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사용자 쿼리에 대해, 증권 종목 관련 질문인지 아닌지 1차적으로 분류하고, 증권 종목 관련 쿼리인 경우 어떤 증권 종목인지를 추출하는 업무를 진행하게 되었다. 증권 종목을 인식하기 위해서는 NER 모델을 사용해야겠다고 판단했고, 이 중 Spacy 모델을 사용하여 엔티티 추출하는 과정을 정리해두려 한다.Step 1. 학습 데이터 생성증권 종목 학습 데이터를 만들기 위해서, 증권사 어플을 사용하여 대화한 로그 파일을 사용했다.해당 파일은 다음과 같이 구성되어 있다. 대화날짜Q/A텍스트User_id    이 중, 텍스트에 증권 종목이 포함된 경우, 해당 부분을 STOCK으로 레이블링 진행했다. * 다음 포스트에서 살펴보겠지만, 위와 같은 패턴으로만 구성한 데이터세트의 경우, 생각보다성능이 좋지 않게 나온다. ..

드라이브를 가던 어느날, 타이어가 터져버렸다. 차가 계속 덜덜 거리길래 처음에는 노면이 울퉁불퉁한 줄 알았으나,고속도로를 진입하고 나서도 똑같이 덜덜거리자 내 차의 문제인 것을 인지하고 보험사에 전화를 걸었다.보험사에 내 차의 위치를 알리기 위해 카카오맵과 네이버 지도 등을 켰지만, 통화 중에 바로 내 현재 위치를 정확히파악하는데 어려움을 겪었고, 보험사 직원분이 손쉽게 내 현재 위치를 확인하는 방법을 알려주셔 여기에 공유한다.  그것은 바로 카톡 ! 카톡 대화창에 들어가서 다음과 같이 좌측 하단에 보이는 + 버튼을 클릭하자.여러 버튼이 나오는데, 다음 페이지로 넘어가면 된다.그러면 지도 아이콘이 나온다. 지도를 클릭해주자. 클릭하면, 다음과 같이 현재 나의 위치를 정확히 알 수 있다 !

다음과 같은 구조에서는 src 폴더 내의 파일들을 바로 불러올 수 있다.  ''' train_encoder.py '''from src import encoder enc = encoder()하지만 다음과 같이 실행 파일이 src 폴더와 동일한 경로 상에 위치하는 경우, 앞의 코드는 src 폴더를 찾지 못한다.이를 해결하기 위해서는, 다음과 같이 해당 파일에 경로를 추가해주어야 한다.  import sys sys.path.append('{directory to src folder}') # example: sys.append('/cori/stock/src')경로를 추가해주고 난 후, PYTHONPATH에 import 하고자 하는 폴더의 경로를 추가해주자. export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:..

원격 서버에 저장된 PostgreSQL 데이터베이스의 데이터를 로컬로 가져올 필요가 있어 방법을 정리한다. 원격 서버의 PostgreSQL DB 접속- 원격 서버 -원격 서버에서 PostgreSQL의 5432 포트가 외부에서 접근 가능하도록 방화벽 규칙을 설정해준다.sudo ufw allow 5432/tcpPostgreSQL 컨테이너를 실행하고, 해당 컨테이너로 진입하자.docker run -it --name postgres-container -p 5432:5432 [PostgreSQL Docker Image]docker exec -it postgres-container /bin/bash컨테이너 내부에서 PostgreSQL 설정 파일(postgresql.conf 및 pg_hba.conf)을 수정해주어야 ..

가끔가다 도커 엔진이 Starting .. 에서 멈출 때가 있다. 보통 시스템을 다시 시작하거나 설정을 잘못 건드린경우 발생하는데, 터미널창에 다음과 같이 입력하면 된다.wsl --terminate docker-desktopwsl --terminate docker-desktop-data이후 도커 엔진을 다시 실행해보면 정상적으로 실행될거다 !

Docker Container & Images도커 이미지는 프로그램 실행을 위한 기본 환경을 담고 있는 파일이라 생각하면 된다. 도커 이미지 하나당, 하나의 프로젝트를 보통 담당한다고 볼 수 있으며, 도커 이미지를 바탕으로 컨테이너를 생성하여 실제 작업을 진행한다.docker images # 도커 이미지 목록 조회docker ps [-a] # 도커 컨테이너 목록 조회docker stop [container name] # 실행중인 도커 컨테이너 중지docker start [container name] # 중지된 도커 컨테이너 실행docker rm [-f] [container name] # 도커 컨테이너 삭제docker rmi [docker image name] # ..

인터넷 연결 확인ping 8.8.8.8     # 구글의 도메인과 소통한다. 정보 조회하기0. 시스템 정보 조회cat /etc/issue   # Ubuntu 버전 uname -a    # 시스템의 커널 정보와 운영 체제 정보 1. GPU 드라이버 조회 lspci | grep -i vga    2. 루트 권한 조회 whoami 3. 설치 패키지 목록 조회 dpkg -l | grep [package]  4. 패키지 위치 탐색 whereis [pacakge name]    # whereis docker which [package name]  5. 용량 조회df -h du -sh [파일 경로]   # 디렉토리별 용량 조회  사용자 & 사용자 그룹 관련 작업0. 전체 사용자 조회 cat /etc/passwd  1..

.py 파일을 통해 분류를 수행하는데, 인코더 모델의 경우 매번 .py 파일을 실행할 때마다 메모리에 로드되었고, 이로 인해 결과값을 받아보는데 생각보다 시간이 소요되었다. 이를 해결하기 위해 다음과 같은 방법들을 고려할 수 있는데, 여기서는 이 중 FastAPI를 이용해 예측을 수행하는 과정에 대해 다뤄보고자 한다. 1. Hugging Face 캐싱 확인2. 모델 캐시 파일 재사용3. 웹 프레임워크(Flask, FastAPI)를 사용해 모델을 서버 형태로 배포-  서버 형태로 배포할 경우 예측 요청이 들어올 때마다 이미 로드된 모델로 예측을 수행하게 할 수 있다.더보기Method 1. classifier = pipeline("sentiment-analysis", model="microsoft/deber..

회사에서 하고 있는 업무는 LLM을 활용하여 사내 내부 규정집에 대한 질의응답을 하는 챗봇을 개발하는 것이다. 규정집에 대한 질의응답이 잘 되는 것을 확인하면, 스크래핑 데이터 및 외부 회사 문서들로 확장해나가려 한다. 챗봇 개발에 적용중인 알고리즘은 RAG (Retrieval-Augmented Generation)이며, 해당 알고리즘을 순차적으로 발전시켜나가는 중이다. LLM (Large Language Model)의 한계ChatGPT를 비롯한 여러 LLM 모델들은 자신이 학습한 데이터에 대한 질문은 답을 나쁘지 않게 한다.하지만 자신이 학습하지 않은 내용을 질문하는 경우, 거짓 정보를 진실된 정보인 것처럼 알려준다 (할루시네이션)거짓 정보를 발설하는 현상을 개선하기 위해, RAG (Retrieval ..

현재 우리 부서에서는 여러 LLM 모델을 사용하기 위해 Docker 환경에서 작업을 하고 있다. 여기서는 회사에서 사용하고 있는 도커 환경 구축 과정에 대해 다룬다.사용 모델현재 사용하고 있는 모델은 davidkim205/komt-mistral-7b-v1 모델이다. 테스트 용도로 사용중인 모델이라 올해 초 HuggingFace에 올라와있던 한국어를 지원하는 LLM 모델 중 하나를 골라 사용중이다. 다른 어느 모델을 사용해도 상관없지만, HuggingFace에서 모델을 골라 사용할 때 모델명에 'ko'가 포함되어 있는지를 꼭 확인하자. 모델명에 ko가 포함되지 않은 경우, 한국어를 잘하지 못할 확률이 크다.Docker Setting파이썬에서 AI 모델을 돌리기 위해 지원하는 패키지가 크게 2가지가 있다. ..

인공지능 서버를 세팅하는 방법은 OS에 따라 살짝 다르다. Ubuntu와 Window에서 각각 세팅을 진행했었는데, 먼저 현재 회사에서 사용중인 윈도우에 서버 설정하는 방법부터 소개하고, 이후 Ubuntu에서 세팅하는 방법을 다룬다. Window Server SettingStep 1. Install Graphic Driver Window 환경에 맞는 Graphic Driver를 설치한다. Step 2. Install Cuda Cuda homepage에서 Cuda를 설치할 수 있다. nvidia-smi를 통해 조회되는 CUDA Version을 설치해준다.2.1 Base InstallerBase Installer 설치 및 실행. Cuda 위치는 다음과 같다. * 설치 후, 해당 디렉토리에 가서 숨긴 파일 조..

첫번째 방법은 getpass 라이브러리를 이용하는 것이다. 다음과 같이 작성하면 코드를 실행할 때 마다 사용자가 API Key를 직접 입력하는 방식으로 동작하게 된다.import osimport getpassos.environ["OPENAI_API_KEY"] = getpass.getpass("OpenAI API Key:")openai.api_key = os.environ["OPENAI_API_KEY"]두번째 방법은 .env 파일을 사용하는 것이다. 이를 위해서는 load_dotenv 라이브러리가 필요하다.load_dotenv 라이브러리는 다음 명령어로 설치할 수 있다. pip install python-dotenv.env 파일에 다음과 같이 외부에 노출되면 안되는 중요 정보들을 저장해두자. 우리는 다음과..