LangChain 활용해서 내 글스타일에 맞춰 글쓰는 LLM 구축하기 Ver0.1
목적 및 배경 * 매일 글을 쓰는 입장에서 보다 많은 글을 작성하기 위해서 1차로 글의 구조만 잡아주고, 나머지 내용은 LLM으로 채운 후 퇴고를 하는 형태를
목적 및 배경 * 매일 글을 쓰는 입장에서 보다 많은 글을 작성하기 위해서 1차로 글의 구조만 잡아주고, 나머지 내용은 LLM으로 채운 후 퇴고를 하는 형태를
거실에 홈캠을 하나 설치할 일이 생겼습니다. 홈캠은 이전에 구매한 것과 동일한 구조로, 회전은 되지 않지만, 앞으로 각도를 조절하여 찍을 수 있는 구조로 되어 있었습니다.
Evidently AI Evidently AI는 머신러닝 모델의 성능과 데이터 분포의 변화를 시각적으로 분석하고 모니터링할 수 있는 Python 라이브러리입니다. 이 라이브러리는 모델의 드리프트를 탐지하고, 이를 기반으로
import os import re import time import pickle def preProcessNote(file, path_dir): try: file_path = os.path.join(path_dir, file) with open(
Blind Catch란 무엇인가? * Blind Catch는 try / except 구문에서 특정 예외 유형을 명시하지 않고, 모든 예외를 포괄적으로 처리하는 코딩 패턴을 말합니다. 예를 들어, 다음과 같은
사실 이 책을 보게 된 것은 우연이었습니다. 어떤 다른 것보다 독특한 리뷰가 시선을 붙잡았습니다. 이 책에 남겨져 있는 리뷰는 다음과 같았습니다. 최근에 읽은 자기계발서중에서
Tuple Unpacking 이란 * 하나의 튜플(tuple)을 여러 개의 변수로 분해하여 사용하는 것 a, b, c = (1, 2, 3) 문제점 * 변수 갯수가 맞지 않을
배경 및 목적 * NAS로 파일을 백업하는 과정에서 파일명이 길어서 수정해야 하는 경우가 너무 많아서, 자동화 코드를 작성 감안한 부분 * 대량의 파일을 처리할 것을 감안해서,
최근에 취업준비를 하는 학생들을 코칭하고 있습니다. 처음에는 소일 거리로 이 일을 시작하였으나, 생각 외로 많은 도움을 받고 있습니다. 예를 든다면 개인적으로 가지고 있던 습관이나
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 데이터 생성 파라미터 n_samples = 1000 np.random.seed(42) # 시간대에 따른 배달 시간 설정
Dirichlet Process (디리클레 과정) * **Dirichlet Process (DP)**는 무한 차원의 확률분포로, 클러스터링 문제에서 군집의 개수가 미리 정해지지 않은 경우에 유용하게 사용됩니다. * DP는 기존의 Dirichlet
살면서 우리는 평생 프로젝트를 합니다. 삶을 살아내는 것도 프로젝트라고 할 수 있기 때문입니다. 지금도 저는 다양하게 크고 작은 프로젝트를 하고 있습니다. 어느날과 다름없이 어떤