if(life){code();}

머신 러닝 모델 서빙(Serving) 학습이 완료된 모델을 외부 애플리케이션에서 사용할 수 있도록 제공하는 과정  작동 흐름사용자가 입력 데이터를 보냄 (ex. 이미지, 텍스트 등)서버가 모델에 데이터를 전달해 예측 수행예측 결과를 응답으로 반환→ 처리를 외부에서 접근할 수 있도록 하려면 API(Application Programming Interface)를 만들어야 함  RESTful API REST(Representational State Transfer) 아키텍처 스타일을 따르는 APIHTTP를 통해 클라이언트와 서버 간에 데이터를 주고받는 방식 RESTful API는 리소스에 접근하기 위한 경로(Path)와 메서드 조합으로 동작함→ 경로에 포함된 매개변수를 통해 다양한 작업을 수행할 수 있음 HT..

행복하다.하루를 MPS로 모델 학습시키는데에 다 보냈다. IMDb 학습시키는데 .. 샘플데이터 반절넘게 날렸는데....처음에 42시간 떴는데 점점 시간이 줄길래 얼마나 줄어드나 보고싶어서9시간을 돌렸다 ㅋㅋㅋㅋㅋㅋ스무몇시간 남은거보고 속터져서 그냥 끄고 코랩으로 넘겼다..T4로 돌려도 2시간 반 걸리더라졸라 느리다.오빠야한테 말하면 또 컴퓨터를 산다느니 노트북을 새로 산다느니 어쩌구저쩌구 하다가 오빠눈에 예쁘장한걸로다가 사오겠지코랩돌려야겠다.12:00취침 13:30 기상밤에 잠을 못잤는데 깜빡 잠들어버렸다. 오랜만에 떡볶이 먹었다.!짱짱매운걸루응급실 떡볶이 제일 매운거 쿠키랑 이브는 고양이로 태어나서 이렇게 맛있는것도 같이 못먹고 아쉽다.오늘은 일찍 자고싶다.샤워도안하고 요가도 안하고 물도 반컵마셨다.이..

Stable Diffusion 텍스트 설명을 입력하면 이미지를 생성하는 인공지능 모델(Text-to-Image) 입력 : 자연어 텍스트 (prompt)출력: 고해상도 이미지 (512x512 이상 가능)라이선스: 오픈소스(MIT 기반), 누구나 사용 가능학습 데이터: LAION-5B라는 대규모 텍스트-이미지 페어 데이터셋  작동 방식노이즈 이미지를 준비텍스트를 보고 어떤 이미지를 원하는지 파악노이즈를 점점 제거하면서 이미지를 만들어냄→ 이 과정을 Diffusion(확산)과정이라고 부름  stable diffusion 모델 설치pip install diffusers transformers torch 이미지 생성from diffusers import StableDiffusionPipelineimport tor..

DRF(Django Rest Framework) Django에 추가로 설치해서 사용하는 Django의 확장 프레임워크RESTful API를 만드는 도구→ Django + DRF ☞ Web API Application 기존의 Django웹사이트 전체를 빠르게 개발할 수 있도록 도와주는 고수준 프레임워크HTML 페이지를 응답하는 웹 애플리케이션 제작에 초점을 둠MTV 패턴 기반→ 모델 설계, URL 라우팅, 템플릿 렌더링, 세션/보안 관리 등을 포함한 전반적인 웹 개발 DRF 활용RESTful API (JSON 데이터를 응답하는 API서버)제작에 초첨을 둠화면 없이 데이터 처리 로직에 집중API 응답(JSON) 자동 처리인증/권한 관리 지원직렬화(Serializer)시스템 제공CBV 기반 뷰 클래스 제공Sw..

랜덤성(Randomness)과 조건성(Conditionality) 랜덤성(Randomness) 같은 입력에도 다양한 출력을 생성하게 만드는 요소 생성형 모델은 확률 분포(probability distribution)에 따라 출력을 선택함→ 텍스트 생성에서, 다음 단어를 예측할 때 여러 후보 중에서 확률적으로 선택 랜덤성 조절 (예: GPT-3)import openaiopenai.api_key = 'api-key'response = openai.Completion.create( engine="text-davinci-003", prompt="Once upon a time, there was a friendly robot who", max_tokens=50, temperature=0.7 ..

생성형 AI(Generative AI) 입력을 바탕으로 새로운 결과물을 만들어내는 AI텍스트 생성 모델몇 개의 단어를 입력하면 자연스러운 문장을 이어 생성GPT-3, ChatGPT 등이미지 생성 모델텍스트나 스케치를 바탕으로 이미지 생성DALL·E, Stable Diffusion 등음악 생성 모델멜로디 입력에 따라 음악을 작곡Magenta 등창의적인 작업을 도와주며, 예술·콘텐츠·디자인 등 다양한 분야에 활용되고 있음  생성형 AI 개발의 어려움  대규모 데이터와 연산 자원 수십억 개의 파라미터를 학습하는 딥러닝 기반 모델이기 때문에 방대한 데이터와 고성능 GPT/TPU가 필요함 텍스트 생성: 수십~수백GB 이상의 문서 데이터이미지 생성: 이미지와 그 설명이 함께 포함된 수십만~수백만 개의 데이터셋→ 개..

사전 학습 (Pre-training) 대규모 일반 텍스트 데이터로 언어의 패턴과 구조를 학습하는 과정 방대한 데이터셋 사용 (예: 위키백과, 북 코퍼스)특정 작업(X) 일반적인 언어 이해(O) 예:BERT 사전 학습MLM(Masked Lanuage Modeling): 일부 단어를 가리고 예측NSP (Next Sentence Prediction): 문장 간 자연스러운 연결 예측  파인 튜닝 (Fine-tuning) 사전 학습된 모델을 특정 작업(예: 감정 분석)에 맞게 추가 학습 특정 태스크에 맞춘 미세 조정적은 데이터로도 효과적사전 학습된 가중치를 기반으로 빠른 수렴 가능   IMDb 영화 리뷰 감정 분석*IMDb(Internet Movie Database)영화 리뷰를 바탕으로 만든 이진 감정 분석용 데..