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..

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..

AI와 머신러닝(ML)에 조금이라도 관심이 있다면 한 번쯤 들어봤을 이름,허깅페이스(Hugging Face)를 소개합니다. 허깅페이스는 단순한 라이브러리를 넘어, 전 세계 AI 개발자와 연구자가 함께 성장하는 오픈소스 커뮤니티입니다. 오늘은 허깅페이스가 무엇인지, 어떤 핵심 컴포넌트로 구성되어 있는지, 그리고 실제 프로젝트에 어떻게 활용할 수 있는지 알아보겠습니다. 1. 허깅페이스란 무엇인가?오픈소스 AI 허브허깅페이스는 NLP(자연어 처리)를 비롯한 다양한 머신러닝 모델을 공유·배포하는 플랫폼입니다. GitHub에서 50만 개 이상의 스타를 받은 Transformers 라이브러리를 비롯해, 수천 개의 사전 학습(pre-trained) 모델과 데이터셋을 제공합니다.“AI는 모두를 위한 것”허깅페이스의 ..