분류 전체보기 (94) 썸네일형 리스트형 Hugging Face - 02. Transformers - AutoClass Transformer공식문서: https://huggingface.co/docs/transformers/index위의 공식 문서를 연습 한 곳: https://github.com/just-record/huggingface_practice 🤗 Transformers는 최신의 사전 훈련된 모델을 쉽게 다운로드하고 훈련할 수 있는 API와 도구를 제공합니다.설치pip install transformers, datasets, evaluate, acceleratepip install torch # PyTorchpip install tensorflow # TensorFlowAutoClasshttps://huggingface.co/docs/transformers/autoclass_tutorial Aut.. Hugging Face - 01. Transformers - Pipelines Transformer공식문서: https://huggingface.co/docs/transformers/index위의 공식 문서를 연습 한 곳: https://github.com/just-record/huggingface_practice 🤗 Transformers는 최신의 사전 훈련된 모델을 쉽게 다운로드하고 훈련할 수 있는 API와 도구를 제공합니다.설치pip install transformers, datasets, evaluate, acceleratepip install torch # PyTorchpip install tensorflow # TensorFlowPipelinehttps://huggingface.co/docs/transformers/v4.44.0/en/main_classes.. AI Service - Flask VS FastAPI AI Service: Flask VS FastAPIAI Service를 구축하기 위해 Flask와 FastAPI의 비교Flask장점간단하고 가벼움: 초보자도 쉽게 시작할 수 있는 단순한 구조유연성: 개발자가 원하는 대로 구조를 설계할 수 있음광범위한 커뮤니티와 풍부한 확장 기능단점비동기 처리가 기본적으로 지원되지 않음대규모 애플리케이션에서는 구조화에 더 많은 노력이 필요타입 힌팅이 기본적으로 제공되지 않음FastAPI장점빠른 성능: 비동기 처리를 기본적으로 지원자동 문서화: Swagger UI와 ReDoc을 통한 API 문서 자동 생성타입 힌팅과 데이터 검증: Pydantic을 이용한 강력한 타입 체크와 데이터 검증현대적인 Python 기능 활용: 비동기 프로그래밍, 타입 힌팅 등단점학습 곡선: 비동기 .. LangChain - 03. Chat models LangChain 이란?LangChain은 대규모 언어 모델(LLM)을 활용한 애플리케이션 개발을 위한 프레임워크입니다.공식 문서위의 공식 문서를 보고 연습한 곳Chat modelshttps://python.langchain.com/v0.2/docs/concepts/#chat-models메시지 시퀀스를 입력으로 사용하고 채팅 메시지를 출력으로 반환하는 언어 모델대화 메시지에 고유한 역할을 할당하는 것을 지원 - AI, 사용자, 시스템 메시지LangChain 래퍼는 문자열이 입력으로 전달되면 이를 'HumanMessage'로 변환되어 기본 모델에 전달LangChain은 채팅 모델을 호스팅하지 않으며, 대신 제3자 통합에 의존Chat modles 의 일부 표준화된 매개 변수model: 모델의 이름temper.. LangChain - 02. PromptTemplates LangChain 이란?LangChain은 대규모 언어 모델(LLM)을 활용한 애플리케이션 개발을 위한 프레임워크입니다. 공식 문서위의 공식 문서를 보고 연습한 곳PromptTemplates 이해 하기1. 'Tell me a joke about cats'를 llm에 요청 하기# 앞으로 아래 2줄은 생략하겠습니다.from dotenv import load_dotenvload_dotenv()from langchain_openai import ChatOpenAIllm = ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini")result = llm.invoke("Tell me a joke about cats")print(result.content)# 결과Why was the cat sitting on the .. LangChain - 01. 기본 사용 - Runnable, LCEL LangChain 이란?LangChain은 대규모 언어 모델(LLM)을 활용한 애플리케이션 개발을 위한 프레임워크입니다. 공식 문서위의 공식 문서를 보고 연습한 곳LangChain 설치pip install langchainpip install langchain-corepip install langchain-communitypip install langchain-experimentalpip install langchain-openai # openai의 API를 사용하기 위해pip install langchain_anthropic # anthropic의 API를 사용하기 위해pip install python-dotenv # 환경변수(API-KEY)를 사용하기 위해API-KEY 설정.en.. Python - 비동기 프로그램(asyncio) 비동기 프로그램 이란동기 vs 비동기 프로그래밍동기 프로그래밍: 작업이 순차적으로 실행되며, 각 작업이 완료될 때까지 다음 작업을 기다림비동기 프로그래밍: 작업을 시작한 후 완료를 기다리지 않고 다른 작업을 수행할 수 있음동기 프로그래밍 예제import timedef sync_task(name, duration): print(f"{name} 작업 시작") time.sleep(duration) # 작업 시뮬레이션 print(f"{name} 작업 완료")def main(): start = time.time() sync_task("Task 1", 2) sync_task("Task 2", 3) sync_task("Task 3", 1) end = time.time() .. 딥러닝 개요 - 실습으로 느껴보기 실습에 필요한 패키지를 설치합니다.pip install numpypip install tensorflowpip install matplotlibpip install pillow손글씨 숫자 인식손글씨 숫자 인식하는 모델을 구현합니다.1. 손글씨 숫자 데이터 불러오기MNIST 데이터셋은 0부터 9까지의 손글씨 숫자 이미지로 구성된 데이터셋입니다. 각 이미지는 28x28 크기의 흑백 이미지로 구성되어 있습니다. 총 70,000개의 이미지가 포함되어 있으며, 그 중 60,000개는 학습(training) 데이터로, 10,000개는 테스트(test) 데이터로 사용됩니다. from tensorflow.keras.datasets import mnist를 통해 MNIST 데이터셋을 불러올 수 있습니다.# pip ins.. 이전 1 2 3 4 5 ··· 12 다음
