글쎄요
안녕하세요
8주 차 중 이틀째예요 지금까지 버텨줘서 정말 고마워요 4일
더 남은 시점에 도달했다는 것도요
한마디만 하자면 오늘 코스가 전체 코스 중 가장 힘들 거예요
오늘 하루를 무사히 넘기고 모든 걸 파악하고 코드를 실행하고
모든 게 말이 된다면 여러분은 이미 LM 엔지니어링을 통달한 거예요
이게 핵심이에요
오늘은 힘들 거예요
준비하세요
하지만 정말 재미있을 거예요
Get in get 멋진 성과를 거두게 될 거예요
LM 마스터링까지 8주 여정이 4일 남았네요
이제 거의 다 왔어요
물론 이미 오픈 소스 모델로 텍스트와 코드를 생성할 수 있고 얼굴을 앞으로
당길 수 있으며 기본 모델을 만들기 어려운 큐레이팅 데이터 집합으로 문제를 해결하는
전략을 따를 수 있고 오픈 소스 LMS를 미세 조정하는 풀-엔드 투-엔드
프로세스를 수행할 수 있죠
마지막으로, 지난번에 한 건 잘 조정된 LMS를 프로덕션에 배포하는 거였죠
우린 모듈을 써요
다른 것도 많지만 Modal도 훌륭합니다 간단한 파이썬 코드를
작성해서 로컬에서 실행할 수 있죠
로컬에서 실행되는 것처럼 보이지만 사실은 클라우드에서 실행되는 모델에
호출하는 거예요
사용료만 지불하는 거죠
오늘은 추가로 가격 모델을 살펴봅니다 최종 가격 모델을 만드는 동안에요
그게 앙상블이 될 거예요 여러 모델을 합친 거죠
다시 Rag로 돌아가 거대한 크롬 데이터 스토어에 대항할 프런티어 모델
솔루션을 개발할 거예요
그리고 전과는 다르게 랑체인을 사용하지 않을 거예요
벡터 스토어에서 직접 찾아보고 프롬프트를 구축하는데 사용합니다,
좋은 일이죠
이불 밑의 일을 정확히 이해하게 돼서 좋네요
그런 다음 높은 수준의 전문성을 가진 이 앙상블 모델을 만들 겁니다 그리고 생산
준비 코드를 제공하고 여러 모델을 호출할 수 있죠
여기서 가장 중요한 건 우리가 하는 많은 일이 이전에 해 본
일을 반복하는 것이긴 하지만 좀 더 산업적인 방식으로요
비트를 더 탄탄하게 만드는 거죠
LM 엔지니어링의 다양한 측면에서 상당히 확신하는 지점에서 고급으로
가는 겁니다 그러니 코드를 검토할 시간을 갖고 이걸 기회로 삼아 연습,
연습, 연습 진정한 전문 지식을 구축했다는 느낌이 들도록 하세요
좋아요
우리가 작업하는 프로젝트가 뭔지 다시 한 번 보죠
가격은 오른쪽 프로젝트라는 자율적 에이전트 프레임워크를 구축하는 겁니다 에이전트
워크플로는 온라인 거래가 공개될 때를 주시하고 가격을 예측하고 가격에 따라
푸시 알림을 보냅니다 여러 에이전트가 문제를 해결하기 위해 협업할 겁니다
그중에는 개척자 단속 모델인 미세 튜닝 모델도 있습니다 GPT 4와 클로드보다 현저히 뛰어나죠
지난번에 이 다이어그램을 보여드린 걸 기억하실 겁니다 에이전트 워크플로를 보여드렸죠 왼쪽은 사용자
인터페이스 우리가 사용할 프레임워크입니다 에이전트가 활동을 조율하도록 계획하는 거죠
그리고 유망한 계약을 찾아주는 스캐닝 요원 세 명 앙상블 가격 산정 푸시
알림을 보내줄 메시지 요원 한 명요
이건 약간 단순화됐다는 걸 말씀드리고 싶었어요 앙상블 비트 자체가 세 가지
모델을 부를 테니까요
프런티어 에이전트를 호출할 거예요 검색할 수 있는 많은 기존 제품 인벤토리에 기반을
둔 가격 매기는 래그 워크플로우죠
걸레로 쓰기 딱 좋아요
물론 제가 말씀드린 대로 이미 생각해 보셨을 테니 왜 이걸 시도도 안 했나 궁금하실
거예요
그렇게 될 거예요
오늘 앙상블 에이전트는 우리가 이미 만들어둔 특수 에이전트를 사용할 거예요 대표할
특수 에이전트 클래스 같은 거죠 임의 숲 에이전트를 사용할 건데 전통적인 머신 러닝
접근법으로 임의 숲 에이전트를 만들 거예요
반전이 있을 거예요
변압기 구조를 사용할 벡터 내장화를 사용할 거예요
전통적인 ML을 현대적으로 재해석한 거군요
기본적으로 오늘은 저기 빨간 아이콘들을 작업할 거예요
앙상블 에이전트를 만들 거예요
특수 요원은 이미 만들었어요
나머지 둘은 오늘 정복에 참여할 거예요
그리고 오늘 마무리로 앙상블 에이전트가 가격을 계산하고 다른 평가자 여럿을
끌어들일 거예요
그게 도전 과제죠
Get it JupyterLab으로 가죠