AI&GameDev

AI와 게임개발에 관련된 이야기

AI

Pyenv와 requirements.txt를 활용하여 파이썬 가상 환경 복제하기

파이썬 개발을 하다 보면 다양한 프로젝트에서 동일한 환경을 재현해야 할 때가 있습니다. 이럴 때 pyenv와 requirements.txt 파일을 활용하면 효과적으로 환경을 복제할 수 있습니다. 이 글에서는 파이썬 가상 환경을 pyenv와 requirements.txt를 사용하여 기존 가상 환경에서 새로운 가상 환경을 생성하고, 동일한 환경을 구축하는 과정을 안내합니다. Pyenv의 자세한 사용법은 맥북의 파이썬 개발 환경 최적화 : pyenv으로 파이썬 버전 관리하기 글을 확인하시기 바랍니다. Pyenv로 […]

Ollama #4: AutoGen Studio 를 활용한 로컬LLM + 다중 AI 에이전트 사용

이번 포스트에서는 AutoGen Studio의 플레이그라운드를 통해 Ollama의 Mistral 모델을 활용하는 과정을 단계별로 소개합니다. 로컬LLM과 AI 기술의 결합을 통해 얻을 수 있는 이점을 집중적으로 탐구하며 Ollama와 AutoGen Studio를 통해 로컬에서 AI 에이전트를 운영하는 실제 사례를 제공합니다. Ollama와 AutoGen Studio 설치가 선행되어야 합니다. 이에 대한 상세한 가이드는 Ollama #1: 비용 걱정 없이 내 컴퓨터에서 제약 없는 LLM […]

AutoGen Studio #1: 직관적인 다중 AI 에이전트 워크플로우 구성 및 관리

AutoGen Studio 개요: AI 주도의 혁신적 콘텐츠 제작 AutoGen Studio는 Microsoft Research에서 개발한 AutoGen 시스템의 일부로, 사용자가 손쉽게 인공지능(AI) 에이전트 팀을 생성하고 관리할 수 있는 도구입니다. 이 플랫폼은 다중 에이전트 워크플로를 정의하고 실행할 수 있는 대화형 인터페이스를 제공하여, 사용자가 학습, 적응 및 협업이 가능한 AI 에이전트를 신속하게 만들어내고 상호 작용할 수 있도록 지원합니다. 즉, AutoGen […]

Ollama #3: OpenAI API와의 호환 통합 및 AutoGen 활용으로 혁신적 AI 개발 시작

2023년 2월 8일자 포스팅을 확인해 보면 Ollama가 OpenAI의 인터페이스와 호환성에 대한 내용이 있습니다. 이에 따르면 사용자들은 이 플랫폼을 개인화된 AI 솔루션 구축에 활용할 수 있게 되며 OpenAI의 다양한 호출 방식(cURL, Python 라이브러리, JavaScript 라이브러리)을 그대로 이용할 수 있습니다. 아직 시험적인 단계에 있지만 이번 변화는 completions, Streaming, JSON mode, Reproducible outputs 등의 주요 기능을 포함합니다. 이전 […]

Ollama #2: 내 손으로 만드는 ChatGPT 로컬LLM – 커스텀 모델 설치부터 실용 앱까지

Ollama는 다양한 커스텀 모델들을 불러와 사용할 수 있으며 LangChain을 사용하여 간단하게 연동할 수 있습니다. 이번에는 커스텀 모델 설치부터 클립보드의 텍스트를 요약하는 간단한 앱을 개발해 보겠습니다.설치 및 기본 사용법은 비용 걱정 없이 내 컴퓨터에서 제약 없는 LLM 실행하기 를 확인해 주시기 바랍니다. 커스텀 모델 설치 ModelFile을 활용하여 GGUF(Georgi Gerganov Unified Format)로 저장된 대규모 언어 모델(LLM 모델)을 쉽게 임포트할 […]

Warp: Mac 사용자를 위한 혁신적인 AI 터미널앱 소개

개발자 커뮤니티 사이에서 큰 관심을 받고 있는 맥 앱, Warp를 소개합니다. AltTab 에 이어, Warp는 생산성, 협업, 사용성을 혁신적으로 향상시키기 위해 설계된 무료 맥 터미널 애플리케이션입니다. Warp: Mac 사용자의 생산성 향상 맥 앱 Warp은 GPU 가속과 Rust 기반 개발로 빠르고 반응적인 사용자 경험을 제공하는 터미널 애플리케이션입니다. AI 지원 기능을 통한 명령어 제안과 완성은 작업효율을 향상시키며 […]

Ollama #1: 비용 걱정 없이 내 컴퓨터에서 제약 없는 LLM 실행하기

Ollama는 사용자의 로컬 머신에서 Llama 2, Code Llama와 같은 대규모 언어 모델(LLM)을 구축하고 실행할 수 있는 경량이면서 확장 가능한 프레임워크입니다. 이 플랫폼을 통해 개발자들은 복잡한 설정이나 외부 의존성 없이 언어 모델을 쉽게 사용하고, 개인 프로젝트나 연구에 적용할 수 있습니다. 또한 사용의 용이성을 최우선으로 하면서도, 사용자가 자신의 요구에 맞게 시스템을 맞춤 설정하고 확장할 수 있는 유연성을 제공합니다. 이 […]

Assistants API ‘함수 호출(Function calling)’ 도구를 활용한 최저가 확인 챗봇 구현하기

이전 포스팅에서 다룬 Assistants API의 기본 사용법과 Retrieval 도구 사용에 이어, 이번 글에서는 ‘함수 호출(Function calling)’ 도구의 활용법을 알아보고, 이를 통해 간단한 ‘해외직구 최저가 확인 챗봇’을 구현하는 과정을 소개합니다. 해외직구 최저가 확인 챗봇 OpenAI의 Assistants API는 다양한 애플리케이션 개발에 유용한 도구를 제공하며, 특히 ‘함수 호출’ 기능은 챗봇이 사용자 정의 함수를 활용할 수 있게 해주는 강력한 […]

OpenAI Assistants API와 Retrieval로 챗봇 만들기: 5단계 완전 가이드

이전 글 “OpenAI의 Assistants API 인공지능 기반 챗봇 개발의 새로운 지평“에서 살펴본 기본 개념과 사용 방법을 바탕으로 이번 글에서는 Assistants API의 도구 중 하나인 Retrieval을 활용한 챗봇 개발에 초점을 맞춰보겠습니다. 특히 공공 데이터를 이용해 금천구 내 착한가격 업소 정보를 제공하는 챗봇 개발 과정을 자세히 소개하며 Retrieval 도구를 활용한 챗봇 개발의 실질적 방법론에 대해 알아보겠습니다. Assistants […]

OpenAI의 Assistants API 인공지능 기반 챗봇 개발의 새로운 지평

2023년 11월 6일에 열린 OpenAI Dev Day에서 Assistants API가 발표되었습니다. 현재 2024년 1월 7일까지 베타 상태로 빠르게 변화하고 있습니다. 이 글에서는 Assistants API가 무엇인지, 그리고 어떤 방식으로 사용할 수 있는지 알아보겠습니다. Assistants API란? Assistants API는 자체 애플리케이션에서 인공지능(AI) 기반의 도우미나 챗봇을 구축할 수 있게 해주는 OpenAI의 API입니다. 이 API를 통해 개발자들은 쉽게 고급 AI 기능을 […]

Scroll to top