행복한바보고양이😻

이번 프로젝트에서는 Hugging Face의 LLM(Open Source Language Model)을 기반으로, 다양한 CRM 시나리오에서 사용자 맞춤형 정보를 제공하는 지능형 추천 시스템을 구축하였습니다. 핵심은 도메인 특화 프롬프트를 구성하고, 목적에 적합한 모델을 선택하는 전략이었습니다.4개의 주요 시나리오별로 각기 다른 목적과 형식의 프롬프트를 설계했고, 이에 맞춰 Hugging Face의 모델도 달리 적용하여 응답 품질을 최적화했습니다.1. 글로벌 판매 전략 리포트 자동 생성현대/기아의 글로벌 판매 전략을 예측하기 위한 프롬프트는 매우 구조적이고 전문적인 형식이 요구되었습니다. 주요 키 포인트는 다음과 같습니다:모델: google/gemma-2-9b-it현대/기아의 글로벌 시장 전략을 자동 분..

최근 몇 년간 인공지능(AI) 기술은 눈부시게 발전했습니다. 특히 인간 언어를 이해하고 생성할 수 있는 **대규모 언어 모델(Large Language Models, 이하 LLM)**은 산업과 사회 전반에서 커다란 변화를 이끌고 있습니다.단순한 문장 이해를 넘어, 텍스트 생성, 자동 번역, 코드 작성까지 해내는 이 모델은 초거대 AI 시대의 핵심 기술입니다.이 글에서는 LLM의 기본 개념부터 작동 원리, 모델 구조, 주요 사례, 최신 트렌드, 장단점까지 초보자도 이해할 수 있도록 정리했습니다.1. LLM이란 무엇인가?LLM은 “대규모 언어 모델”의 약자로, 인간의 언어를 이해하고 생성하는 인공지능입니다. 이 모델은 두 가지 요소를 기반으로 작동합니다:수십억 개 이상의 파라미터(parameter): 모델의..

Docker를 이용하면 애플리케이션과 그 실행 환경을 하나의 패키지(컨테이너)로 묶어 어디서든 일관되게 실행할 수 있습니다. 이번 글에서는 간단한 Django 프로젝트를 예로 들어, 로컬에서 Docker 이미지를 빌드하고 이를 AWS EC2 환경에 배포하는 전체 과정을 단계별로 살펴보겠습니다.1. Docker란? 컨테이너 가상화: 호스트 OS 위에서 격리된 환경(컨테이너)을 제공경량화: VM 대비 빠르고 가벼운 실행 환경이식성: 개발 환경·테스트 환경·운영 환경 간 실행 일관성 보장2. 사전 준비Docker 설치macOS, Windows, Linux에 맞는 Docker CE/EE 설치AWS EC2 인스턴스Ubuntu 18.04 이상 권장SSH 접속 가능한 상태3. 로컬에서 Docker 이미지 빌드하기3...

고객 생애 가치(LTV) 분석은 기업이 장기적인 수익을 창출하는 핵심 고객을 식별하고, 마케팅 자원을 효율적으로 배분하는 데 필수적입니다. 특히 클러스터링을 활용하면 복잡한 고객 데이터에서 숨겨진 패턴을 발견하고, 맞춤형 전략을 수립할 수 있습니다. 이 글에서는 클러스터링을 적용한 LTV 분석의 단계와 실제 사례를 소개합니다. 1. 데이터 수집 및 전처리: 분석의 기초클러스터링의 성공은 데이터 품질에 달려 있습니다.수집 데이터구매 이력: 날짜, 빈도, 금액웹사이트 방문 횟수 및 체류 시간관심 상품 카테고리고객 인구통계학적 정보 (연령, 성별, 지역)전처리 핵심단계 설명 도구 예시결측값 처리평균값 대체 또는 관련성 없는 데이터 제거Pandas, Excel이상치 제거비정상적으로 높은 구매 금액/빈도 필터링..

REST API란?REST API는 웹 서비스에서 데이터를 주고받기 위한 표준적인 방식입니다. REST(Representational State Transfer)는 클라이언트(사용자)와 서버(웹 애플리케이션) 간의 통신을 효율적으로 처리하는 아키텍처입니다.REST API의 특징리소스 기반 설계: 모든 데이터(사용자, 상품, 게시글 등)는 각각의 URL을 통해 접근할 수 있습니다.HTTP 메서드 활용: 데이터를 조작할 때, 다음과 같은 HTTP 메서드를 사용합니다.GET : 데이터를 조회POST : 데이터를 생성PUT : 데이터를 수정DELETE : 데이터를 삭제상태 유지 X(Stateless): 서버는 클라이언트의 상태를 기억하지 않으며, 요청마다 필요한 정보를 포함해야 합니다.JSON 또는 XML 형식..

1. GitHub Actions 개요GitHub Actions: GitHub 저장소에서 발생하는 이벤트(Push, PR 등)를 트리거로 워크플로우(자동화 스크립트)를 실행워크플로우: .github/workflows/*.yml 파일로 구성되며, 각 단계(job)·작업(step)을 정의장점: 운영 환경과 무관하게 언제나 동일한 가상머신에서 빌드·테스트·배포2. 배포 흐름main 브랜치에 커밋 푸시 → 워크플로우 시작소스 코드 체크아웃 → JDK 설치 → Gradle 빌드빌드 결과물 압축(예: build/libs/*.jar)AWS 자격증명(Configuration)압축파일을 S3 버킷에 업로드CodeDeploy에 배포 요청 → EC2에 전달EC2에서 appspec.yml·deploy.sh 실행 → 애플리케이션..

대규모 언어 모델(LLM)을 제대로 활용하려면 프롬프트(prompt)를 얼마나 명확하고 효과적으로 작성하느냐가 관건입니다. 특히 허깅페이스(Hugging Face)의 Transformers 라이브러리나 Model Hub에서 제공하는 LLM을 사용할 때, 간단한 한 줄 명령어만으로도 강력한 결과를 얻을 수 있지만, 잘못된 프롬프트는 엉뚱한 답변을 야기하기도 합니다.이 글에서는 Hugging Face LLM을 대상으로 프롬프트를 잘 작성하는 10가지 실전 전략을 제시합니다. 바로 코드 예제와 함께 따라 해 보세요. 프롬프트(prompt)는 대규모 언어 모델(LLM)이나 챗봇, AI 시스템에게 무엇을, 어떻게 수행할지를 지시하는 입력 텍스트입니다. 명확하고 효과적인 프롬프트 작성법을 익히면 AI로부터 원하..

Firebase의 Cloud Firestore는 Google이 제공하는 NoSQL 문서형 데이터베이스 서비스로, Android 앱에 실시간 동기화와 오프라인 지원 기능을 손쉽게 추가할 수 있습니다. 이번 글에서는 Android Studio 프로젝트에 Firestore를 설치하고, 데이터 추가·조회·실시간 리스너 예시까지 단계별로 자세히 살펴보겠습니다. Firebase이란? Firebase는 구글에서 제공하는 모바일 앱/웹을 위한 플랫폼이다. Firebase는 인증(authentication), 데이터베이스(firestore, realtime database), 스토리지, 푸시 알림, 호스팅, Function 등 여러 기능을 제공하기 때문에 개발자가 직접 일일이 기능을 개발할 필요가 없다. 백엔드 기능을 ..

개발자라면 누구나 한 번쯤은 들어봤을 용어, CI/CD.코드를 빌드하고, 테스트하고, 배포하는 이 반복적인 과정들을 매번 수동으로 한다면 얼마나 비효율적일까요?CI/CD는 바로 이 지루한 작업들을 자동화하는 가장 강력한 도구입니다.이번 글에서는 CI/CD가 무엇인지, 실제 프로젝트에 어떻게 적용할 수 있는지, 그리고 제가 Github Actions를 활용하여 Android 프로젝트에 CI/CD를 적용한 사례까지 함께 소개드릴게요.1. CI/CD란 무엇인가요?CI/CD는 다음의 약어입니다.CI (Continuous Integration) : 지속적인 통합CD (Continuous Delivery / Deployment) : 지속적인 제공 또는 배포CI/CD는 단순한 개념이 아닌, 개발 → 빌드 → 테스트 ..

허깅페이스(Hugging Face)는 자연어 처리(NLP)와 머신러닝(ML) 분야에서 최신 기술을 누구나 쉽게 활용할 수 있도록 돕는 대표 플랫폼입니다. 방대한 오픈소스 모델과 데이터셋, 직관적인 라이브러리를 제공하며 AI 개발의 진입 장벽을 낮추는 데 크게 기여하고 있죠. 이번 글에서는 허깅페이스의 네 가지 핵심 구성 요소—Transformers, Model Hub, Tokenizers, Datasets—와 그 주요 기능을 살펴보겠습니다.1. Transformers 라이브러리허깅페이스의 Transformers는 사전 학습된(pre-trained) NLP 모델을 모아놓은 라이브러리입니다. 텍스트 분류, 언어 생성, 번역, 요약 등 다양한 태스크에 맞춘 수백여 개 모델을 손쉽게 불러와 쓸 수 있습니다.주요..