From the uDemy course on LLM engineering.
https://www.udemy.com/course/llm-engineering-master-ai-and-large-language-models
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얼굴 껴안기는 여기까지였어요 |
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이제 다른 리소스로 넘어가죠 구글 Colab이에요 |
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구글 콜랍을 대체할 수 있는 다양한 방법이 있어요 다 똑같은 기능이고 |
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아무거나 사용해도 돼요 |
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콜랍이 좋은 이유가 두 가지 있어요 |
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그중 하나는 너무 많은 사람이 쓴다는 거죠 |
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다른 하나는 공유하기 쉽다는 거예요 하지만 뭔지 얘기해보죠 |
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구글 콜랍은 몇 가지에 해당해요 |
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하지만 이 제품의 주요한 이유이자 앞으로 할 일은 우리가 |
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사용한 것처럼 Jupyter 노트북을 실행하는 겁니다 구글 박스의 클라우드에서 |
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실행하면 괜찮은 CPU뿐 아니라 고사양 GPU도 갖추게 되죠 그뿐 아니라 Jupyter |
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노트북을 다른 제품과 공유하고 협력할 수 있다는 게 좋아요 익숙한 |
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인터페이스를 사용해서요 |
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다른 유형의 구글 문서를 공유할 때 사용할 수 있죠 |
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저처럼 구글 문서나 구글 시트를 사용하는 데 익숙하고 공유하고 |
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편집하는 데 익숙하다면 콜랍에 있는 주피터 공책에 공유하고 |
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협업하는 건 아주 익숙한 경험이죠 |
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다른 구글 서비스와도 통합돼 있어요 |
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예를 들어, 데이터가 있다면 구글 드라이브에 쉽게 접근할 |
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수 있죠 |
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구글 생태계의 멋진 일부죠 |
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하지만 말씀드렸듯이 다른 공물도 많아요 |
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여러분이 구글 Colab의 경쟁사 제품을 사용하고 있고 그게 마음에 든다면 |
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얼마든지 사용하세요 |
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공유에 사용할 콜라브를 복사해야 할 수도 있지만 그것만 빼면 다 |
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괜찮을 거예요 |
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Colab을 사용할 때는 어떤 런타임을 사용할 것인지 어떤 종류의 박스를 사용할 것인지 어떤 종류의 |
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VM을 실행할 것인지 선택해야 하죠 |
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CPU 기반의 박스는 GPU가 없고 그냥 CPU죠 |
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저렴한 GPU를 사용하는 저사양 박스도 있고 자원 집약적인 엔진을 위한 |
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고사양의 튼튼한 박스도 있죠 |
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이 코스에서 하는 모든 건 2번까지 실행할 수 있습니다 하위 사양 GPU 런타임이죠 |
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최선을 다해서 가게를 지킬 테니 재료비 걱정은 하지 말고 필요한 |
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건 뭐든 하세요 |
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이 시점에서 당신이 직접 심층 신경망을 훈련한다면 |
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몇 달러 정도 들겠지만 큰돈은 안 들 거예요 한 단계 더 나아가서 |
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더 빨리 훈련하고 더 많은 실험을 하고 싶지 않다면요 |
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02:50.300 --> 02:56.600 |
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3번째 비트를 선택하고 좀 더 많은 돈을 쓸 수 있죠 |
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다시 말씀드리지만 10달러 정도 들여서 하루 이틀 정도 |
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작업하면 최고의 GPU 박스가 완성될 거예요 |
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그럼 지체 없이 간단히 소개를 마칠게요 |
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콜랍을 살펴보고 익숙해지도록 하죠 Get
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