Tech & Development/AI
StableCode 사용 가이드: AI 코딩 도구의 활용 방법
StableCode 사용 가이드: AI 코딩 도구의 활용 방법
2023.08.16Github에서 진행한 Survey reveals AI’s impact on the developer experience 설문조에 따르면, 미국 개발자의 92%가 업무 내외에서 AI 코딩 도구를 사용하고 있으며 이 중 70%는 AI 코딩 도구가 더 나은 품질, 완성 시간 단축, 문제 해결 등에서 이점을 제공한다고 응답했습니다. 또한, 5명 중 4명의 개발자가 AI 코딩 도구가 협업을 강화하는데 도움이 될 것이라고 생각한다고 답하였습니다. Survey reveals AI’s impact on the developer experience We surveyed 500 U.S.-based developers at companies with 1,000-plus employees about developer pro..
text-generation-webui 설치 및 활용 가이드
text-generation-webui 설치 및 활용 가이드
2023.08.10text-generation-webui는 텍스트 생성을 위한 웹 기반 인터페이스입니다. 이 인터페이스를 사용하면 다양한 텍스트 생성 모델과 파라미터를 쉽게 선택하고, 키워드나 톤 등을 지정하여 원하는 텍스트를 생성할 수 있습니다. 이 글에서는 text-generation-webui를 이용하는 방법에 대해 설명드리려고 합니다. GitHub - oobabooga/text-generation-webui: A gradio web UI for running Large Language Models like LLaMA, llama.cpp, GPT-J, OPT, a A gradio web UI for running Large Language Models like LLaMA, llama.cpp, GPT-J, OPT, a..
Meta AI 라마 2 (Llama 2): 사용 가이드
Meta AI 라마 2 (Llama 2): 사용 가이드
2023.07.192023년 7월 18일(현지시간) Meta가 차세대 인공지능(AI) 대규모 언어 모델(LLM) '라마 2(LLaMa2)'를 오픈 소스로 공개했습니다. Meta는 이 모델을 개인, 크리에이터, 연구원 및 기업이 사용할 수 있도록 제공하며, 책임감 있게 아이디어를 실험하고 혁신하고 확장할 수 있도록 돕고자 연구 및 상업적 용도로 무료로 제공한다고 밝혔습니다. Llama 2 - Meta AI We have a broad range of supporters around the world who believe in our open approach to today’s AI — companies that have given early feedback and are excited to build with Llama 2..
비정형 데이터 탐색: 벡터 임베딩과 벡터 데이터베이스의 이해
비정형 데이터 탐색: 벡터 임베딩과 벡터 데이터베이스의 이해
2023.07.01최근 벡터 데이터베이스에 대한 투자자들의 관심이 눈에 띄게 증가하였습니다. 지난 몇 달 동안 벡터 데이터베이스 스타트업인 Weaviate는 시리즈 B 펀딩에서 5000만 달러를, Pinecone은 7500만 달러의 가치 평가를 받아 시리즈 B 펀딩에서 1억 달러를 모금하였습니다. 또한 Chroma, 임베딩 데이터베이스를 위한 오픈 소스 프로젝트는 1800만 달러를 모금하였죠. 이처럼 관심이 높아지고 있는 벡터 데이터베이스에 대해 알아보도록 하겠습니다. 인터넷 초기에는 데이터가 대부분 정형데이터였기 때문에 관계형 데이터베이스(relational databases)를 이용하여 쉽게 저장하고 관리할 수 있었습니다. 하지만 인터넷이 성장하고 발전하면서 비정형 데이터(소셜미디어 게시물, 기사, 이미지, 비디오 등..
PandasAI: 데이터 분석을 위한 대화형 AI 도구
PandasAI: 데이터 분석을 위한 대화형 AI 도구
2023.05.25PandasAI는 Python 라이브러리로, 인기 있는 데이터 분석 및 조작 도구인 Pandas에 생성형 인공지능 기능을 추가합니다. Pandas와 함께 사용하도록 설계되었으며, 이를 대체하는 것이 아닙니다. PandasAI는 대화형 인터페이스를 통해 Pandas를 사용하는 도구입니다. 이 도구를 통해 사용자는 데이터에 관한 질문을 하고, 이에 대한 답변을 Pandas DataFrame 형태로 받을 수 있습니다. 예를 들어, DataFrame 내의 특정 열의 값이 5를 초과하는 모든 행을 찾는 질문을 하면, PandasAI는 이 요구사항에 부합하는 행만을 담은 DataFrame을 반환합니다. 또한 PandasAI는 복잡한 질문에도 대응할 수 있으며, 요약 또는 데이터 분석 요청을 통해 그래프를 생성하는 ..
[ Pynecone ] ChatGPT App 만들기 (Python)
[ Pynecone ] ChatGPT App 만들기 (Python)
2023.03.28Pynecone Gallery에 보면 시계, Chart, Todo List, GPT 등 많은 예제를 소개하고 있습니다. 그 중에서 Chat completion API를 이용하여 이미지를 생성 App을 만들어 보겠습니다. (Example Code는 Github에서 확인 가능합니다.) 1. OpenAI API 키 발급 먼저 OpenAI API를 사용하기 위해 API 키 발급이 필요합니다. 먼저 OpenAI API 사이트로 이동합니다. OpenAI 계정이 필요하며 계정이 없다면 계정 생성이 필요합니다. 간단히 Google이나 Microsoft 계정을 연동 할 수 있습니다. 이미 계정이 있다면 로그인 후 진행하시면 됩니다. OpenAI API An API for accessing new AI models dev..
[ Pynecone ] DALL·E 모델로 이미지를 생성 App 만들기 (Python)
[ Pynecone ] DALL·E 모델로 이미지를 생성 App 만들기 (Python)
2023.03.28Pynecone Gallery에 보면 시계, Chart, Todo List, GPT 등 많은 예제를 소개하고 있습니다. 그 중에서 OpenAI DALL·E API를 이용하여 이미지를 생성 App을 만들어 보겠습니다. (Example Code는 Github에서 확인 가능합니다.) 1. OpenAI API 키 발급 먼저 OpenAI API를 사용하기 위해 API 키 발급이 필요합니다. 먼저 OpenAI API 사이트로 이동합니다. OpenAI 계정이 필요하며 계정이 없다면 계정 생성이 필요합니다. 간단히 Google이나 Microsoft 계정을 연동 할 수 있습니다. 이미 계정이 있다면 로그인 후 진행하시면 됩니다. OpenAI API An API for accessing new AI models devel..
[ Python ] 미디어파이프(Mediapipe)를 이용한 가상 마우스
[ Python ] 미디어파이프(Mediapipe)를 이용한 가상 마우스
2023.01.31Mediapipe Hands는 매우 높은 인식율과 성능을 보여주는 손 및 손가락 Tracking 솔루션입니다. 손의 모양과 움직임을 인식하여 손의 제스처 기반으로 다양한 기능을 제공 할 수 있습니다. 이미지에서 손 랜드마크 모델을 통해 21개의 관절 키포인트를 예측합니다. Mediapipe와 PyAutoGUI를 이용하여 매우 간단하게 가상 마우스 만들 수 있습니다. 참고로 PyAutoGUI는 마우스와 키보드를 제어하는 Python 모듈입니다. Install pip install mediapipe pip install pyautogui Class declaration 손의 제스처를 확인하기 위한 Class를 정의합니다. Mediapipe 라이브러리를 이용하며 손의 위치와 펼쳐진 손가락의 정보, 거리 측정 ..
Fine tuning GPT3 Model
Fine tuning GPT3 Model
2023.01.041. OpenAI API 키 발급 OpenAI API An API for accessing new AI models developed by OpenAI beta.openai.com OpenAI API 수행을 위해서는 먼저 API Key 발급이 필요합니다. OpenAI 계정이 필요하며 계정이 없다면 계정 생성이 필요합니다. 간단히 Google이나 Microsoft 계정을 연동 할 수 있습니다. 이미 계정이 있다면 로그인 후 진행하시면 됩니다. 로그인이 되었다면 우측 상단 Personal -> [ View API Keys ] 를 클릭합니다. [ + Create new secret key ] 를 클릭하여 API Key를 생성합니다. API key generated 창이 활성화되면 Key 를 반드시 복사하여 ..
Object Detection 정리 (History)
Object Detection 정리 (History)
2022.12.14이미지 내에서 사물을 인식하는 방법에는 다양한 유형이 존재합니다. 그중 Object Detection에 대해 정리를 하려고 합니다. 먼저 내용은 개인적인 경험을 바탕으로 한 매우 주관적인 내용이라는 점을 미리 말씀드립니다. 저는 사실 Object Detection을 처음 접한 것은 2018년이라고 해야 할 것 같습니다. 이미지에서 내가 원하는 영역만 찾으면 좋겠다는 생각은 했지만, Public Dataset이 아닌 내가 원하는 Object를 기준으로 Dataset을 만들고 학습시키는 과정이 처음에는 쉽지 않았습니다. 처음에 R-CNN을 이용하여 개발해보고 "이 결과가 잘 나온 것인가?"라는 의문도 들었던 때도 있었고, YOLO를 개발하기 위해 Darknet Framwork를 설치하고 환경설정을 하면서 꽤..
[ Python ] Object Detection using MobileNet SSD (D/L)
[ Python ] Object Detection using MobileNet SSD (D/L)
2022.11.29Deep Learning 모델을 이용하여을 객체를 검출하는 방법에 대해 알아보도록 하겠습니다. Object Detection 분야에 딥러닝을 최초로 적용시킨 모델이 2013년 11월에 등장하는데 그 모델이 바로 R-CNN(Regions with Convolutional Neuron Networks features) 입니다. 분명 기존의 다른 모델과 비교해 성능을 상당히 향상시킨 모델이였지만 처리속도가 매우 느려서 Real-Time에서 활용하기 어렵습니다. (실제로 이미지 한장단 GPU환경에서는 13초가 걸렸으며 CPU로는 53초가 걸렸습니다.) 이후 수많은 Deep Learning 이용한 모델들이 등장하기 시작하는데, 그들의 고민 중 하나가 바로 처리속도 였습니다. MobileNet SSD MobileN..
[ Python ] Color Detection using XGBoost (M/L)
[ Python ] Color Detection using XGBoost (M/L)
2022.11.28지금은 Deep Learning을 기반으로 하는 Object Detection 알고리즘이 많고 성능 역시 뛰어나지만 더 간단하게 M/L 방법을 이용하여 객체를 찾고 분류하는 것이 가능합니다. 물론 정확도 측면에서는 부족하지만 속도면에서는 월등히 앞서고 쉽게 응용하여 다양한 시도를 할 수 있습니다. 이전 글에서 소개했던 Color Detection 을 이미지 연산이 아닌 XGBoost Model을 이용하여 수행하려고 합니다. 1. XGBoost Classification Model 생성 XGBoost 패키지 설치 pip install xgboost Import packages from xgboost import XGBClassifier from xgboost import plot_importance fro..