gradio

OpenAI가 ChatGPT를 내놓은 이후 전 세계가 들썩이고 있습니다. 다양한 기업들이 자신만의 기술과 ChatGPT를 접목한 사업한 사업을 선보이고 있습니다. Chatbot은 고객과 최종 사용자가 직접 소통하도록 설계되었기 때문에 다양한 입력 프롬프트에 직면했을 때 Chatbot이 예상대로 작동하는지 확인하는 것이 매우 중요합니다. gradio는 Chatbot 데모를 쉽게 구축하고 GUI를 통해 직접 테스트할 수 있습니다. OpenAI의 GPT-3.5 모델로 챗봇 프로그램을 만들어 보겠습니다. 1. 설치 (Installation) gradio 패키지 설치는 pip 명령어를 이용하여 설치할 수 있습니다. pip install gradio gradio 설치와 관련된 내용은 이전 글을 참고하시기 바랍니다...

AI 학습 모델은 강력하고 매우 흥미롭지만 그 자체로만 본다면 그다지 유용해 보이지 않습니다. 모델이 완성되면 어떠한 가치를 제공할 수 있는지 증명이 필요한데 Accuracy, Precision, Recall, IOU, PSNR와 같은 성능 지표로는 확인이 어렵기 때문입니다. 데이터 과학자나 머신러닝 모델을 연구하는 개발자가 학습 모델을 쉽고 빠르게 배포하여 이해 관계자로부터 피드백을 받을 수 있는 몇 가지 도구가 등장했습니다. 대표적으로 gradio, Streamlit, Dash, Flask가 있는데 이번 글에서는 Gradio를 설치하고 간단한 예제를 수행해 보도록 하겠습니다. 설치 (Installation) gradio 패키지 설치는 pip 명령어를 이용하여 설치할 수 있습니다. pip install..