Ssul's Blog

0. 구글 코랩 pro+에서 runpod으로 이동원래는 구글 코랩pro+를 사용했다. A100을 잡고, 이틀돌렸더니... 더이상 GPU가 할당되지 않았다.(GPU거지의 설움이 ㅜㅜ)코랩pro+보다 저렴한 gpu 클라우드를 찾던중, 커뮤니티에서 추천해준 runpodA100가격이 싼줄은 모르겠지만...GPU가 다양하다. 그래서 굳이 40G가 필요하지 않은 작업은 작은 GPU를 고르는 것이 가능하다.그러면 실제 GPU생성하고, 코드를 돌리는 작업을 해보겠다. 1. runpod 회원가입하고, 둘러보기회원가입 후 로그인을 하면 다음과 같은 화면이 보인다.Runpod은 선충전 후, 내가 사용한만큼 비용이 충전금액에서 차감되는 구조이다.나는 우선 50$를 충전했다.(테스트겸 작은 gpu생성해서 0.33$사용)  2...

지난 글을 통해서,Docker 이미지만 있으면 쉽게 서비스를 실행할 수 있는 것을 알게 되었다.docker run httpd간단한 웹서비스 바로 사용 가능. 그렇다면 우리가 만든 서비스 역시- 이미지로 만들고,- 그 이미지를 docker run 를 실행(이미지로 컨테이너 만드는 과정포함)하면- 바로 서비스가 가능한 것이 docker의 매력이다. 그러면 지금부터는 내가만든 웹서비스(프론트앤드/백앤드)를1. 이미지로 만들고,2. 그 이미지를 관리(토커허브)하고,3. 이미지를 가져와서, 컨테이너를 만들고4. 서비스를 실행까지 알아보도록 하겠다. 0. Docker이미지 생성하기public에 올려진 이미지를 컨테이너로 만들어 사용할수 있지만,내가 만든 백엔드/프론트엔드 서비스는 내가 이미지로 만들어야 한다.그 ..

1. Docker Image- 벽돌을 찍어내는 거푸집- 예: redis/python을 설치 한 우분투(운영체제) 거푸집, httpd거푸집 등 2. Docker Container- 이미지(거푸집)으로 찍어낸, 실제 인스턴스- 예: redis/python을 설치 한 우분투(운영체제), httpd서버 (참고) 간단 사용예시도커를 설치 후 아래 명령어를 입력하면,docker run httpd①나의 local 컴퓨터에서 httpd이미지를 찾는다. 없으면②퍼블릭 도커허브에서 해당이미지(latest)를 가져온다③가져온 이미지로 컨테이너를 제작한다④제작된 컨테이너를 실행한다  3. Container로 서비스 실행docker run httpd를 실행하면, 내 local에서 image찾고, 없으면 public허브에서 찾아..

Langchain.... 좋기는 한데, 많이 복잡한 감이 없지 하나 있다. 그래서, 우선 PromptTemplate부터 차근차근 정리해보고자 한다. 1. PromptTemplate- 기본단위- PromptTemplate.from_template(~~~)변수를 지정하여 넣을수 있음- .format을 하면 string값이 나옴prompt_template = PromptTemplate.from_template( "Tell me a {adjective} joke about {content}.")prompt_template.format(adjective="funny", content="chickens")결과값: 'Tell me a funny joke about chickens.'prompt_template ..

1. 챗봇의 주요기능 및 구조①RAG에 사용할 참고도서, 문헌, 웹자료를 적절히 쪼개서 임베딩 합니다.- RAG에 사용할 자료를 적절히 쪼개고- 임베딩 모델을 결정(필자는 openai의 "text-embedding-3-small"모델 사용)하여, 해당 모델로 쪼갠 자료를 임베딩 진행(N차원 공간에 1개의 점들로)- 해당 임베딩 정보를 csv파일 또는 chromadb, faiss로 저장 ②채팅창에서 사용자의 채팅 입력을 받습니다.- 화면에 채팅입력창을 출력하고, 사용자의 채팅을 입력받습니다.- 입력받은 채팅을 백엔드 api.py로 보냅니다. ③사용자의 입력내용을 RAG진행- 사용자의 입력내용을 임베딩(N차원의 공간에 1개의 점으로)- 이미 임베딩 해놓은 파일/db에서, 가장 유사한(근처에 있는) 데이터3개..

오픈소스 LLM이 매일같이 나오는 상황. 파인튜닝을 해보고 싶다. 하지만, 파인튜닝을 검색해보면, 양자화, PEFT, LoRA 등등 알아야 할것도 많고, 막상 코드를 돌릴려고 하니, 알아야 할 것이 많고 복잡하다. 한번은 스스로 정리가 필요하다고 판다. 거대 언어모델 Gemma-2B(20억개) 파인튜닝하는 과정을 직접 정리해 보도록 하겠다. 0. 목표 구글에서 발표한 비교적 작은 모델인 Gemma-2B를 파인튜닝하여, 문자내용을 보고 spam인지 아닌지를 판별하는 모델을 만들어 보겠다. 물론 classification모델에 Generation모델을 사용하는 것은 오버 스팩일수 있다. 하지만, 파인튜닝 학습이기도 하고, 사람처럼 어려운 스팸도 걸러내는 LLM의 능력을 보고자 한다. 1. 셋팅 허깅페이스 로..

FAISS는 Chroma_db와 함께 로컬에서 사용하기 벡터데이터 저장 및 검색 도구 chroma_db는 지난번에 다뤘기에 오늘은 FAISS를 사용해보고자 한다. FAISS는 메타에서 만든것 벡터데이터를 생성하고, 저장하고, 검색하는 순서를 정리해보면 기존 자료 임베딩 > 벡터db에 저장 > 벡터db에서 가장 유사한것 검색하여 찾기 이런 순서로 진행된다 #1. 텍스트 데이터를 적절한 모델을 사용하여 임베딩(예: 안녕하세요 > [1,8,10,100,.....]) 내가 가지고 있는 자료를 임베딩하는 과정이고, 여러번 하면 임베딩모델 사용료가 나오니, 전략을 잘 구상해서, 한방에 잘 임베딩 하고, 그 임베딩값을 잘 저장해두자. 용량이 많이 않아서, 책 5권을 적절하게 분할해서, openai의 새로나온 임베딩 ..

문장이 입력되면 스팸문자인지, 정상문자인지 확인하는 모델을 만들어보자. 앞전에는 PLM에 LoRA를 붙여서, 파인튜닝 후 스팸문자분류 모델 만들었음 #0. 성능비교 우선 결과부터 이야기해보면, [Gemma-2B+LoRA파인 튜닝으로 만든모델(GPU의 한계로 0.8epoch모델)] - test data에 대한 정확도 68% - 내가 직접 생성한 문자에 대한 구분... 체감상 잘함 [LSTM, CNN으로 만든모델(각각 5epoch)] - test data에 대한 정확도 99% - 내가 직접 생성한 문자에 대한 구분... 체감상 못함. 조금만 치팅을 넣어서 문자를 만들면 바로 스팸으로 분류 (예: 일상 대화문자 맨 앞에 '[Web발신]'을 넣으면 바로 스팸으로 분류.... 특정 부분에 과도하게 집중하고 있는 ..

1. 모델 사이즈 개념 요즘 AI모델이 나오면, 파라미터가 몇억개, 몇백억개, 몇조개라고 모델의 사이즈를 항상 언급된다. 여기서 그러면 파라미터는 무엇일까? 아래 그림을 기준으로 하면, 까만 점은 노드라고 보면 된다. 그리고 선이 파라미터라고 보면된다. 그렇다면 위 신경망의 사이즈는? 9개(3+3+3)+6개(2+2+2) =15개 파라미터가 15개인 신경망인 것이다. 그럼 gpt3은 175B라고 하니, 1750억개의 선이 있는 신경망으로 이해하면 되겠다. 2. AI모델과 필요한 그래픽카드 우선 컴퓨터 용량관련 산수! 1byte=8bit, 1KB=1024byte=1024*1byte 1MB=1024KB=1024*1024*1byte 1GB=1024MB=1024*1024*1024*1byte = 1,073,741,..

RAG의 구동 개념이 궁금하면 우선 아래글 확인하시고, https://issul.tistory.com/441 [ChatGPT] openai 임베딩 사용해서 RAG구현(생코딩,csv파일) 0. RAG란? Retrieval-Augmented Generation의 약자로 한글로 표현하면, 검색증강생성? 뭔가 알듯 모르는 단어 느낌? 간단하게 말하면, ai가 응답을 하기 전에, 질문받은 내용과 유사한 자료(텍스트 또는 문장 issul.tistory.com 이번 글에서는 Langchain과 벡터DB를 활용해서, RAG를 구현하는 실전 진행 #1. 기획(계획) - RAG에 사용할 주요 저서를 pdf파일이 있다 - 해당 pdf 본문을 500개 단위로 끝어서 > openai임베딩을 하여 > 벡터DB에 저장한다. - 사..