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인공지능 - LangGraph로 구현하는 유튜브 자막 자동 처리 파이프라인
LangGraph로 구현하는 유튜브 자막 자동 처리 파이프라인 이번 실습에서는 유튜브 영상의 자막을 자동으로 추출하고, 번역 및 요약한 뒤 텍스트 파일로 저장하는 전체 파이프라인을 구현합니다. 핵심은 LangGraph라는 새로운 워크플로우 프레임워크를 활용해, 각 단계를 구조화된...
인공지능 - 유튜브 영상 자막을 요약해 텍스트 파일로 저장하는 자동화 실습
유튜브 영상 자막을 요약해 텍스트 파일로 저장하는 자동화 실습 이 글에서는 Python과 OpenAI, LangChain, YouTube Transcript API를 활용하여 유튜브 영상의 자막을 자동으로 추출하고 요약하는 파이프라인을 구현해봅니다. GPT-3.5-turbo 모델...
인공지능 - 나만의 ChatGPT 만들기
나만의 ChatGPT 만들기 OpenAI 파인튜닝 실전 예제 따라하기 1. 시작하며 “ChatGPT가 다 잘하긴 하는데, 내 말투, 내 도메인, 내 데이터를 기억하진 않잖아?” 그럴 때 필요한 게 바로 **파인튜닝(Fine-tuning)**입니다. GPT 모델을 내 데이터로 ...
인공지능 - OpenAI 파인튜닝(Fine-tuning)이 뭐길래?
OpenAI 파인튜닝(Fine-tuning)이 뭐길래? 직접 데이터로 내 AI를 훈련시키는 법 1. 파인튜닝이란? 처음 GPT를 만났을 때, “이야, 진짜 똑똑하네!”라는 감탄이 나왔습니다. 하지만 몇 번 써보면 아쉽기도 하죠. “우리 회사 매뉴얼 기반으로만 답해줘.” “이...
인공지능 -LangChain과 LM Studio로 Streamlit 실시간 답변 UI 만들기
LangChain과 LM Studio로 Streamlit 실시간 답변 UI 만들기 목차 개요 설치 및 준비 프로젝트 목표 스트리밍 핸들러 설계 LLM 설정 및 사용자 입력 처리 전체 동작 흐름 설명 마무리 1. 개요 이 글에서는 LangCha...
인공지능 - LangChain으로 PDF 문서 요약하기 - Hugging Face vs LM Studio 실습 비교실시간 웹캠 객체 인식 - YOLOv8을 활용한 AI 시각 시스템
LangChain으로 PDF 문서 요약하기: Hugging Face vs LM Studio 실습 비교 목차 개요 LM Studio와 Hugging Face 차이 실습 목표 PDF 문서 처리 단계별 설명 전체 코드 요약 마무리 1. 개요 LangC...
인공지능 - 실시간 웹캠 객체 인식 - YOLOv8을 활용한 AI 시각 시스템LangChain과 LM Studio로 로컬 LLM 스트리밍 실습하기
LangChain과 LM Studio로 로컬 LLM 스트리밍 실습하기 목차 LM Studio란? 실습 목표 기본 구성 요소 단일 응답 처리 (invoke) 실시간 스트리밍 응답 (stream) 마무리 1. LM Studio란? LM Studio는...
인공지능 - 실시간 웹캠 객체 인식 - YOLOv8을 활용한 AI 시각 시스템
실시간 웹캠 객체 인식 - YOLOv8을 활용한 AI 시각 시스템 개요 AI가 실시간으로 카메라를 통해 세상을 바라보며 “저건 사람, 저건 고양이야!”라고 말할 수 있을까요? 이번 글에서는 YOLOv8이라는 최신 객체 탐지 모델을 사용하여, 웹캠 화면에 등장하는 객체를 실...
인공지능 - YOLOv8을 활용한 이미지 객체 탐지 실습
YOLOv8을 활용한 이미지 객체 탐지 실습 1. 개요 AI에게 고양이와 강아지를 보여주면 알아볼 수 있을까요? 이 글에서는 Ultralytics에서 제공하는 YOLOv8 모델을 사용해 이미지 속 객체(고양이, 강아지 등)를 탐지하고 시각화하는 과정을 살펴봅니다. YOLO...
인공지능 - Hugging Face를 활용한 이미지 객체 탐지 실습
Hugging Face를 활용한 이미지 객체 탐지 실습 1. 개요 AI가 사람처럼 이미지를 보고 “이건 고양이고, 저건 강아지야”라고 말할 수 있을까요? 이번 글에서는 Hugging Face의 사전 학습된 모델을 이용해, 이미지 속 객체를 인식하고 위치를 시각화하는 간단한 ...
인공지능 - Hugging Face 핵심 클래스 비교 정리
Hugging Face 핵심 클래스 비교 정리 AI 모델을 구성하는 주요 도구들의 차이와 활용 방법 □ Ⅰ. 왜 여러 클래스가 필요한가? Hugging Face의 Transformers 라이브러리는 다양한 NLP, 이미지, 음성 모델을 실행하기 위한 유연한 구성 도구들을 ...
인공지능 - Hugging Face 멀티모달 파이프라인 실습 예제 정리
Hugging Face 멀티모달 파이프라인 실습 예제 정리 AI와 딥러닝 프레임워크들이 점점 더 다양한 입력을 이해하고 처리하는 방향으로 발전하고 있습니다. 이번 글에서는 Hugging Face의 transformers, diffusers, 그리고 LangChain을 활용하여 다...
인공지능 - Hugging Face 멀티모달 파이프라인 실습 예제 정리
Hugging Face의 pipeline() 제대로 이해하기 AI 모델을 손쉽게 실행하는 가장 간단한 방법 Ⅰ. 개요 Hugging Face의 transformers 라이브러리를 처음 접하는 사람이라면 pipeline()이라는 함수가 가장 먼저 등장합니다. 왜냐하면 이 함...
인공지능 - Hugging Face 핵심 기능 정리 – LangChain을 시작하는 개발자를 위한 가이드
Hugging Face 핵심 기능 정리 – LangChain을 시작하는 개발자를 위한 가이드 1. 서론 LangChain을 활용한 LLM 기반 프로젝트를 시작하면서 Hugging Face와 처음 마주하게 되었다면, pipeline, InferenceApi, from_pretra...