esmile1 님의 블로그

Llama 2 LLM을 Python에서 사용하는 방법Llama 2는 Meta AI에서 개발한 오픈소스 대규모 언어 모델(LLM)입니다. 이 모델은 뛰어난 성능과 무료 사용이 가능하다는 장점으로 많은 관심을 받고 있습니다. 이 글에서는 Python 환경에서 Llama 2를 사용하는 방법에 대해 상세히 알아보겠습니다.Llama 2 소개Llama 2는 이전 버전에 비해 크게 개선된 성능을 자랑합니다. 연구 및 상업적 목적으로 무료로 사용할 수 있어 많은 개발자와 연구자들에게 인기가 높습니다[1][5].Llama 2 설치 및 사용 방법Llama 2를 사용하기 위해서는 몇 가지 단계를 거쳐야 합니다. 여기서는 두 가지 주요 방법을 소개하겠습니다.방법 1: 공식 가이드를 통한 설치공식 가이드를 따라 설치하는 방법은..

빗썸 API를 활용한 자동 거래 시스템 구축 방법빗썸(Bithumb) 거래소의 API를 활용하여 자동으로 암호화폐를 거래할 수 있는 시스템을 구축하는 방법에 대해 상세히 설명하겠습니다. 이 시스템은 Python을 사용하여 구현되며, pybithumb 라이브러리를 활용합니다.시스템 개요이 자동 거래 시스템은 다음과 같은 주요 기능을 제공합니다:계정 잔고 조회지정가 주문 (매수/매도)시장가 주문 (매수/매도)미체결 주문 조회 및 취소시세 정보 조회 (현재가, OHLCV 데이터)안전한 거래 실행을 위한 각종 검증 로직시스템 구현 단계1. 필요한 라이브러리 설치먼저, 필요한 라이브러리를 설치합니다.pip install pybithumb2. API 키 설정빗썸 거래소에서 발급받은 API 키를 설정합니다.acces..

노코드로 고급 RAG 워크플로우 구축하기: 웹 브라우저용 질의응답 및 YouTube 요약 앱 만들기안녕하세요! 오늘은 노코드 도구를 활용하여 고급 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 워크플로우를 구축하고, 이를 통해 웹 브라우저에서 사용할 수 있는 질의응답 및 YouTube 동영상 요약 앱을 만드는 과정을 상세히 알아보겠습니다. 이 과정에서 OpenWebUI, Dify, Docker Desktop, 그리고 Flowise를 사용할 예정입니다.프로젝트 개요우리가 만들 앱은 다음과 같은 기능을 제공합니다:사용자의 질문에 대한 검색 후 답변 제공YouTube 동영상 요약 기능이 앱은 RAG 기술을 활용하여 더 정확하고 최신 정보를 포함한 답변을 제공할 수 있습니다.사용할 도구Open..

노코드로 고급 RAG 워크플로우 구축하기안녕하세요, 여러분! 2025년 새해를 맞이하여 첫 번째 콘텐츠를 준비했습니다. 오늘은 노코드로 고급 RAG 워크플로우를 구축하는 데모를 보여드리려고 합니다. 이 콘텐츠는 시리즈물로 제작될 예정이며, 오늘은 전체적인 개요와 데모를 중심으로 진행하겠습니다.배경 및 목적작년 12월 23일, 패스트캠퍼스에서 "RAG 비법 노트"라는 70시간 분량의 온라인 강의를 촬영했습니다. 7개월간의 노력 끝에 완성된 이 강의는 많은 분들에게 도움이 되었지만, 동시에 몇 가지 문제점도 발견되었습니다:이론은 이해할 수 있으나 코드 이해가 어렵다는 의견LangChain이나 LangGraph 코드의 높은 진입 장벽프로젝트 급한 상황에서 학습 시간 부족이러한 피드백을 바탕으로, 더 쉽고 빠르..

Data Quality Score: How We Evolved the Data Quality Strategy at Airbnb서론안녕하세요, 여러분. 오늘은 Airbnb에서 데이터 품질 전략을 어떻게 발전시켰는지, 특히 데이터 품질 점수(Data Quality Score)를 도입한 과정에 대해 이야기하겠습니다. 제 이름은 Clark Wright이며, Airbnb의 데이터 스튜어드십 팀에서 일하고 있습니다.데이터 품질의 중요성우리는 Airbnb를 이용할 때 리뷰, 평점, 슈퍼호스트 여부 등을 확인합니다. 이는 숙박의 품질을 예측할 수 있는 중요한 신호입니다. 그렇다면 우리가 매일 생산하고 소유하는 데이터 자산에 대해서도 같은 수준의 품질 정보를 요구해야 하지 않을까요?데이터 품질이 중요한 이유는 다음과 같..