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haandol.github.io
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haandol.github.io
Haandol
https://haandol.github.io/
TL;DR
최종 피드 수집: 2024-04-08 21:48
전체 (46)
11d
Robotics + AI 트렌드 대충 정리
TL;DR
Pre-trained Foundation Model for Robotics
Leverage Foundation Model for Robotics
시작하며
몇달전 알게된 Rabbit R1 과 MultiOn 이 후 개인적인
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16d
사이드프로젝트로 린스타트업 실천해보기 - 이터레이션 (2/3)
TL;DR
내가 사용자인 프로젝트를 하자.
초기에는 변경에 유연하게 대응할 수 있는 것이 최우선이다.
자주 배포할 수 있도록 적절한 파이프라인을 미리 구축해두자.
메트릭을 먼저 정해서 쌓을 수 있도록 준비하자.
시작하며
지난 글[
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17d
Sagemaker 에서 SDXL LoRA Multi-GPU 파인튜닝하기
TL;DR
코드는 여기1
시작하며
최근에 SDXL 로 파인튜닝 해야할 일이 있어서 파인튜닝을 하려고 했는데, Sagemaker 에서 Multi-GPU 로 파인튜닝을 하는 방법을 찾아보니 없어서 만들어봤다.
당연히 Single GP
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2M
Streamlit + Bedrock SDXL 로 GPU 없이 이미지 생성하기
TL;DR
코드는 여기1
시작하며
얼마전에 M1 맥북에서 SDXL-Turbo 모델을 사용해서 이미지를 생성하는 방법을 소개 했었다.2
이 방법도 나쁘지 않지만, 도커랑 이것저것 띄운 M1 16GB 맥북에게는 상당히 부담스러운 작업
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2M
M1 맥북에서 ComfyUI 로 SDXL-Turbo 로 이미지 생성하기
TL;DR
M1 맥북프로 14인치 16G 모델에서 512x512 이미지 1장에 2~3초 정도 걸린다.
시작하며
최근에 스테이블 디퓨전을 다시 해야할 일이 있어서 팔로우-업을 하고 있는데 SDXL-Turbo1 가 꽤 재미있어 보였다
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사이드프로젝트로 린스타트업 실천해보기 - 준비하기 (1/3)
TL;DR
내가 겪고 있는 문제를 해결하자.
피드백 루프를 초기에 만들자.
돈 안드는 서버리스를 적극 활용하자.
시작하며
최근에 microsaas 에 관심이 생기다보니, 자연스럽게 product market fit 에 대해서도 이
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개발자를 위한 Graph Neural Network (GNN)
TL;DR
GNN 은 인풋도 그래프 아웃풋도 그래프
시작하며
최근에 맡은 업무에서 fraud prevention 을 하고 싶다는 요구사항이 있었다.
대충 들었을 때 기존 임베딩 대신 GNN (Graph Neural Network)
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5M
Bedrock + NLI (Natural Language Inference) 로 제로샷 분류기 만들기
TL;DR
코드는 여기1
시작하며
LLM 텍스트 작업을 하다보면 문장이나 문서에 대한 간단한 분류기가 필요한 경우가 많다.
예전에는 분류기가 필요하면 데이터를 수집해서 모델을 학습해쓰는 것 말고는 딱히 방법이 없었지만, 트랜스포머
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6M
LLM 을 이용해서 웹에서 데이터 추출하기
TL;DR
코드는 여기1
시작하며
요새 다양한 이유로 웹 크롤링을 해야하는 경우가 많다. 그리고 웹 크롤링은 대부분 귀찮다.
웹 크롤링에서 귀찮음은 목적에 따라 크게 2개로 나눠볼 수 있는데,
자바스크립트 헤비한 특정 서비스/페이
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7M
개발자를 위한 LLM 할루시네이션 제어방법들
TL;DR
코드1는 작성 중. (스테이블 디퓨전처럼 공개 못할지도..)
시작하며
여느 ML 프로젝트가 그렇듯, LLM 도 그럴듯한 데모 만들기는 쉽다. GPT4 와 같이 엄청 큰 모델을 예산제한없이 쓸 수 있다면 훨씬 쉬워진다.
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개발자로서 StableDiffusion 사용을 위해 알아두면 좋은 내용들
TL;DR
코드는 고민중. (허깅페이스 쓰면 잘 되기 때문에)
시작하며
최근 몇 주동안 Stable Diffusion 모델로 프로토타이핑을 진행하게 되었는데,
이미지 생성모델의 특성상 프롬프트가 엄청 중요하지만, LLM 프로젝트에
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8M
Shape Up 프로세스에 대한 생각
TL;DR
프로세스와 조직구조도 콘웨이의 법칙1을 고려해야 한다.
쉐이프 업은 조직의 구성에 따라 애자일을 대체할 수도 있다.
쉐이프 업은 개발 과정의 모든 프로세스를 담고 있지 않다. 따라서 비어있는 부분은 알아서 잘 메꿔야 한
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개발자로서 LLM 사용을 위해 알아두면 좋은 내용들
TL;DR
허깅페이스 문서만 잘 읽어도 쓰는데는 전혀 지장 없다.
https://www.youtube.com/@code4AI
https://www.youtube.com/@samwitteveenai
시작하며
최근 몇 주동안 LLM
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세이지메이커 파이프라인으로 YOLOv8 파인튜닝 해보기
TL;DR
코드는 여기1
시작하며
옛날에는 세이지메이커 파이프라인 대신 스텝펑션으로 파이프라인을 구성해서 썼지만, 세이지메이커 스튜디오와 세이지메이커 파이프라인이 생기면서 이쪽을 이용해서 MLOps 파이프라인을 구성하는 것이 대세
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쉽게 설명한 린 스타트업 캔버스
TL;DR
기획서 또는 사업계획서를 만들기전에 린 스타트업 캔버스를 만들어보는 것을 추천한다.
린 스타트업 캔버스는 매우 간단하므로1 내가 기획한 아이템이라면 몇십분 이내에 작성이 가능하다.
비즈니스모델 캔버스 - 현재 비즈니스의
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Kafka Schema Registry 에서 Protobuf 사용하기
TL;DR
코드는 여기1
시작하며
이벤트 기반 서비스를 만들다보면 이벤트 스키마가 점점 복잡해지기 마련이다.
이벤트 스키마가 변경되면 보내는 쪽과 받는 쪽을 모두에 영향이 가기 마련인데, 보내는 쪽에서 수정했을 때 받는쪽의 영향을
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쉽게 설명한 C4Model
TL;DR
C4Model 은 다음의 4종류의 다이어그램으로 시스템을 표현하며, 다이어그램의 추상화를 통해 세부구현의 변경에서 다이어그램을 보호한다.
각 다이어그램의 목적은 아래와 같다.
Context: 가장 추상화된 다이어그램.
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Amazon ECS 에서 헬스체크 실패시 확인할 내용
TL;DR
이미지가 alpine 이면 도커 빌드시 curl 을 깔아주자.
시작하며
아주 간단한 문제인데, 인터넷에 아무리 찾아도 없길래 기록삼아 남겨둔다.
문제
ECS 에 로드밸런서를 연결하는 경우에는 로드밸런서가 컨테이너 헬스체
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스타트업에서 플라이 휠 작성하는 방법
TL;DR
플라이휠은 핵심가치와 성장동력을 설명하는 도구이다.
설명한다는 것은 무언가가 존재할 때 가능한 것이고, 그것을 만드는 행위가 아니다.
따라서 스타트업에서 플라이휠을 만드는 과정에는 가설과 실험이 수반되며, 플라이휠은 가
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MSK 카프카 모니터링 메트릭
TL;DR
코드는 여기1
별도의 연동 없이도, 클라우드워치로 대부분의 모니터링이 가능하다.
MSK Configuration
클라우드 워치를 통한 MSK 메트릭 전체 목록2
MSK 는 아래 4 단계의 모니터링 설정을 제공하고 있으며
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