전체 글 (1163) 썸네일형 리스트형 [개인프로젝트] 나만의 추천시스템 만들기 (2) 이전 포스팅 : https://uiandwe.tistory.com/1483 1편에 이어 추천시스템 개선을 해보려 합니다.이번 주요 사항은 sklearn의 기본 vector 함수를 사용하는게 아닌, bert모델을 사용하여 vector 임베딩을 하고, 해당 벡터 값을 통해 추천시스템을 만드는겁니다. bert 모델을 사용한 간단한 추천 구현전체적인 로직은 다음과 같습니다. 1편과 내용이 똑같아서 코드는 제외했습니다. 아래의 내용은 이번 글에서는 제외했습니다. 1. 데이터 수집 : wanted에서 데이터를 수집해 옵니다. (크롤링) 2. 수집된 내용을 사용자 평가 (기본 데이터로 쓰임) 3. 데이터 저장 : 이미지 .. [개인프로젝트] 나만의 추천시스템 만들기 (1) 요즘 한창 원티드를 기웃 거리고 있는 중, 추천 포지션과 기업들이 이상하게 나오는게 눈에 띄었다.이력서에 넣지도 않은 프론트엔드 관련 jd의 합격 예측이 90%가 넘어가는거.대체 왜? 라는 의문과 함께 한번 나만의 추천을 만들어볼까? 하는 마음에 시작하게 되었다. 1. 추천시스템?서비스에는 다양한 종류의 콘텐츠 및 상품을 추천하는 서비스들이 있습니다. 기본적으로는 아이템기반과 유저 기반을 나눌수 있습니다.유저기반 : 나와 비슷한 사람이 본 컨텐츠를 추천아이템 : 내가 본 아이템과 비슷한 아이템 추천이중에서 나는 다른 사람의 데이터는 알수 없으므로, 아이템 기반으로 가닥을 잡았습니다. 구축하려는 것은 Multi-stage recommendation system을 통해 범용 시스템을 개발해보려 합니다. 다.. [MLOps] Triton을 활용한 모델 배포 스마일게이트에서 제공한 데이터를 기반으로 욕설분류 bert 모델을 만들었다. 기본 소스는 다음과 같다.https://colab.research.google.com/drive/1NKYYVSex__vde-lnYCmsRmyHjJhV6cKt?usp=sharing#scrollTo=Wi1qd6i8__Jl[위의 설명은 이전 포스팅인 https://uiandwe.tistory.com/1395 에 있다] 1.Triton Inference Server Triton Inference Server는 GPU 장비를 효과적으로 사용하면서 리소스 비용을 절약하기 위해 일종의 GPU전용 서버를 하나 만들어서 다양한 모델들을 서빙할수 있도록 돕는 추론 서버 역활을 맡은 고성능 추론에 최적화된 오픈소스 소프트웨어입니다. 다양한 모델.. Failed to initialize NVML: Driver/library version mismatch nvidia-smi 실행시 오류 발생Failed to initialize NVML: Driver/library version mismatch 해결책 먼저 현재 nvidia 실행중인 프로세서를 모두 kill 한다.sudo lsof /dev/nvidia* kill -9 다시 lsof 로 검색시 나오는게 없으면 다음으로 진행sudo lsof /dev/nvidia* nvidia 관련 모듈 재시작sudo rmmod nvidia_drmsudo rmmod nvidia_modesetsudo rmmod nvidia_uvmsudo rmmod nvidiasudo modprobe nvidia 정상 동작 확인$ nvidia-smi 끝 docker 빌드 실패한 이미지 지우기 (많이!) 어... 빌드 실패 이미지가 이렇게나 쌓여있었다..하나하나 삭제하려 하니 귀찬아서 전체 삭제가 가능한지 찾아보았다 다음 명령어로 none으로 되어 있는 image id만 출력된다.$ docker images -f "dangling=true" -q $ docker rmi $(docker images -f "dangling=true" -q) 끝 [논문리뷰] KNOWLEDGE SOLVER: TEACHING LLMS TO SEARCH FORDOMAIN KNOWLEDGE FROM KNOWLEDGE GRAPHS https://arxiv.org/pdf/2309.03118 나의 결론 : graph search를 통해 LLM의 성능을 향상 시킬수 있다 (파인튜닝시에도 유용하게 사용할 수 있다) AbstractChatGPT 및 GPT-4와 같은 대규모 언어 모델(LLM)은 다양한 작업을 해결할 수 있습니다. 그러나 LLM은 때때로 작업을 수행하기 위한 도메인별 지식이 부족하여 추론 중 환각을 유발하기도 합니다. 이전 연구에서는 도메인별 지식 부족 문제를 완화하기 위해 외부 지식 기반에서 검색된 지식에 대해 그래프 신경망(GNN)과 같은 추가 모듈을 학습시켜 도메인별 지식 부족 문제를 완화했습니다.하지만 추가 모듈을 통합하려면1) 새로운 도메인을 접할 때 추가 모듈을 재학습2) LLM의 강력한 능력을 충분히 활용하지 못.. 파이썬 버전별 특징 (간단 version) 3.2 futures3.3 yield, venv3.4 asynio, enum3.5 async, await3.6 f-string3.7 contextvars, dataclass3.8 := 월러스 연산자3.9 timezone, dict 연산자(chainmap / 집합연산)3.10 match3.11 cpython 최적화3.12 버퍼프로토콜 / GIL in GIL3.13 (2024년도 베타) GIL 해제가능 → pymalloc 사용 불가 → mimalloc 테스트 중 [k8s] nginx pod * 200개를 띄울수 있나요? k8s (minikube) 에서 과연 몇개의 pod까지 띄울수 있을까?나는 순진하게 무한대라고 생각했다. 정확히는 서버의 자원이 허락하는한 무한히 띄울수 있다고 생각했다.일단 테스트 시작 apiVersion: apps/v1kind: Deploymentmetadata: name: smallest-web-serverspec: replicas: 2 # 두 개의 Pod를 생성합니다. selector: matchLabels: app: web-server template: metadata: labels: app: web-server spec: containers: - name: web-server image: nginx:alpin.. 이전 1 2 3 4 ··· 146 다음
