General AI

Streamlit과 Langchain으로 만드는 LLaMA 3.1 기반 챗봇최신 LLaMA 3.1 모델을 활용하여 실시간 토큰 생성 속도를 보여주는 대화형 챗봇을 만드는 방법을 알아보겠습니다. 이 프로젝트에서는 Streamlit을 사용해 웹 인터페이스를 구축하고, Langchain을 통해 LLaMA 모델을 사용하겠습니다.1. 프로젝트 설정먼저, 우리의 개발 환경을 설정해 봅시다.가상 환경 생성프로젝트의 의존성을 관리하기 위해 가상 환경을 사용하는 것이 좋습니다.python -m venv chatbot_envsource chatbot_env/bin/activate # Windows: chatbot_env\Scripts\activate필요한 패키지 설치pip install streamlit langchai..

야후 파이넨스 API를 이용한 주식정보 통계 만들기Python과 Streamlit을 사용하여 야후 파이넨스 API로부터 주식 정보를 가져와 통계를 만드는 방법에 대해 알아보겠습니다. 특히 인기 있는 미국 ETF들의 최근 일주일 성과를 비교하는 대시보드를 만들어 볼 것입니다.야후 파이넨스 API를 이용한 주식정보 통계 만들기필요한 라이브러리 설치하기우리가 사용할 주요 라이브러리는 다음과 같습니다:streamlit: 데이터 애플리케이션을 쉽게 만들 수 있는 프레임워크yfinance: 야후 파이넨스에서 주식 데이터를 가져오는 파이선 라이브러리pandas: 데이터 처리와 분석을 위한 라이브러리위 라이브러리를 설치하고 아래와 같은 코드를 작성합니다.import streamlit as stimport yfinanc..

Gemma2 모델을 Ollama와 Streamlit으로 테스트하기Google의 최신 언어 모델인 Gemma2:27b를 로컬 환경에서 쉽게 테스트할 수 있는 방법을 소개해드리려고 합니다. 우리는 Ollama를 사용하여 모델을 로컬에서 실행하고, Streamlit을 통해 간단한 웹 인터페이스를 만들어 볼 것입니다. 이 방법을 통해 클라우드 서비스에 의존하지 않고도 강력한 AI 모델을 직접 경험해볼 수 있습니다.준비 사항시작하기 전에 다음 항목들이 필요합니다:Python 3.7 이상Ollama 설치 (https://ollama.ai/)pip를 통한 필요 라이브러리 설치단계별 가이드1. Ollama 설치 및 모델 다운로드먼저 Ollama를 설치하고 Gemma2:27b 모델을 다운로드합니다.ollama pull ..

Whisper 모델로 음성을 텍스트로 변환하기음성을 텍스트로 변환하는 기술, 즉 음성 인식(Speech Recognition)은 인공지능 분야에서 꾸준히 발전해 왔습니다. 그 중에서도 OpenAI에서 개발한 Whisper 모델은 최근 주목받고 있는 강력한 도구입니다.Whisper 모델이란?Whisper는 OpenAI에서 2022년 9월에 공개한 오픈소스 음성 인식 모델입니다. 이 모델은 다음과 같은 특징을 가지고 있습니다:다국어 지원: 영어뿐만 아니라 한국어를 포함한 다양한 언어를 인식할 수 있습니다.강력한 성능: 노이즈가 있는 환경에서도 우수한 인식 성능을 보여줍니다.다목적성: 음성 인식, 번역, 언어 식별 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.오픈소스: 누구나 자유롭게 사용하고 개선할 수 있습니다.애..

Streamlit과 Langchain으로 TTS 지원 챗봇 만들기Streamlit과 Langchain을 이용해 음성 지원 기능이 있는 대화형 AI 챗봇을 만드는 방법을 알아보겠습니다. 이 프로젝트를 통해 우리는 텍스트 기반의 대화뿐만 아니라 AI의 응답을 음성으로도 들을 수 있는 챗봇을 구현할 것입니다.1. 프로젝트 개요이 포스팅에서 소개할 챗봇은 다음과 같은 특징을 가집니다:Streamlit을 사용한 웹 기반 사용자 인터페이스Langchain을 이용한 대화 관리 및 AI 모델 연동실시간 토큰 생성 속도 표시TTS(Text-to-Speech) 기능으로 AI 응답을 음성으로 변환2. 환경 설정먼저, 프로젝트를 위한 가상 환경을 만들어 봅시다:python -m venv chatbot_envsource cha..

WebCrawler와 GPT-4를 사용하여 OpenAI 모델 가격 추출하기소개이 포스트에서는 crawl4ai 라이브러리를 사용하여 웹페이지에서 OpenAI 모델 가격 정보를 추출하는 과정을 안내합니다. 우리는 GPT-4의 강력한 기능을 활용하여 관련 데이터를 파싱하고 추출할 것입니다. 이 튜토리얼을 완료하면 웹 크롤링과 AI를 사용하여 웹사이트에서 데이터를 수집하는 방법을 이해할 수 있게 될 것입니다.사전 준비시작하기 전에 다음이 설치되어 있는지 확인하세요:Python 3.7 이상crawl4ai 라이브러리dotenv 라이브러리설정 및 코드환경 변수 설정: OpenAI API 키를 환경 변수로 설정합니다. 프로젝트 디렉토리에 .env 파일을 생성하고 다음과 같이 API 키를 추가합니다.OPENAI_API_..

LangChain으로 만드는 AI 강아지 이름 생성기새로운 반려견을 맞이했는데 이름을 짓기 어려우신가요? 아니면 그냥 재미로 독특한 강아지 이름을 만들어보고 싶으신가요? 우리의 AI 강아지 이름 생성기가 도와드리겠습니다! 이 프로젝트는 사용자가 강아지의 특징을 입력하면, AI가 그에 맞는 귀엽고 독특한 이름을 제안해주는 방식으로 작동합니다. LangChain의 강력한 기능과 OpenAI의 언어 모델을 결합하여 만들어졌죠. LangChain과 OpenAI의 GPT 모델을 사용하여 재미있고 창의적인 프로젝트를 만들어보려고 합니다. 🐶 전체코드이 코드는 단순한 사용자 인터페이스를 제공하며, 사용자가 원하는 만큼 반복해서 강아지 이름을 생성할 수 있습니다. 또한 오류 처리를 통해 프로그램의 안정성을 높였습니다..

ollama API 활용 - 애플리케이션에 AI 통합하기이번 포스팅에서는 ollama API를 활용하여 애플리케이션에 AI 기능을 쉽게 구현하는 방법을 정리합니다.1. ollama API 소개ollama API는 RESTful 인터페이스를 제공하여 다양한 프로그래밍 언어와 환경에서 ollama의 기능을 쉽게 활용할 수 있게 해줍니다. 아래와 같이 ollama를 실행하면 API 서버는 로컬호스트의 http://localhost:11434에서 실행됩니다.ollama serve2. API 엔드포인트 살펴보기ollama API의 주요 엔드포인트:/api/generate: 텍스트 생성/api/chat: 대화형 응답 생성/api/embeddings: 텍스트 임베딩 생성/api/pull: 모델 다운로드/api/sho..

OpenAI API를 활용한 디스코드 챗봇 만들기이번 포스팅에서는 OpenAI의 최신 API를 사용하는 버전을 만들어보겠습니다. 이 봇은 지정된 채널에서만 사용자의 메시지에 응답하며, OpenAI API의 최신 버전과 호환됩니다.준비 사항Python 3.7 이상discord.py 라이브러리openai 라이브러리 (1.0.0 이상 버전)python-dotenv 라이브러리Discord 봇 토큰OpenAI API 키챗봇을 사용할 Discord 채널 ID필요한 라이브러리 설치:pip install discord.py openai python-dotenv업데이트된 코드ex4-openai-chatbot.py 파일을 작성합니다.import osimport discordfrom discord.ext import com..

Discord Bot 튜토리얼: 1분마다 비트코인 시세 알림 봇 만들기Python을 사용하여 Discord에서 1분마다 자동으로 비트코인 시세를 알려주는 봇을 만드는 방법을 소개합니다. 이 봇은 지정된 채널에 매 분 비트코인의 USD와 KRW 가격을 제공하며, 사용자 명령으로 알림을 시작하고 중지할 수 있습니다. 이 예제의 파일명은 ex3-bitcoin-bot.py입니다.환경 설정이 튜토리얼을 시작하기 전에, Discord 봇 개발을 위한 기본적인 환경 설정이 필요합니다. 아래 링크의 가이드를 참고하여 Discord 개발자 포털에서 봇을 생성하고, 필요한 라이브러리를 설치하는 과정을 진행해주세요. Discord 디스코드 봇 만들기: 설정부터 간단한 응답까지Python 3.7 이상discord.py 라이브..

Discord Bot 튜토리얼: 주기적으로 메시지를 보내는 봇 만들기Python을 사용하여 Discord 서버에 주기적으로 메시지를 보내는 봇을 만드는 방법을 알아보겠습니다. 이 봇은 서버 공지, 정기적인 알림, 또는 재미있는 메시지를 자동으로 전송하는 데 유용하게 사용될 수 있습니다.환경 설정이 튜토리얼을 시작하기 전에, Discord 봇 개발을 위한 기본적인 환경 설정이 필요합니다. 아래 링크의 가이드를 참고하여 Discord 개발자 포털에서 봇을 생성하고, 필요한 라이브러리를 설치하는 과정을 진행해주세요. Discord 디스코드 봇 만들기: 설정부터 간단한 응답까지 위 가이드를 통해 다음 사항들을 준비해주세요:Discord 개발자 포털에서 봇 생성Python 3.7 이상 설치discord.py 라이..

허깅페이스 CLI: 효율적인 AI 모델 관리 도구 소개허깅페이스 CLI(Command Line Interface)는 AI 개발자들을 위한 강력한 모델 관리 도구입니다. 이 도구를 사용하면 허깅페이스의 모델 허브에 쉽게 접근하고, 다양한 사전 훈련된 모델을 효율적으로 다운로드 및 관리할 수 있습니다. 이번 블로그에서는 허깅페이스 CLI의 설치 방법과 주요 기능, 그리고 사용 시 주의사항에 대해 자세히 알아보겠습니다.허깅페이스 CLI 설치 방법허깅페이스 CLI를 설치하는 과정은 매우 간단합니다. Python 환경에서 pip를 사용하여 다음 명령어로 설치할 수 있습니다:pip install huggingface_hub설치가 완료된 후, 정상적으로 설치되었는지 확인하려면 다음 명령어를 실행해 보세요:huggin..