마시멜로

Gemma2:9B 모델을 사용해 10만 개의 CSV 데이터를 파인튜닝하려면 몇 가지 단계를 거쳐야 합니다. 여기서 중요한 것은 모델 아키텍처, 파인튜닝 과정, 그리고 GPU 리소스를 고려하여 시간을 예측하는 부분입니다.1. 데이터 준비 및 전처리CSV 데이터를 모델에 적합한 형식으로 변환하는 것이 첫 번째 단계입니다.CSV 데이터 로딩: pandas를 사용하여 CSV 데이터를 로드하고 필요한 특성(features)만 선택합니다.텍스트 데이터 전처리: 파인튜닝하는 모델이 텍스트 데이터를 처리할 수 있도록 텍스트 정제(예: 특수문자 제거, 불용어 제거 등)를 해야 합니다.라벨링 처리: 모델이 텍스트를 예측할 수 있도록 라벨을 준비합니다.예시:python import pandas as pdfrom transf..

시간, 속도, 비용 측면에서 고려해야 할 주요 사항은 다음과 같습니다:시간 측면:모델 처리 시간: LLM은 전체 데이터를 처리하는 데 시간이 많이 걸릴 수 있습니다. 특히, 대규모 CSV 데이터를 한 번에 처리하려면 모델이 많은 양의 데이터를 다루어야 하므로 시간이 많이 소요될 수 있습니다.데이터 양: CSV의 크기에 따라 LLM이 데이터를 처리하는 시간은 선형적으로 증가할 수 있습니다. 예를 들어, 데이터가 수백 메가바이트(MB)나 기가바이트(GB)에 달하는 경우, 모델의 응답 시간이 길어질 수 있습니다.질의 처리 시간: LLM에 질의를 보내는 데 걸리는 시간은 보통 몇 초에서 수십 초 정도 소요될 수 있지만, 전체 데이터셋을 바탕으로 추천을 생성하려면 모델이 데이터를 빠르게 탐색하고 학습해야 하므로 ..

AI 기반 추천 시스템은 사용자의 과거 행동과 선호도를 분석하여 개인화된 추천을 제공하는 시스템입니다. 이 시스템은 크게 데이터 수집, 데이터 처리 및 전처리, 모델 훈련, 추천 예측의 단계로 나눌 수 있습니다. 이 글에서는 AI 기반 추천 시스템을 구축하기 위한 AI 아키텍쳐와 Python 코드 예시를 제공합니다.1. AI 기반 추천 시스템 아키텍쳐1.1. 데이터 수집추천 시스템의 첫 번째 단계는 데이터를 수집하는 것입니다. 사용자 행동 데이터(구매 이력, 클릭 이력, 검색 기록 등), 상품 정보, 사용자 프로필 데이터 등을 수집하여 모델 훈련에 사용할 수 있습니다. 데이터를 DB나 파일 시스템에서 읽어옵니다.1.2. 데이터 전처리수집된 데이터는 모델 학습에 적합하도록 전처리가 필요합니다. 전처리 과정..

AI를 통한 사용자의 구매 이력 및 선호도를 기반으로 하는 상품 추천 모델과 전통적인 DB 검색 방식은 상품을 추천하는 데 각기 다른 접근 방식과 장점을 가집니다. 아래는 이 두 방법을 비교한 내용입니다.1. AI 기반 추천 시스템 (구매 이력 및 선호도 기반)AI 기반 추천 시스템은 사용자의 구매 이력, 검색 패턴, 선호도 등을 학습하여, 개별 사용자의 특성에 맞춘 상품을 추천하는 시스템입니다. 일반적으로 기계학습(Machine Learning) 또는 딥러닝(Deep Learning) 기법을 사용하여, 사용자의 데이터를 바탕으로 상품을 추천합니다.장점개인화된 추천: AI 모델은 사용자의 과거 행동(구매, 클릭, 장바구니에 담은 상품 등)을 기반으로 추천합니다. 예를 들어, 특정 카테고리나 브랜드에 대한..

1. 서론현대의 디지털 환경에서는 대량의 데이터가 빠르게 생성되고 있으며, 기업들은 이 데이터를 효과적으로 활용하기 위해 다양한 기술을 도입하고 있습니다. 그 중에서 추천 시스템은 사용자 경험을 극대화하고, 맞춤형 서비스를 제공하는 데 중요한 역할을 하고 있습니다. 특히 마이데이터를 활용한 추천 시스템은 개인화된 서비스를 제공할 수 있는 강력한 도구가 될 수 있습니다.마이데이터란 사용자의 개인 데이터를 활용하여 보다 맞춤화된 서비스를 제공하는 기술로, 개인의 소비 패턴, 선호도, 행동 등을 기반으로 추천을 합니다. 이 글에서는 마이데이터를 활용한 자동 추천 시스템을 구축하는 과정과 이를 구현하는 기술에 대해 다루겠습니다.2. 추천 시스템이란?추천 시스템은 사용자가 선호할 가능성이 있는 항목을 예측하여 개..

AI와 Elasticsearch의 결합은 데이터의 검색, 분석 및 시각화뿐만 아니라 AI 모델의 학습, 추론 및 예측에 중요한 역할을 합니다. Elasticsearch는 대규모 데이터를 빠르게 검색하고 실시간으로 처리하는 데 강점을 가지고 있으며, 이를 AI와 결합하면 더욱 효율적이고 유용한 시스템을 구축할 수 있습니다. 여기서는 AI와 Elasticsearch가 어떻게 결합되어 활용되는지 몇 가지 중요한 사용 사례를 살펴보겠습니다.1. AI 기반 검색 시스템Elasticsearch는 강력한 검색 기능을 제공하며, AI와 결합하면 더욱 향상된 지능형 검색 시스템을 구축할 수 있습니다.사용 사례:자연어 처리(NLP)와 결합한 검색:AI 모델, 특히 자연어 처리 모델을 Elasticsearch와 결합하여 사..

Elasticsearch는 오픈 소스 분산 검색 및 분석 엔진으로, 주로 로그 수집, 실시간 검색, 분석, 및 모니터링을 위해 사용됩니다. 특히 데이터를 빠르고 효율적으로 검색하고 분석할 수 있어 다양한 산업 분야에서 활용되고 있습니다. Elasticsearch의 사용처를 자세히 살펴보겠습니다.1. 로그 수집 및 분석주요 사용처: 로그 관리 및 모니터링Elasticsearch는 로그 데이터를 수집하고 검색하는 데 매우 유용합니다. 특히 로그 파일을 수집하고 검색하고 분석하는 데 사용됩니다.어떻게 사용되는가?로그 저장 및 색인화: 애플리케이션 로그, 서버 로그, 에러 로그 등 다양한 로그 파일을 Elasticsearch에 저장하여 색인화하고 빠르게 검색할 수 있습니다. Elasticsearch는 데이터 색..

로깅은 단순히 디버깅을 위한 도구가 아닙니다. 잘 설계된 로깅 시스템은 시스템 상태를 실시간으로 모니터링하고, 성능을 추적하며, 잠재적인 문제를 조기에 발견하는 데 중요한 역할을 합니다. Java 애플리케이션에서 로깅을 효율적으로 처리하기 위해선 적합한 로깅 프레임워크를 선택하고, 로그 데이터를 효과적으로 관리할 수 있는 시스템을 구축하는 것이 중요합니다. 로깅 프레임워크 선택1. SLF4J (Simple Logging Facade for Java)SLF4J는 Java 애플리케이션에서 로그를 추상화할 수 있는 API로, 다양한 로깅 프레임워크(Logback, Log4j 등)를 추상화하여 제공합니다. SLF4J 자체는 로그를 처리하지 않지만, 특정 로깅 구현체를 선택하여 로그 처리 작업을 위임할 수 있습니..