트랜스포머 기초부터 실습하기 - 환경 설정 및 첫 실행
목표
튜토리얼에서 배울 내용과 학습 방법 이해
로컬 또는 클라우드에서 첫 번째 트랜스포머 데모 실행
이후 장에서 사용할 Python 환경 및 주요 도구 설정
0.1 학습 계획과 예상 성과
단계
키워드
주요 결과
0
환경, 체험
영어 시 한 편 생성 및 공유 성공
1–3
어텐션, 인코더, 디코더
최소 버전 트랜스포머 코드 읽고 수정 가능
4–8
NLP / CV / 음성 사례 ...
6월 28일 23:42에 게시됨
AI 기반 현수막 생성 모델의 빠른 배포 가이드: Python 환경 설정 방법
AI 기반 현수막 생성 모델의 빠른 배포 가이드: Python 환경 설정 방법
설날이 다가오면서 독자적인 현수막을 생성하고 싶지만 기술적 장벽에 막혀 있다면 걱정 마세요. 오늘은 성도 플랫폼에서 간단한 방식으로 현수막 생성 AI 모델을 실행하는 방법을 단계별로 안내할게요. 전체 과정은 환경 설정부터 첫 번째 현수막 생성까지 약 10분 만에 완료할 수 있으며, Python 경 ...
6월 25일 20:51에 게시됨
GLM-4 명령어 미세 조정 실전 가이드: 데이터 전처리부터 학습까지
HuggingFace TRL을 활용한 GLM-4 명령어 미세 조정
본 가이드는 대규모 언어 모델(LLM)의 명령어 준수(Instruction Following) 미세 조정을 다룹니다. 구현의 편의성과 코드 간결성을 위해 HuggingFace의 TRL 프레임워크를 사용합니다. TRL은 SFT(Supervised Fine-Tuning) 외에도 DPO, PPO, GRPO 등 다양한 강화 학습 기반 미세 조정 알고리즘을 지원합니다.
기반 모델로는 ...
6월 24일 22:12에 게시됨
Phi-3.5-mini-instruct 오픈소스 모델 활용: 모델 가중치 다운로드, 로컬 추론 및 웹 서비스 개발
Phi-3.5-mini-instruct 오픈소스 모델 활용: 모델 가중치 다운로드, 로컬 추론 및 웹 서비스 개발
1. 모델 개요
Phi-3.5-mini-instruct는 중국어 환경에 최적화된 경량 텍스트 생성 모델입니다. 작은 파라미터 크기를 유지하면서도 뛰어난 텍스트 이해 및 생성 능력을 보여줍니다. 주요 사용 사례는 다음과 같습니다:
중국어 질문 답변 및 대화
텍스트 요약 및 정리
콘텐 ...
5월 23일 13:15에 게시됨