Tech & Development
GPT-4V(ision)를 이용한 객체 탐지(Object Detection) - (Python)
GPT-4V(ision)를 이용한 객체 탐지(Object Detection) - (Python)
2023.11.26이번 글에서는 GPT-4V를 활용하여 객체 탐지(Object Detection)에 대해 알아보겠습니다. 객체 탐지(Object Detection)는 이미지 내 특정 객체를 식별하고, 그 위치를 정확하게 파악하는 과정을 말하며 이미지 분류(Classification)와 위치 파악(Localization)을 동시에 수행하는 이미지 인식 기술입니다. 이미지 분류(Classification)는 이미지 내의 객체가 무엇인지 식별하고 위치 파악(Localization)은 그 객체가 이미지 내 어디 곳에 위치해 있는지를 나타냅니다. #1. 필수 패키지 설치 및 준비 GPT-4V를 활용한 이미지 인식 프로젝트를 시작하기 전에, 필요한 Python 패키지들을 설치하고 준비하는 과정이 필요합니다. 1) 패키지 설치 먼저,..
GPT-4V(ision)를 이용한 이미지 분류(Classification) - (Python)
GPT-4V(ision)를 이용한 이미지 분류(Classification) - (Python)
2023.11.24AI의 발전은 끊임없이 우리의 기술적 지평을 확장시키고 있습니다. 특히, 이미지 인식 분야는 딥러닝의 발전과 함께 급속도로 진화해 왔습니다. 딥러닝 모델들은 이미지 인식, 객체 탐지, 얼굴 인식 등 다양한 분야에서 혁신적인 성과를 이루어냈지만 이러한 모델들은 주로 단일 모달리티, 이미지 데이터만을 처리하는 데 집중했습니다. 이번 글에서는 GPT-4V를 활용하여 딥러닝 모델에서 시도했던 다양한 이미지 인식 방법들을 재해석하고 적용해보려고 합니다. 구체적으로, Classification, Object Detection, Face Recognition, OCR 그리고 이미지 기반 추론 등의 주제를 다룰 예정입니다. 이를 통해 GPT-4V가 딥러닝 모델의 기능을 어떻게 향상할 수 있는지, 그리고 이미지와 텍스트..
GPT-4 with Vision API를 사용하여 이미지 인식 (Python)
GPT-4 with Vision API를 사용하여 이미지 인식 (Python)
2023.11.112023년 11월 6일, OpenAI 개발자 컨퍼런스에서 소개된 후 많은 개발자들의 관심을 끌고 있는 GPT-4의 새로운 기능, 'GPT-4 with Vision'은 이미지를 입력으로 받아 질문에 답변할 수 있는 능력을 제공합니다. 이전까지 언어 모델 시스템은 단일 입력 모달리티, 텍스트에 한정되어 있었지만, 이제 'gpt-4-vision-preview' 모델을 이용하여 이미지와 텍스트 모두를 처리할 수 있게 되었습니다. GPT-4V의 이미지 이해 GPT-4V는 이미지와 관련된 텍스트 정보를 처리하여 이미지 내의 객체, 장면, 상황 등을 이해하고 설명할 수 있습니다. 이를 위해 우리는 GPT-4에게 이미지와 관련된 질문을 할 수 있으며, 모델은 이미지 내용을 분석하여 답변을 제공합니다. 이미지 처리를 위..
Swagger로 API 명세를 간편하게: 초보 개발자를 위한 가이드
Swagger로 API 명세를 간편하게: 초보 개발자를 위한 가이드
2023.11.05API 명세는 소프트웨어 개발의 필수적인 부분이지만, 종종 복잡하고 시간 소모적인 과정으로 여겨집니다. 특히, 다양한 역할을 수행하는 개발자들이 협력해야 하는 환경에서는 더욱 그러합니다. 이러한 문제를 해결하기 위해, Swagger라는 도구가 개발되었습니다. Swagger는 API 명세, 개발 및 문서화 과정을 간소화하고 표준화하는 오픈 소스 소프트웨어입니다. 본 글에서는 Swagger의 기본적인 이해부터 실제 활용 방법에 이르기까지, 초보 개발자들이 Swagger를 사용하여 API 명세를 간편하게 처리할 수 있는 방법을 안내합니다. 개발 경험이 적은 분들이나 Swagger를 처음 접하는 분들에게 특히 유용한 정보를 제공할 것입니다. 이제부터 Swagger를 통해 API 명세 작업을 어떻게 단순화할 수 ..
나만의 ChatGPT Plugin 만들기: NAVER 검색엔진
나만의 ChatGPT Plugin 만들기: NAVER 검색엔진
2023.10.19ChatGPT의 Plugin은 사용자가 자신만의 맞춤형 기능을 개발할 수 있는 강력한 도구입니다. 이전 글에서는 간단하게 Local DB에 저장하는 TODO 리스트 Plugin을 만드는 방법을 소개했습니다. 나만의 ChatGPT Plugin 만들기: TODO List (No Auth) OpenAI의 ChatGPT는 확장 가능한 구조를 가지고 있습니다. 특히 OpenAI는 Plugin이라는 기능을 제공하는데 이는 사용자가 매우 빠르고 간단하게 나만의 기능을 구축할 수 있게 해줍니다. OpenAI에서 소개 yunwoong.tistory.com ChatGPT는 2021년 9월까지의 데이터로 생성된 모델로, 그 이후의 정보나 실시간 업데이트 되는 정보에는 제한이 있었습니다. 이러한 한계를 극복하기 위해, Cha..
Python 패키지 관리: requirements.txt 활용하기 (@ file)
Python 패키지 관리: requirements.txt 활용하기 (@ file)
2023.09.25Python 개발을 할 때, 프로젝트에 필요한 패키지들을 효과적으로 관리하는 것은 매우 중요합니다. `requirements.txt`는 이러한 패키지 관리를 도와주는 간단하면서도 강력한 도구입니다. 1. requirements.txt란? requirements.txt는 프로젝트에서 사용하는 Python 패키지들의 목록을 포함하는 텍스트 파일입니다. 이 파일을 통해 다른 개발자나 환경에서도 동일한 패키지와 버전을 쉽게 설치할 수 있습니다. 2. requirements.txt 생성하기 현재 환경에 설치된 패키지들의 목록을 `requirements.txt`로 저장하려면 다음 명령어를 사용합니다. 1) 기본방법 pip freeze > requirements.txt pip freeze 명령어도 패키지 목록을 생성..
나만의 ChatGPT Plugin 만들기: TODO List (No Auth)
나만의 ChatGPT Plugin 만들기: TODO List (No Auth)
2023.09.24OpenAI의 ChatGPT는 확장 가능한 구조를 가지고 있습니다. 특히 OpenAI는 Plugin이라는 기능을 제공하는데 이는 사용자가 매우 빠르고 간단하게 나만의 기능을 구축할 수 있게 해줍니다. OpenAI에서 소개하는 기본 예제 중 Todo 리스트를 이용하여 나만의 Plugin을 만들어보도록 하겠습니다. 기본 예제는 리스트에 데이터를 저장하는 방식을 사용하지만, 이 글에서는 데이터를 Sqlite DB에 저장하는 방식으로 조금 더 발전시켜 보겠습니다. ChatGPT의 Todo Plugin을 직접 만들어보며, 로컬 환경에서 어떻게 설정하고 사용하는지에 대한 과정을 단계별로 알아보겠습니다. #1. 환경구성 1) python은 3.10 버전 설치 (가상환경) conda create -n test_env ..
ChatGPT Retrieval Plugin 개발 (4) : ChatGPT에 개발한 Plugin 추가하기
ChatGPT Retrieval Plugin 개발 (4) : ChatGPT에 개발한 Plugin 추가하기
2023.09.23이전 글에서는 ChatGPT Retrieval Plugin을 클라우드에 배포하는 과정을 함께 살펴보았습니다. 이번 글에서는 그 다음 단계인, ChatGPT에 개발한 Plugin을 어떻게 추가하고 활용하는지에 대해 알아보겠습니다. 이제, ChatGPT에 Plugin을 추가하는 방법을 단계별로 함께 알아보겠습니다. #1. 사전 준비 ChatGPT에 Retrieval Plugin을 추가하기 전에 몇 가지 사전 준비 사항을 확인하고 준비해야 합니다. 1) Your Web Site Domain Plugin이 배포된 웹 사이트의 도메인 주소가 필요합니다. 여기서는 DigitalOcean에서 배포한 App의 주소를 사용하게 됩니다. ChatGPT Retrieval Plugin 개발 (3) : 클라우드 배포 앞서 'C..
ChatGPT Retrieval Plugin 개발 (3) : 클라우드 배포
ChatGPT Retrieval Plugin 개발 (3) : 클라우드 배포
2023.09.17앞서 'ChatGPT Retrieval Plugin 개발 (1) : 아키텍처와 사전 준비'에서는 Retrieval Plugin의 기본 구조와 필요한 준비 과정에 대해 소개하고 'ChatGPT Retrieval Plugin 개발 (2) : 배포 및 실용 가이드'에서는 실제로 Plugin을 어떻게 활용할 수 있는지에 대한 방법을 알아보았습니다. 이번 3번째 파트에서는 ChatGPT Retrieval Plugin을 DigitalOcean 클라우드 플랫폼에 배포하는 방법을 중점적으로 다루게 됩니다. DigitalOcean 외에도 AWS, Google Cloud Platform, Azure 등 다양한 클라우드 플랫폼이 있지만, 이 글에서는 DigitalOcean을 사용하는 예제로 진행하게 됩니다. DigitalO..
AWS Lambda를 이용한 Slack Bot 개발 (2) : API Gateway를 통한 이벤트 처리
AWS Lambda를 이용한 Slack Bot 개발 (2) : API Gateway를 통한 이벤트 처리
2023.09.05이번 글에서는 AWS Lambda를 활용하여 Slack Bot을 개발하는 과정 중, API Gateway를 통한 이벤트 처리에 대해 자세히 알아보겠습니다. 이 글은 "AWS Lambda를 이용한 Slack Bot 개발 가이드"의 두 번째 글입니다. 첫 번째 글에서는 AWS Lambda와 Slack Bot의 기본 설정, 권한 관리, 토큰 설정 등에 대해 알아보았습니다. 이러한 기본 설정이 완료되었다면, 이번 글에서는 실제로 Slack에서 발생하는 이벤트를 AWS Lambda 함수에서 어떻게 처리할 수 있는지에 대해 살펴보겠습니다. API Gateway는 AWS에서 제공하는 완전 관리형 API 생성 및 관리 서비스입니다. 이를 통해 HTTP 요청을 Lambda 함수에 연결할 수 있으며, 이 과정에서 다양한 ..
AWS Lambda를 이용한 Slack Bot 개발 (1) : 기본 설정
AWS Lambda를 이용한 Slack Bot 개발 (1) : 기본 설정
2023.09.04Slack은 협업 도구로서의 역할을 넘어 다양한 통합과 자동화를 가능하게 하는 강력한 플랫폼입니다. 특히 Slack Events API를 활용하면, 사용자의 메시지, 멘션, 리액션 등 다양한 이벤트에 반응하는 봇을 만들 수 있습니다. 이 글에서는 Python과 AWS Lambda를 사용하여 Slack Bot을 만드는 방법을 소개하겠습니다. 왜 AWS Lambda인가? AWS Lambda는 서버리스 컴퓨팅 서비스로, 서버 관리의 부담 없이 코드를 실행할 수 있습니다. 특히 Python에서는 AWS Lambda 함수를 사용하는 데 필요한 리소스가 많지 않아, 빠르고 저렴하게 봇을 구현할 수 있습니다. AWS 람다(Lambda) 비용 정책 살펴보기 #1. AWS Lambda와 서버리스 컴퓨팅 AWS Lambd..
AWS 람다(Lambda) 비용 정책 살펴보기
AWS 람다(Lambda) 비용 정책 살펴보기
2023.09.04#1. AWS Lambda와 서버리스 컴퓨팅AWS Lambda는 Amazon Web Services(AWS)에서 제공하는 서버리스 컴퓨팅 서비스입니다. "서버리스"라는 용어는 사용자가 서버를 직접 관리할 필요가 없다는 것을 의미합니다. 코드를 업로드하기만 하면, AWS Lambda가 자동으로 실행, 스케일링, 모니터링 등을 처리해 줍니다. 이로 인해 개발자는 인프라 관리보다는 비즈니스 로직에 더 집중할 수 있습니다.서버리스와 전통적인 서버 기반 모델의 차이전통적인 서버 기반의 애플리케이션에서는 서버 프로비저닝, 로드 밸런싱, 코드 배포, 패치 관리 등 많은 작업이 필요합니다. 반면, Lambda와 같은 서버리스 모델에서는 이러한 작업들이 대부분 자동화되어 있습니다.AWS Lambda와 EC2의 비교AWS..