AI GOLD

AI 기술이 발전함에 따라 단순한 언어 모델을 넘어 복잡한 작업을 스스로 수행하는 "AI 에이전트(AI Agent)"에 대한 관심이 높아지고 있습니다. 이 글에서는 AI Agent의 개념부터 프롬프트 전략, 실제 사례, 워크플로우와의 차이, 프레임워크, 그리고 구현에 필요한 구성 요소까지 단계별로 정리해보겠습니다.효과적인 프롬프트 작성 전략AI Agent를 설계할 때, 모델이 어떻게 사고하고 행동할지를 유도하는 프롬프트 설계는 매우 중요합니다. 대표적인 기법은 다음과 같습니다:Zero-shot: 문제에 대한 예시 없이 질문을 바로 던지는 방식입니다. 가장 기본적인 접근법이지만, 모델의 추론 정확도가 낮을 수 있습니다.Few-shot: 문제 해결을 위한 예시를 몇 개 제공하여 모델이 유사한 방식으로 사고하..

RNN이란 무엇인가?RNN은 Recurrent Neural Network의 약자로, 재귀적인 구조를 가진 신경망입니다. 이 신경망은 시간에 따른 데이터를 처리하는 데 특화되어 있으며, 과거의 정보를 현재의 연산에 활용할 수 있는 특징이 있습니다. 즉, 입력 데이터가 시간 순서에 따라 들어오면, 이전의 정보가 다음 단계로 전달되어 일련의 흐름을 반영합니다.이러한 구조 덕분에 음성 인식, 자연어 처리(NLP), 음악 생성, DNA 염기서열 분석, 번역기, 감정 분석 등 시계열 데이터나 순차적인 정보가 중요한 문제에 매우 효과적입니다.CNN과 RNN의 비교CNN(Convolutional Neural Network)은 이미지와 같은 공간적 데이터를 처리하는 데 강점을 가지며, 동일한 가중치를 이미지의 각 구역에..

AI 서비스를 활용한 개발이 점점 더 보편화되고 있는 지금, Google의 Gemini API와 Anthropic의 Claude API는 각기 다른 장점을 갖춘 도구로 주목받고 있습니다. 이 글에서는 두 API를 어떻게 설정하고 사용할 수 있는지 간단하게 소개합니다.Gemini API: 경제적인 선택지Google의 Gemini API는 성능 면에서는 다소 부족할 수 있지만, 가격 경쟁력 면에서 큰 장점을 지니고 있습니다. 특히 간단한 프로젝트나 테스트 용도로는 매우 유용하게 사용할 수 있습니다.Gemini API를 사용하기 위해서는 먼저 aistudio.google.com에 접속하여 Google 계정으로 로그인해야 합니다. 로그인 후, API 키를 발급받을 수 있으며, 해당 키는 나중에 사용할 수 있도록..

AI 연구자가 하는 일AI 연구자는 주로 인공지능 모델의 성능을 향상시키고, 이론적인 연구를 바탕으로 논문을 작성하며, 신기술의 가능성을 검토합니다. 이들은 새로운 알고리즘이나 아키텍처를 설계하고 실험을 통해 개선점을 찾는 역할을 맡습니다. 또한 기업 내에서 신사업 가능성을 탐색하고, 그 결과물을 논문으로 정리하거나 국제 학회에 발표하는 경우도 많습니다. 이처럼 AI 연구자는 실험 중심의 업무를 통해 기술 발전에 기여하며, 때로는 장기적인 관점에서 프로젝트를 수행하기도 합니다.AI 개발자가 하는 일AI 개발자는 실제 제품에 인공지능 기술을 적용하고, 이를 안정적으로 운영할 수 있도록 시스템을 구축하는 역할을 담당합니다. 주된 업무는 모델 학습 및 배포 자동화, 데이터 파이프라인 구축, 서비스 환경 최적화..

MLflow 설치 및 첫 설정MLflow는 머신러닝 실험을 체계적으로 관리할 수 있는 오픈소스 플랫폼입니다. 실험의 파라미터, 모델, 메트릭을 추적하여 반복 가능하고 재현 가능한 머신러닝 개발 환경을 구축할 수 있습니다.MLflow를 설치하려면 간단히 다음 명령어를 실행합니다.pip install mlflow설치가 완료되면, 다음 명령어로 MLflow UI를 실행할 수 있습니다.mlflow ui웹 브라우저에서 http://127.0.0.1:5000에 접속하면 MLflow UI를 확인할 수 있으며, 이곳에서 실험 결과를 시각적으로 확인하고 비교할 수 있습니다.간단한 모델 학습 및 자동 로깅MLflow의 자동 로깅 기능을 사용하면 모델 학습 과정에서 파라미터, 모델, 메트릭을 자동으로 기록할 수 있습니다. ..

MLOps를 위한 다양한 플랫폼 개요MLOps는 머신러닝 모델의 개발부터 배포, 운영까지 전 과정을 체계적으로 관리하기 위한 접근법이며, 이를 구현하기 위해서는 강력한 플랫폼과 도구가 필요하다. 오늘날 많은 기업과 개발자들이 사용하는 MLOps 플랫폼은 MLflow, Kubeflow, TensorFlow Extended, PyTorch Lightning, Databricks, Amazon SageMaker, Google Cloud AI Platform 등이 있다. 각각의 플랫폼은 머신러닝 라이프사이클의 다양한 부분을 지원하며, 프로젝트 요구사항에 따라 선택적으로 활용할 수 있다.MLflow: 프로젝트 전주기 관리 오픈소스 플랫폼MLflow는 머신러닝 프로젝트를 체계적으로 관리하기 위한 오픈소스 플랫폼이다..

MLOps, 모두 다 사용할 필요가 있을까?많은 조직들이 머신러닝 모델 운영을 위해 MLOps를 도입하고 있지만, 모든 기능을 완벽히 활용하는 회사는 극히 드물다. 이유는 다양하다. 비용적인 문제나 실제로 모든 기능을 사용할 필요가 없기 때문이다. 따라서 대부분의 조직은 자사의 필요와 자원에 따라 점진적으로 MLOps를 도입하며, 이는 크게 세 가지 수준으로 나눌 수 있다.MLOps 구현의 단계별 구분1단계: 기초적이고 수동적인 수준이 단계는 대부분 MLOps를 사용하지 않거나 매우 기본적인 수준에서만 활용하는 조직들이다. 모델의 학습과 배포를 주로 수동으로 진행하며, 모델의 성능 모니터링도 제한적으로만 이루어진다. 주로 규모가 작거나 자원이 한정된 조직이 이 단계에 머물며, 모델 개발과 운영의 효율성이..

MLOps란 무엇인가?MLOps(Machine Learning Operations)는 머신러닝 모델의 개발부터 배포, 운영, 유지보수까지 전 과정을 효율적으로 관리하기 위한 일련의 프로세스와 도구를 의미합니다. 이는 전통적인 소프트웨어 개발 방식과는 달리, 머신러닝 시스템의 특수성을 고려하여 구성되며, 데이터 수집, 모델 학습, 배포, 모니터링, 피드백 수집 및 리소스 관리 등 다양한 요소를 포함합니다. MLOps는 머신러닝 모델이 실제 운영 환경에서 안정적으로 작동하고 지속적으로 개선될 수 있도록 지원합니다.MLOps가 필요한 이유머신러닝 모델을 개발하고 배포하는 과정은 복잡하며, 수많은 변수와 불확실성이 존재합니다. 이러한 복잡성을 관리하고, 모델의 신뢰성과 효율성을 확보하기 위해 MLOps가 필요합..

ML LifeCycle이란?머신러닝(ML) LifeCycle은 머신러닝 모델을 기획 단계부터 실제 서비스에 적용하고 유지보수하기까지의 모든 단계를 포함하는 프로세스입니다. 이는 데이터 수집부터 모델 배포 및 지속적인 모니터링과 개선을 거치는 반복적이고 주기적인 흐름을 의미합니다.ML LifeCycle의 주요 단계1. 데이터 수집과 준비 (Data Collection and Preparation)해결하고자 하는 문제 명확히 정의문제 해결에 필요한 데이터 유형 결정다양한 소스에서 데이터를 수집하고, 분석 가능한 형태로 정제 및 변환데이터 분포, 상관관계, 이상치 등 탐색적 데이터 분석(EDA) 수행모델 학습에 적합한 형태로 데이터 처리 (범주형 데이터 인코딩, 결측값 처리 등)2. 모델 선택과 학습 (Mod..

웹 서비스나 AI 모델 검증을 위해 대화형 테스트 케이스를 대량 확보하는 작업은 비용과 시간이 많이 소요됩니다. 이번 포스트에서는 Python 스크립트와 Anthropic Claude API를 활용해2명/3명 대화 테스트 케이스를 자동으로 추출3000자 이상 대화로 확장최종적으로 eval_data.pickle 에 병합하고,간단한 get_eval_data 함수로 불러오는전 과정을 단계별로 살펴보겠습니다.1. 필요한 패키지glob : 디렉터리 내 파일 목록을 와일드카드 패턴으로 검색json : JSON 파일 입출력pickle : Python 객체 직렬화/역직렬화anthropic : Claude 모델 호출용 SDKpython-dotenv : .env 파일에서 환경변수 로드2. 테스트 케이스 추출 스크립트imp..