esmile1 님의 블로그

NotebookLM과 Microsoft Copilot은 Mac Mini 사용자에게 강력한 AI 기반 생산성 도구입니다. NotebookLM은 문서 기반의 인사이트 생성에 탁월하며, Copilot은 글 작성과 아이디어 발굴을 돕습니다. 이 두 도구를 통해 효율성을 극대화하고 창의적인 작업을 지원하는 방법을 알아보세요. NotebookLM과 Microsoft Copilot은 특히 Mac Mini에서 생산성과 창의적인 워크플로우를 향상시키는 강력한 도구입니다. 각 도구의 개요 및 사용법을 소개합니다: NotebookLM 개요 및 사용법 NotebookLM은 Google의 AI 기반 도구로, 노트 작성과 콘텐츠 분석을 위해 설계되었습니다. PDF 및 Google Docs와 같은 업로드된 문서 내에서 정보를 다룰..

Hugging Face의 transformers 라이브러리에 대한 검색자료를 요약정리 하였습니다.  Hugging Face의 transformers 라이브러리는 자연어 처리(NLP) 모델을 쉽게 다룰 수 있도록 도와주는 강력한 도구입니다. 이 글에서는 Mac Mini에서 transformers를 설치하고 활용하는 방법을 30단계로 나누어 쉽게 따라할 수 있는 DIY 가이드를 제공합니다. 1–10단계: 환경 설정 및 설치 Python 설치: Python 3.8 이상이 설치되어 있는지 확인하세요. python3 --version을 실행해 확인하고, 설치되지 않았다면 Homebrew로 brew install python 명령어를 사용하세요.Homebrew 설치: 설치가 필요하다면 /bin/bash -c "$(..

NotebookLM과 Microsoft Copilot은 Mac Mini 사용자에게 강력한 AI 기반 생산성 도구입니다. NotebookLM은 문서 기반의 인사이트 생성에 탁월하며, Copilot은 글 작성과 아이디어 발굴을 돕습니다. 이 두 도구를 통해 효율성을 극대화하고 창의적인 작업을 지원하는 방법을 알아보겠습니다. NotebookLM은 사용자가 PDF, Google Docs 등 다양한 문서를 업로드해 문서 내 정보를 기반으로 한 요약, 질문, 인사이트를 제공합니다. 맞춤형 팟캐스트 생성 기능까지 있어 바쁜 전문가나 학생들이 정보를 빠르게 소화할 수 있습니다. NotebookLM의 AI는 업로드된 소스에 충실하여 보다 정확하고 관련성 있는 답변을 제공합니다.  Microsoft Copilot은 문서 ..

Perplexity AI Discover를 활용한 효과적인 블로그 작성법: 20단계 가이드에 대한 검색자료를 정리하였습니다.  블로그 작성은 단순한 글쓰기 이상의 기술과 전략이 필요한 작업입니다. Perplexity AI의 Discover 페이지를 활용하면 더욱 효과적으로 블로그를 작성할 수 있습니다. 이 가이드에서는 Perplexity AI Discover를 사용하여 블로그를 작성하는 20단계 과정을 상세히 설명하겠습니다. 1. Perplexity AI Discover 페이지 소개 Perplexity AI Discover 페이지(https://www.perplexity.ai/discover)는 다양한 주제에 대한 최신 정보와 트렌드를 제공하는 강력한 도구입니다. 이 페이지를 효과적으로 활용하면 블로그 ..

Perplexity AI의 Discover 페이지에 대한 세부내용을 요약정리 하였습니다. Perplexity AI의 Discover 페이지 소개 Perplexity AI는 혁신적인 인공지능 기반 검색 및 대화 플랫폼으로, 사용자들에게 정확하고 신뢰할 수 있는 정보를 제공하는 것을 목표로 합니다. 이 플랫폼의 핵심 기능 중 하나인 Discover 페이지는 사용자들이 다양한 주제에 대해 탐험하고 학습할 수 있는 공간입니다[1]. Discover 페이지의 구성 Discover 페이지는 크게 세 가지 섹션으로 나뉩니다: Trending: 현재 인기 있는 주제와 질문들Collections: 특정 주제에 대한 큐레이션된 콘텐츠 모음For You: 사용자의 관심사에 맞춤화된 추천 콘텐츠 이러한 구성을 통해 사용자들은..

Langtrace.ai: LLM 애플리케이션을 위한 오픈소스 관찰성 및 평가 도구에 대한 검색자료를 요약정리 하여 공유합니다.  오늘은 최근 주목받고 있는 LLM(대규모 언어 모델) 애플리케이션 개발을 위한 혁신적인 도구인 Langtrace.ai에 대해 자세히 알아보겠습니다. Langtrace는 LLM 기반 애플리케이션의 성능을 모니터링하고 평가하며 개선하는 데 도움을 주는 오픈소스 관찰성 및 평가 플랫폼입니다. Langtrace 소개 Langtrace는 2024년 4월 2일에 공식 출시된 오픈소스 LLM 관찰성 도구입니다. 이 도구의 주요 목표는 LLM 기반 애플리케이션의 복잡한 작동 방식과 개발자 및 연구원들 사이의 간극을 좁히는 것입니다. LLM 기술이 2023년과 2024년 동안 시장을 변화시키는..

OpenSearch Dashboards에 대한 검색자료를 요약정리 하였습니다. 이 글에서는 OpenSearch Dashboards의 로고 커스터마이징 기능, 일반적인 사용법, 그리고 관련된 주요 이슈들을 중심으로 하였습니다. OpenSearch Dashboards에서 로고 커스터마이징 및 주요 기능 가이드 1. OpenSearch Dashboards란? OpenSearch Dashboards는 OpenSearch 데이터의 시각화를 돕는 사용자 인터페이스입니다. 클러스터 관리, 데이터 모니터링, 분석, 그리고 대시보드 설정을 통해 데이터를 보다 쉽게 관리할 수 있습니다. OpenSearch Dashboards는 다양한 커스터마이징 옵션을 제공하며, 그 중에서도 로고 및 브랜딩 요소의 변경이 가능합니다 [1..

AI와 노코드 기술의 융합에 대한 영상자료를 요약정리 하였습니다. AI와 노코드 기술의 융합은 현대 비즈니스 환경에서 혁신적인 변화를 이끌고 있습니다. 전통적인 개발 방식은 높은 유연성을 제공하지만, 많은 자원과 시간이 필요합니다. 반면, 노코드 솔루션은 빠른 결과를 제공하며, 특히 자원이 제한된 스타트업에게 필수적입니다. 이러한 도구들은 비개발자도 제품 제작에 기여할 수 있도록 하며, 속도와 맞춤화 간의 절충을 통해 효율적인 개발을 가능하게 합니다. 다양한 자동화 도구들이 워크플로우 구축에 사용되며, 각 도구는 고유한 기능을 통해 다양한 자동화 요구를 충족시킵니다. 비용 효율성 또한 큰 장점으로, 프로젝트 요구 사항과 예산 제약에 따라 적절한 도구를 선택하는 것이 중요합니다.티스토리 블로그에 올릴 수 ..

오늘은 Hugging Face를 이용해 arXiv에서 연구 논문 초록을 다운로드하고 처리하는 방법에 대해 알아보겠습니다. 이 과정은 AI 연구자나 학생들에게 매우 유용할 것입니다. 주요 단계를 요약하면 다음과 같습니다: 필요한 라이브러리 설치 및 임포트arXiv에서 논문 검색 및 데이터 추출pandas DataFrame으로 데이터 정리Hugging Face 모델을 사용한 초록 요약파일 다운로드 및 관리캐시 시스템 구축 및 오류 처리 이 과정을 통해 대량의 연구 논문 데이터를 효율적으로 수집하고 분석할 수 있습니다. 각 단계는 세부적인 작업들로 구성되어 있으며, Python 스크립트를 통해 자동화할 수 있습니다. 이상으로 Hugging Face와 arXiv를 활용한 연구 논문 데이터 처리 방법에 대해 알아..

이번 포스팅에서는 Hugging Face에서 제공하는 수많은 기계 학습 모델 중에서 추출한 요약(Abstract)을 텍스트 파일에 저장하는 방법을 단계별로 접근할 수 있도록 검색내용을 요약정리 하였습니다.​Hugging Face는 100,000개 이상의 모델을 보유하고 있으며, 특히 Transformer 기반의 자연어 처리(NLP) 모델로 잘 알려져 있습니다. ​​Hugging Face Hub 라이브러리 설치필요한 Python 모듈 임포트HfApi 인스턴스 생성모델 리스트 가져오기모델 메타데이터 확인요약이 포함된 모델 필터링텍스트 파일 생성모델마다 요약 저장 반복문 작성100개 이상 모델 처리 위해 페이지네이션 적용페이지네이션으로 모델 순차 처리텍스트 파일에 여러 모델의 요약 저장파일 닫기출력 확인데이터..