에코프로.AI

트랜스포머 역사에 대한 간단한 소개  Transformer 아키텍처는 2017년 6월에 도입되었습니다. 원래 연구의 초점은 번역 작업에 맞춰져 있었습니다. 그 후 다음을 포함한 여러 영향력 있는 모델이 도입되었습니다.2018년 6월 : 다양한 NLP 작업에 대한 미세 조정에 사용된 최초의 사전 학습된 Transformer 모델인 GPT를 통해 최고의 결과를 얻었습니다.2018년 10월 : 또 다른 대규모 사전 학습된 모델인 BERT는 문장을 더 잘 요약하도록 설계되었습니다2019년 2월 : 윤리적 문제로 인해 즉시 대중에 공개되지 않은 GPT의 개선된(그리고 더 큰) 버전인 GPT-22019년 10월 : DistilBERT 는 BERT의 증류 버전으로 60% 더 빠르고 메모리는 40% 더 가벼우며 BER..

1. Hugging Face란 무엇인가?Hugging Face는 자연어 처리(NLP)와 머신러닝(ML) 모델의 개발 및 배포를 돕는 오픈소스 중심의 AI 플랫폼입니다. 특히 Transformers 라이브러리를 통해 딥러닝 기반의 NLP 모델(예: BERT, GPT, T5 등)을 손쉽게 사용할 수 있도록 지원합니다. 최근에는 컴퓨터 비전(CV)과 멀티모달 모델로도 확장되고 있으며, 모델 허브, 데이터셋, 교육 자료를 제공해 AI 개발자와 연구자에게 필수적인 도구로 자리 잡고 있습니다. 2. 인공지능 개발에 유용한 이유오픈소스 접근성 : 최신 AI 모델을 무료로 활용하고 수정할 수 있는 강력한 오픈소스 라이브러리를 제공합니다.사전 훈련된 모델 : 수천 개의 사전 훈련된 모델을 통해 개발자가 시간과 비용을 절..

1. 아래의 링크를 확인하여, PostgreSQL 과 dbeaver 를 설치 해 줍니다.https://www.ecopro.ai/entry/PostgreSQL-%EC%84%A4%EC%B9%98-%EB%B0%8F-%EB%8D%B0%EC%9D%B4%ED%84%B0-%EC%A0%80%EC%9E%A5-Feat-Python PostgreSQL 설치 및 데이터 저장 (Feat. Python)PostgreSQL & DBeaver 설치PostgreSQL 다운로드 및 설치PostgreSQL 사이트https://www.postgresql.org/download/windows/PostgreSQL 다운로드 사이트https://www.enterprisedb.com/downloads/postgres-postgresql-downlo..

Django는 빠르고 안전하며 확장 가능한 웹 개발을 위해 설계된 고급 Python 프레임워크입니다. Django에는 URL 라우팅, 페이지 템플릿 및 데이터 작업에 대한 풍부한 지원이 포함되어 있습니다.이 Django 튜토리얼에서는 공통 기본 템플릿을 사용하는 세 페이지로 구성된 간단한 Django 앱을 만듭니다. 필수조건이 Flask 튜토리얼을 성공적으로 완료하려면 다음을 수행해야 합니다( 일반 Python 튜토리얼 과 동일한 단계 ).Python 확장 프로그램을 설치합니다 .Python 3 버전을 설치하세요(이 튜토리얼은 이 버전을 위해 작성되었습니다). 옵션은 다음과 같습니다.(모든 운영 체제) python.org 에서 다운로드하세요 . 일반적으로 페이지에 먼저 나타나는 다운로드 버튼을 사용하세요..

Visual Studio Code의 Flask 튜토리얼 Flask는 웹 애플리케이션을 위한 가벼운 Python 프레임워크로, URL 라우팅과 페이지 렌더링을 위한 기본 기능을 제공합니다.Flask는 폼 검증, 데이터베이스 추상화, 인증 등의 기능을 직접 제공하지 않기 때문에 "마이크로" 프레임워크라고 불립니다. 이러한 기능은 대신 Flask 확장 프로그램이라는 특수 Python 패키지에서 제공합니다. 이 확장 프로그램은 Flask와 완벽하게 통합되어 마치 Flask 자체의 일부인 것처럼 보입니다. 예를 들어, Flask는 페이지 템플릿 엔진을 제공하지 않지만 Flask를 설치하면 기본적으로 Jinja 템플릿 엔진이 포함됩니다. 편의상 일반적으로 이러한 기본값을 Flask의 일부라고 합니다.이 Flask ..

FastAPI 설치vscode 의 터미널에서 아래의 명령어를 실행하여, FastAPI 를 설치해 줍니다.pip install "fastapi[standard]" FastAPI 기본 실행 해보기main.py 파일을 생성 후, 아래와 같이 작성해 줍니다.# FastAPI 패키지 가져오기from fastapi import FastAPI# 인스턴스 생성app = FastAPI()# "/" 경로 설정# GET: 데이터를 읽습니다.@app.get("/")# "/" 경로에 호출 함수async def root(): return {"message" : "Hello World"} vscode의 터미널에 아래의 명령을 실행하여, 웹서버를 구동해 줍니다.fastapi dev main.py 브라우저에서 아래의 URL접속h..

0. 가상환경을 설정하는 주요 이유프로젝트 독립성 유지각 프로젝트마다 독립적인 환경을 구성할 수 있어, 서로 다른 프로젝트 간의 패키지 버전 충돌을 방지할 수 있습니다의존성 관리 용이프로젝트별로 필요한 패키지와 버전을 정확하게 관리할 수 있어, 패키지 관리가 훨씬 수월해집니다시스템 환경 보호가상환경을 사용하면 시스템 전체 Python 환경에 영향을 주지 않고 패키지를 설치할 수 있어, 시스템의 안정성을 유지할 수 있습니다재현성 보장가상환경을 통해 프로젝트에 필요한 정확한 패키지 버전을 지정할 수 있어, 다른 환경에서도 동일한 결과를 재현할 수 있습니다협업 용이성팀원들과 동일한 환경에서 작업할 수 있도록 환경 설정을 공유할 수 있어, 협업이 더욱 원활해집니다테스트 환경 구축 용이다양한 Python 버전이나..

문제 확인 및 해결방법작업 한, 프로젝트의 소스를 백업하여, 정리하려고 하는데,아래와 같이 .ipynb파일의 용량이 아래와 같이 용량이 30mb와 같이 크게 잡혀있어서,백업 시, 용량을 많이 차지하여, 확인해보니.데이터를 출력한 내용이 파일 용량으로 잡혀있어서 출력을 삭제해야 용량이 줄어드는 것으로 확인 함. Colab에서 각각 파일열어서 처리1. Colab에서 파일을 열어줍니다.2. [수정] - [모든 출력 지우기] 선택3. [파일] - [저장] 하면 용량이 줄어든 것을 확인할 수 있습니다.Python 코드 각각 파일불러서 처리 1. 필요한 모듈(패키지, 함수 등) 및 자료 불러오기from nbformat import read, write 2. 출력삭제 함수 선언def strip_output(nb): ..

Streamlit은 데이터 과학자와 개발자들이 데이터 애플리케이션을 빠르고 쉽게 만들 수 있도록 도와주는 Python 기반의 오픈소스 프레임워크입니다. 소개 및 특징주요 특징간편한 개발: Python 코드만으로 웹 애플리케이션을 만들 수 있어, HTML, CSS, JavaScript 지식이 없어도 됩니다.데이터 시각화 최적화: 데이터프레임, 차트, 그래프 등을 손쉽게 시각화할 수 있습니다5.인터랙티브 요소: 슬라이더, 드롭다운, 체크박스 등 다양한 위젯을 제공하여 사용자 상호작용이 가능한 앱을 만들 수 있습니다.실시간 업데이트: 코드 변경 사항을 자동으로 감지하여 애플리케이션을 실시간으로 업데이트합니다.사용 사례Streamlit은 주로 다음과 같은 용도로 사용됩니다.데이터 시각화 대시보드 제작머신러닝 모..

Gradio는 머신러닝 및 데이터 과학 애플리케이션을 위한 오픈소스 Python 라이브러리입니다. 주요 특징과 장점은 다음과 같습니다주요 특징사용자 친화적인 인터페이스: 복잡한 웹 개발 지식 없이도 간단한 코드로 대화형 웹 인터페이스를 만들 수 있습니다.다양한 입출력 컴포넌트: 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등 다양한 유형의 데이터를 처리할 수 있는 컴포넌트를 제공합니다.빠른 프로토타이핑: 몇 줄의 코드만으로 인터랙티브한 데모를 만들 수 있어 아이디어를 빠르게 테스트하고 공유할 수 있습니다.쉬운 배포: Gradio Cloud를 통해 간편하게 애플리케이션을 배포하고 공유할 수 있습니다.장점모델 검증 용이: 다양한 입력으로 모델의 결과를 실시간으로 테스트할 수 있습니다.데모 제작에 최적화: 머신러닝 모델..