From the uDemy course on LLM engineering.
https://www.udemy.com/course/llm-engineering-master-ai-and-large-language-models
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WEBVTT |
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00:00.560 --> 00:03.110 |
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이제 맥을 담당하는 분들에게 넘길게요 |
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00:03.110 --> 00:04.130 |
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알려드릴 게 있어요 |
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00:04.130 --> 00:05.570 |
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완전히 똑같아요 |
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00:05.570 --> 00:10.640 |
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즐겨찾기 브라우저로 가거나 알람으로 가요 같은 화면이 보일 거예요 |
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00:10.640 --> 00:14.600 |
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다운로드를 누르고 Mac OS를 다운로드해요 |
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00:14.630 --> 00:17.150 |
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물론 로컬로 다운로드 되죠 |
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00:17.150 --> 00:20.390 |
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그런 다음 설치 관리자를 실행하면 설치되죠 |
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00:20.390 --> 00:25.460 |
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그런 다음 터미널 윈도우를 불러옵니다 어플리케이션과 유틸리티로 가서 터미널 |
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00:25.460 --> 00:26.990 |
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윈도우를 불러오죠 |
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터미널 창을 불러와서 여기 올라옵니다 동일한 지침을 올라마 런이라고 입력하세요 |
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00:34.640 --> 00:42.320 |
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모델의 이름은, 우리 경우엔 llama 3이죠 2번, 메타에서 나온 최신 소형 모델이에요 |
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00:42.320 --> 00:44.360 |
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그럼 떠오를 거예요 |
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00:44.420 --> 00:49.190 |
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1, 2분 정도 걸릴 겁니다 3과 관련된 20억 개의 매개 변수를 |
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00:49.190 --> 00:53.030 |
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다운로드 해야 하니까요 2개요, 하지만 그러면 이렇게 작동할 거예요 |
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00:53.030 --> 00:56.180 |
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이제 다시 좋은 일에 쓸 수 있게 됐어요 Put it up Put it up Put it up Put it up Put it up Put it |
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00:56.270 --> 00:58.550 |
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이번엔 다른 언어로 물어볼 거예요 |
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00:58.550 --> 00:58.910 |
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왜요? |
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제가 프랑스어를 배우려고 한다고 가정해 보죠 |
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01:05.400 --> 01:07.620 |
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전 완전히 초보예요 |
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01:09.870 --> 01:17.400 |
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프랑스어 좀 가르쳐 주세요 |
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01:18.480 --> 01:19.980 |
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어떻게 되는지 보죠 |
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01:20.010 --> 01:22.530 |
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가장 먼저 눈에 띄는 건 훨씬 빠르다는 거예요 |
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01:22.530 --> 01:25.470 |
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M1 칩이 달린 맥으로 작동하기 때문이죠 |
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01:25.470 --> 01:27.870 |
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아까 본 건 PC의 에뮬레이션이었어요 |
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01:27.870 --> 01:29.850 |
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비트가 좀 더 빠르죠 |
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여러분의 컴퓨터는 그 둘 사이 어딘가에 있을 겁니다 여러분의 아키텍처에 따라서요 |
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01:34.350 --> 01:39.360 |
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시작과 함께 꺼냈는데 아주 잘 된 걸 볼 수 있죠 |
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01:39.360 --> 01:42.000 |
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다양한 선택지가 주어졌어요 |
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01:42.000 --> 01:43.230 |
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설명이 됐어요 |
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01:43.230 --> 01:45.150 |
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정말 인상적이에요 |
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01:45.150 --> 01:48.240 |
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이렇게 해두죠 |
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01:49.890 --> 01:54.960 |
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질문에 대답하는 건 아니지만 어쨌든 됐네요 |
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01:54.960 --> 01:56.070 |
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Get it, Get it 아시겠죠? |
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01:56.070 --> 02:01.770 |
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다시 강조하고 싶은 점은 이건 사실 제가 사용하는 앱의 유료 상업 제품이라는 |
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02:01.770 --> 02:02.520 |
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거예요 |
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02:02.520 --> 02:03.540 |
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여기 있네요 |
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오픈 소스를 이용해 몇 분 만에 상업 프로젝트를 무료로 진행했습니다 컴퓨터에 |
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02:10.150 --> 02:14.290 |
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LLM의 힘을 즉시 발휘할 수 있죠 |
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02:15.220 --> 02:18.670 |
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그래서 바로 실습을 준비했어요 |
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02:18.670 --> 02:20.380 |
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물론 이렇게 해 주세요 |
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02:20.410 --> 02:22.150 |
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설치하고 작동하는지 확인해요 |
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02:22.150 --> 02:26.110 |
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무슨 문제가 생기면 언제든 연락해요 |
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02:26.140 --> 02:31.570 |
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언제든 제게 메시지를 보내거나 이메일이나 링크드인을 보내 도움을 청하세요 |
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02:31.570 --> 02:35.530 |
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하지만 설치가 쉬워서 잘 작동하면 좋겠네요 |
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02:35.560 --> 02:36.370 |
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이렇게 해요 |
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02:36.370 --> 02:39.040 |
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언어를 가지고 빠르게 실험해 볼게요 |
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02:39.040 --> 02:41.950 |
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모르는 언어를 골라서 한번 해 보세요 |
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다음으로는 다양한 모델을 실험해 보세요 |
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llama 페이지로 돌아가면 모델이 위로 향하고 있는 게 보이시죠 |
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02:50.650 --> 02:53.710 |
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PC와 Mac 모두 같은 거예요 |
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다양한 모델을 보고 그 뒤에 숨겨진 이야기를 들을 수 있죠 |
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라마 3요 구글 메타 자마에서 2개요 오픈 소스 매개 변수 버전이 낮죠 |
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콴은 동력원인 알리바바 클라우드의 모델로 less는 알려졌지만 가장 강력한 |
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모델 중 하나죠 |
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모델을 클릭하면 다양한 버전을 볼 수 있어요 여기서 실행할 |
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수 있죠 |
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저 버튼을 눌러 클립보드로 복사한 다음 PowerShell이나 터미널에 붙여넣으면 |
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돼요 |
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이건 다양한 버전이에요 |
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모델로 돌아가서 살펴볼 수 있어요 |
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03:31.310 --> 03:34.250 |
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53번째 실험이에요 마이크로소프트에서 5년요 |
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아주 강력한 모델이고 더 자세히 읽어볼 수 있어요 |
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실험해 보려고요 |
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이걸 새로운 언어로 사용해 보세요 |
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03:43.670 --> 03:49.550 |
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완전히 다른 것을 탐구하고 배우려고 노력하세요 다른 모델을 사용해 보고 |
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어떤 모델이 가장 좋은지 알아내세요 |
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03:52.850 --> 03:57.590 |
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대형 모델을 고를수록 컴퓨터에서 느리게 보일 수 있으니 어떤 모델이 가장 잘 작동하는지 |
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알아보고 가장 좋은 결과를 내세요 |
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오늘 한 운동으로 다음에 다시 만나요 |
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소개나 수업 같은 걸 하는 거죠 |
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그때 봐요
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