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Tech

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Udemy : Docker & Kubernetes 후기 이번에 글또 커뮤니티에서 좋은 기회로, 유데미의 Docker & Kubernetes 강의 쿠폰을 선물받을 수 있었습니다. 사실 이전에 도커를 공부해 보고자 두툼한 책을 샀었지만, 혼자서 많은 양을 공부하기란 쉽지 않더군요ㅜ 그런데 이번엔 글또에서 강의를 함께 공부할 스터디원을 만났습니다! 저는 함께하면 항상 끝까지 잘 완주하는 장점이 있는데, 역시 이번에도 함께 강의를 잘 완주할 수 있게 되었습니다. 그런 기념으로, 제가 들었던 강의의 솔직한 후기를 좋았던 점, 배웠던 점, 아쉬운 점, 앞으로 바라는 점에 대해서 후기를 하며, 자축을 하고자 합니다. 후기 Liked(좋았던 점) [추상적인 개념을 도식화로] 도커와 쿠버네티스는 개념 자체가 굉장히 추상적입니다. 이 강의에서 가장 좋았던 점은, 그 추상적인 ..
Rag : 나만의 LLM을 만들자 무엇이든 잘 대답하는 LLM의 한계 ChatGPT가 놀랍다는 건 이제 너무 지루한 말이 되어 버렸습니다. 이미 이 같은 대규모 언어 모델(Large Language Model, LLM)들을 많은 이들이 자신의 업무에 적용해 생산성을 크게 향상시키고 있죠. 무엇이든 잘 답변해 내는 걸 보면, 이제 AI가 아니라 마치 요술램프 지니 같기도 합니다. 그러나, 이러한 LLM의 범용성에도 불구하고, 특정 도메인에 대한 세밀한 정보를 원하는 데는 한계가 있습니다. 예를 들어 특정 지역의 특정 은행 지점의 운영 시간과 같은 질문에 대해 LLM은 그 은행의 구체적인 정보를 알지 못하여, 가장 일반적인 응답을 제공할 가능성이 높은 것처럼 말이죠. 이는 LLM의 큰 한계점 중 하나인 할루시네이션 현상이기도 하죠. 이는 많..
GPTs, 나의 과거 프로젝트를 구현하다. 또 다른 패러다임의 전환, GPTs 패러다임 : 한 시대의 보편적 사고의 틀이나 인식의 체계 AI계에서, 2023년은 ChatGPT의 해였다고 해도 과언이 아닙니다. 개발자는 물론 디자인과 기획, 의료, 법, 등 분야를 막론하고 ChatGPT의 기술을 도입하려 하고 있죠. 아마 ChatGPT에 영향을 받지 않은 분야는 단 하나도 남지 않았을 것입니다. 이러한 전환을 가속화할 새로운 녀석이 나타났습니다. 바로 GPTs입니다. 이제 자신만의 ChatGPT를 아주 손쉽게 만들어낼 수 있게 되었습니다. 이모티콘 생성기, 법률 비서, 의료 비서, 논문 요약기 등 ChatGPT를 베이스로 한 다양한 서비스들을 아주 쉽게 만들 수 있게 되었죠. 더군다나 이렇게 만든 GPTs를 세상에 공유할 수 있는 플랫폼도 탄생했습..
[StableDiffusion] Virtual Try On : 원하는 옷을 입혀보자 어디에나 필요한 Virtual Try On 최근 친구가 취업에 성공했습니다. 사원증에 필요한 사진을 회사에 제출해야 했는데, 이것저것 바쁜 일이 많았던 친구는 일반 증명사진에 정장을 합성하기로 하죠. 당시 저는 StableDiffusion을 활용해, 옷을 변경하는 로직을 구상 중이었습니다. 마침 테스트로 활용할 실험군이 나타난 것이죠. 포토샵을 다룰 줄 몰랐지만, 선뜻해준다고 나섰습니다. 그 결과, 아래와 같이 정장을 입혀주게 되었습니다. 꽤나 마음에 들어 하던 친구는 이를 사원증으로 사용하게 되었죠. 서론이 조금 길었습니다. 위처럼, 디지털 환경에서 옷이나 액세서리를 가상으로 착용해 보는 기술을 "Virtual Try-On"이라 합니다. 꽤 많은 니즈가 있고, 이를 위한 많은 연구가 있어 왔죠. 이번 ..
[Torchio]-3D Segmentation Torchio? Torchio는 Pytorch를 기반으로 구현되어 있으며, 3D Segmentation 특히 의료 분야의 데이터를 분석하기 용이한 오픈소스 라이브러리입니다. 이번 포스팅에서는 Torchio 내에서 3D 데이터를 로드하고 모델에 입력해 주는 과정을 담당하는 DataStructures, 다양한 기법으로 데이터를 전처리 및 증강 해주는 Transform, 큰 용량의 3D 데이터를 효과적으로 학습하게 해주는 Patch-Based Pipeline 부분을 소개해 드리고자 합니다. torchio를 활용해 3D segmentation을 직접 진행할 필요가 있으시다면, 아래 글을 읽고 torchio에서 제공해 주는 공식 튜토리얼을 학습해 보는 걸 추천드립니다.🤠 (Torchio 공식 tutorial : ..
[Stable Diffusion] ControlNet이란? ControlNet의 종류 이미지를 생성해 주는 인공지능이 처음 나왔을 때, 그 퀄리티에 놀란적이 있습니다. 2022년 4월, DALL·E 2가 세상에 공개되었을 땐, 이젠 웬만한 사람이 흉내 낼 수 없는 퀄리티를 보이기도 했습니다. 퀄리티면에서는 사람이 AI를 이기기란 어려운 일이 되어버렸습니다. 하지만 이런 발전에도 불구하고, 사용자의 의도를 정확히 반영하는 것은 여전히 어려운 문제로 남아있습니다. 사용자는 AI에게 프롬프트를 제공할 수 있을 뿐, 그 이후에는 AI가 확률적 알고리즘에 따라 이미지를 생성합니다. 때문에, 매번 다른 이미지를 생성하게 되고, 정확히 사용자가 원하는 그림을 얻기까지는 수많은 노력과 시간이 필요합니다. 한 가지 예시를 보겠습니다. 아래는 Stable Diffusion을 활용해 테니스를 치는 아이언맨을..
[Serverless] Serverless의 모든것 컴퓨터의 역사를 되돌아보면, 여러 차례에 걸쳐 큰 "패러다임의 전환"들이 있었습니다. 처음에는 단순한 계산을 수행하는 컴퓨터에 사람들이 경이로워했던 시절이 있었습니다. 그러나 가상 머신의 등장으로 물리적인 하드웨어의 제약에서 벗어나, 더 유연하고 효율적인 컴퓨팅 환경을 구성할 수 있게 되었습니다. 그리고는 컨테이너 기술이 나타나, 서버 환경과 그 설정을 덜 복잡하게 만들어, 개발자가 문제 해결의 핵심에만 집중할 수 있게 해 주었습니다. 이러한 패러다임의 전환들로 인해 컴퓨팅의 많은 생태계가 발전되어 왔죠. 이번에 소개할 서버리스 또한 이러한 패러다임의 새로운 전환점을 차지하고 있습니다. Serverless란? 서버리스(Serverless)는 클라우드 서비스의 한 종류로, 개발자가 서버의 관리에 신경 쓰지..
딥러닝 서비스 컨테이너화 #1 모델 서빙이란 AI 서비스 관점에서, 모델을 잘 학습시키는 것 외에 해야 할 단계가 하나 더 있습니다. 바로 모델을 서빙하는 단계입니다. 잘 학습시킨 모델을 유저들이 사용할 수 있도록 실제 애플리케이션에 녹여내는 과정이라 보면 되겠습니다. 이 서빙 단계에서는 고려해 줘야 할게 한두 가지가 아닙니다. 유저들의 데이터는 어디에 보관할지, 모델 추론 시간을 실시간성으로 확보할 수 있을지, 유저들이 한꺼번에 몰릴 때는 어떻게 확장할지 등 엔지니어링 관점으로 고려해야 할게 수도 없이 많습니다. 그러한 과정을 잘 나타내주는 테크블로그 하나를 소개하고자 합니다. 이번 포스팅에서는 서빙단계에서 가장 기본이 되는 "컨테이너화"를 중점으로, 간단한 딥러닝 서비스를 컨테이너화하는 과정을 기록하고자 합니다. 딥러닝 서비스의 ..

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