엔드, DevOps, API 설계까지…AI가 ‘일’을 빠르고 정확하게 대신해주고 있는 지금,이제는 “무엇을 어떻게 만들까?”보다 “왜 만들까?”를 고민해야 할 시점입니다. 🚫 기존 전략은 통하지 않는다 예전에는 이런 조언이 유효했죠: 하지만 지금은…

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문서 중심 개발(DDD)과 TDD — AI 코딩 에이전트 시대의 새로운 흐름

1. 개발의 출발점을 바꾸다 최근 CMS 개발을 진행하면서 요구사항 분석 및 설계 단계에서 사용자 메뉴얼을 함께 작성했다.처음에는 단순히 사용자를 위한 설명서로 생각했지만, 작성할수록 이런 생각이 들었다. “이 메뉴얼 자체를 기준으로 코딩을 시키면 어떨까?” 즉, 테스트 주도 개발(TDD)처럼 ‘문서 중심 개발(Documentation-Driven Development, 이하 DDD)’ 방식으로,메뉴얼을 코드 작성의 기준으로 삼는 접근이었다.놀랍게도, 이건 내가 처음 떠올린 아이디어라고 생각했는데…

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OpenAI GPT-3.5 Turbo와 GPT-4 비용 및 출력 결과 비교

영어에 비해 다른 언어에서는 AI 이용료가 최대 15배 더 비싸다 OpenAI 비용 페이지 (2023년 9월 3일) 한글의 토큰 수 계산 오픈AI의 언어 모델에는 여러 모델이 있으며, 각각 다른 능력과 가격 포인트를 가지고 있습니다. 가격은 1,000 토큰당입니다. 토큰을 단어의 조각으로 생각할 수 있으며, 1,000 토큰은 대략 750단어입니다. 이 문단은 35 토큰입니다. (*영어기준) 오픈AI의 토큰나이저를 사용하여 다음…

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로보플로우 활용 사례: 컴퓨터 비전의 다양한 가능성

**로보플로우(Roboflow)**는 컴퓨터 비전 프로젝트를 간소화하고 가속화하는 혁신적인 플랫폼으로, 다양한 산업 분야에서 큰 활약을 하고 있습니다. 이 글에서는 로보플로우가 실제로 어떻게 활용되고 있는지 구체적인 사례를 통해 살펴보겠습니다. 1. 제조업: 품질 관리 및 결함 탐지 사례 설명 제조업에서는 생산된 제품의 품질을 유지하고 결함을 조기에 발견하는 것이 중요합니다. 로보플로우는 이러한 작업을 자동화하여 인적 오류를 줄이고 비용을 절감할 수…

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Large Language Models and Where to Use Them: Part 1

지난 몇 년 동안, 대규모 언어 모델(Large Language Models, LLMs)은 떠오르는 기술에서 주류 기술로 성장했습니다. 이 블로그 게시물에서는 이러한 모델들이 해결할 수 있는 가장 일반적인 자연어 처리(NLP) 사용 사례들에 대해 탐구할 것입니다. 이것은 두 부분으로 이루어진 시리즈의 첫 번째 부분입니다.

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프롬프트 엔지니어링: AI를 속여서 문제를 해결하는 방법

프롬프트 엔지니어링은 개발자가 응용 프로그램을 구축하는 새로운 방법으로, 여러 가지 기술을 활용하여 대형 언어 모델(Large Language Models, LLMs)의 성능을 최적화할 수 있습니다. LangChain 같은 라이브러리를 이용하면, 개발자들은 이러한 모델을 활용하여 사용자 친화적인 애플리케이션을 구축할 수 있습니다. 그러나 프롬프트 엔지니어링에는 LLM에 의존적이라는 제한점이 있고, 이로 인해 발생하는 컴퓨팅 및 재정 비용을 고려해야 합니다.

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Generative configuration: 모델 제어 매개변수 요약

모델이 다음 단어 생성에 대한 최종 결정을 내리는 방식에 영향을 미치는 방법과 관련 구성 매개변수들을 살펴보겠습니다. Hugging Face 웹사이트나 AWS에서 LLM을 사용해 보셨다면, LLM이 어떻게 작동하는지 조정할 수 있는 이러한 컨트롤들을 접해 보셨을 것입니다. 각 모델은 추론 중에 모델의 출력에 영향을 미칠 수 있는 일련의 구성 매개변수를 제공합니다. 이것들은 학습 시간 동안 학습되는 학습 매개변수와는…

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