제가 아주 빨리 지나갔다는 건 알지만 어쩌면 당신은 아직도 눈을 깜빡이고 있을지도
몰라요
하지만 중요한 건 지금 돌아가서 직접 봐야 한다는 거예요
코드를 실행하고 모드 스크린에서 무슨 일이 벌어지는지 보면 완전히
이해가 될 거예요
포옹하는 얼굴 토큰에 문제가 생길 수도 있으니 Jupyter 연구소에 더 나은 방법을
알려줄게요
아주 명확하죠
네, 그렇게 될 것 같다면 꽤 간단할 겁니다 어떻게 작동하는지 왜 그렇게
빠른지 보실 거예요
처음으로 실행하는 거죠
예열하려면 몇 분 걸려요
하지만 그 후에 모델 무게를 캐시에 넣고 메모리에 로드했기 때문에
방금처럼 빨리 실행될 거예요
이제 모델을 가져다가 프로덕션에 배포하는 법을 배웠습니다 주피터 랩 같은
것의 외부의 응용 프로그램에서 프로덕션 목적으로 파이썬 코드로 호출할 수 있도록요
여러분도 이제 그걸 느끼기 시작하셨길 바라요
이번 주는 중요한 한 주예요 에픽 프로젝트로 할 일이 많죠
사실 다음 날 할 활동이 가장 큰 활동이에요
많은 일이 벌어지고 있어요
하지만 오늘 여러분께 상기시켜 드리자면 이건 서버리스 비 플랫폼 모듈을 이용한 프로덕션의
모델 배포에 관한 거였어요
어떤 면에서는 모델을 배포하거나 얼굴 엔드포인트를 이용해 안는 얼굴에 모델을 배포할
때와 비슷해요
하지만 이것으로 얻는 추가 기능성 코드로 인프라를 구성하는
기능 가격 책정 방식 아주 아주 강력한 플랫폼이죠
다음에는 고급 Wragg 솔루션을 만들 수 있을 거예요 이미 Wragg를 갖고 있다고요?
래그, 끝났어요
래그를 잘 알죠
더 잘 알게 될 거예요
다음에요
래그를 쓸 거예요
체인 없이 바로 할 거예요
우린 이제 프로예요
긴 체인은 필요 없어요
우리가 하면 돼요
크롬 데이터 스토어에서 찾아보고 모델에 컨텍스트를 주는 데 사용할 거예요
아주 방대한 데이터 스토어가 되겠죠
앙상블 모델이라는 걸 만들 거예요 여러 모델을
합친 모델이죠
다양한 모델을 포괄하는 생산 준비 코드를 제공할 수 있죠
여러분의 기술을 강화하고 전문성을 구축하는 게 중요합니다 LM 엔지니어링에
관해 아는 것에서 LM 엔지니어링의 달인이 되는 과정에서요
그럼 다음 시간에 뵙죠