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..

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..

빅데이터 시대, 다양한 데이터 소스를 효과적으로 처리하기 위한 필수적인 기술이 **ETL(Extract-Transform-Load)**입니다. 하지만 기존 ETL은 고정된 규칙 기반으로 데이터를 변환하다 보니 새로운 유형의 데이터나 예외 상황에 대응하는 데 어려움이 있었죠.AI가 여기에 더해진다면?AI + ETL: 어떤 장점이 있을까요?지능적 데이터 변환AI 기반의 자연어 처리(NLP) 및 머신러닝 기술을 활용하여 데이터의 패턴과 의미를 스스로 학습하고 유연하게 변환합니다.이상 데이터 자동 감지AI가 데이터 품질 문제를 자동으로 탐지하고, 이상 데이터를 능동적으로 관리합니다.예측 분석 기반의 로드 최적화과거 데이터 처리 패턴을 학습한 AI가 적절한 로드 전략을 추천하여 처리 속도를 향상시킵니다.이렇게 A..

최근 많은 기업들이 프로세스 자동화와 효율적인 시스템 통합을 위해 **EAI(Enterprise Application Integration)**를 도입하고 있습니다. EAI는 다양한 기업 내부 시스템을 연결하여 데이터와 프로세스를 매끄럽게 통합하는 기술이죠.하지만 기존의 EAI는 통합 작업을 구성하고 관리하는 데 많은 시간과 비용이 드는 것이 사실입니다. 이때 AI가 결합된다면 어떨까요?AI + EAI: 어떻게 결합할 수 있을까?자동화된 연계 구성AI 모델은 시스템 간 데이터 흐름과 패턴을 학습해 통합 구성을 자동으로 추천하거나 구성합니다.지능형 오류 탐지 및 관리연계 과정에서 발생하는 장애를 AI가 빠르게 탐지하고, 이상 패턴을 미리 예측하여 사전에 문제를 해결합니다.자가 학습 기반의 최적화지속적으로 ..