Archive/한빛미디어 리뷰 2019~2024 2024.06.23

[Book Review] 혼자 공부하는 얄팍한 코딩지식

혼자 공부하는 얄팍한 코딩 지식은 이번에 개정판으로 다시 출간되었다. 생성형 AI를 포함한 최신 AI 기술들을 담은 내용으로 업데이트가 되었다. 혼자 공부하는 시리즈가 나온지 꽤 된 것 같은데, 이렇게 최신 내용 반영하며 꾸준히 나와줘서 좋은 것 같다. 저자 인터뷰에 따르면 이 책은 비전공자도 읽을 수 있는 책이며, 전공자도 얻어갈 것이 있는 책이라고 한다. 사실 이 책은 어떤 지식을 깊게 얻는 용도는 아니고, 교양관점에서 볼 수 있을만한 책이기 때문에 접근성이 높고, 쉽게 읽히는 책에 속한다. 그리고 개발자를 목표를 두고 공부하는 사람들에게는 큰 도움이 될 수 있는 책이라는 것. 또한, 각 주제 마다 easy, medium, hard로 나뉘어 난이도가 표시되어 있기 때문에 내가 원하는 지식들만 골라서 ..

AI Engineering/Generative AI 2024.06.08

[Diffusion] Follow-Your-Emoji: Fine-Controllable and Expressive Freestyle Portrait Animation

https://follow-your-emoji.github.io/ Follow-Your-Emoji: Freestyle Portrait AnimationAbstract We present Follow-Your-Emoji, a diffusion-based framework for portrait animation, which animates a reference portrait with target landmark sequences. The main challenge of portrait animation is to preserve the identity of the reference portrait anfollow-your-emoji.github.io     내가 존경하는 Ailing Zeng 께서 참여한..

AI Engineering/Human Understanding 2024.06.08

[Motion Generation] MotionLLM: Understanding Human Behaviors from Human Motions and Videos

https://lhchen.top/MotionLLM/ MotionLLM: Understanding Human Behaviors from Human Motions and VideosVideos comprehension of models. The results show good performance of MotionLLM on captioning, spatial-temporal comprehension, and reasoning. The comparison with Video-Chat and Video-LLaVA shows good sequentiality and direction comprehension of MotionLLM. (lhchen.top  MotionLLM은 MotionLCM, HumanTOM..

Archive/한빛미디어 리뷰 2019~2024 2024.05.26

[Book Review] 실무로 통하는 ML 문제 해결 with 파이썬

이 책은 2018년에 처음으로 출판된 책이며, 2판은 2024년에 나오게 되었다. 그간 머신러닝 분야는 딥러닝과 이와 관련된 파이썬 프레임워크의 발전과 함께 계속 크게 성장해왔다. 그래서 이번에 출판된 버전에서는 예제들을 최신 파이썬 버전과 프레임워크로 업데이트 하였으며, 데이터 소스, 데이터 분석, 머신러닝 및 딥러닝 분야의 최신 방법을 반영해두었다. 또한 딥러닝 콘텐츠를 확장하여 텐서와 신경망을 추가하고, 파이토치로 텍스트 및 비전을 위한 모델을 만들 수 있도록 한다. 그리고 모델을 서빙하여 API로 제공하는 것 까지 추가하였다. 이 책의 좋은점 중 하나는 초보자들이 배우기 쉽게끔 코드를 복붙하기만 하면 짠 하고 돌아가도록 완성해두었다는 점이다. 보통 책에 있는 예제 코드들은 그대로 쓰면 라이브러리 ..

Archive/한빛미디어 리뷰 2019~2024 2024.04.28

[Book Review] 인사이드 머신러닝 인터뷰

한빛미디어에서 출간된 인사이드 머신러닝 인터뷰 책은 펑샤오라는 사람이 지었다. 펑 샤오라는 사람은 15년동안 소셜 미디어, 광고 기술 등 다양한 분야에서 ML 리더십 직책을 맡아 천 명에 가까운 지원자를 면접했다. 현재는 트위터(X)에서 스태프 ML 엔지니어로 근무하면서 추천 알고리즘과 광고 에측 및 랭킹을 위한 ML 시스템을 설계했다. 천 명에 가까운 ML 관련 지원자를 면접할 만큼 면접에 대한 다양한 경험이 쌓였으니, 이 책은 머신러닝 직무 관련 면접을 앞두고 있는 사람들에게 큰 도움이 될 수 있다.  대부분 ML 관련 직무 면접은 신입 / 경력 이렇게 두 가지로 나뉘게 된다. 신입 때 봤던 면접 질문 같은 경우 ML 관련 기초 지식을 기반으로 물어보는 질문들이 굉장히 많았고, 경력 때 경험했던 면접..

AI Engineering/Generative AI 2024.04.26

[Microsoft Azure] RAG 노드 구성하기

저번 블로그 글에서는 Microsoft Azure를 통해 Prompt Flow를 구성해보는 예제를 실행해보았다. 이번에는 Cognitive search를 통해 Custom RAG 노드를 구성하는 방법에 대해 기록해보려고 한다. prompt flow github에 RAG 예제를 찾아봤는데 아직 예제 코드가 업로드 되기 전이라 직접 구성해보았다.   0. Cognitive search connection  먼저, RAG 노드를 구성하기 위해서는 Azure OpenAI, Cognitive search Connection 이 필요하다. (유료 리소스 플랜 필요)  api_key 와 api_base 그리고 name을 설정해주면 된다. api_key 및 api_base는 Microsoft Azure 계정에서 확인할..

AI Engineering/Generative AI 2024.04.26

[Microsoft Azure] Prompt Flow 구성하기

0. Prompt Flow 란?Prompt flow는 아이디어 구상, 프로토타이핑, 테스트, 평가부터 프로덕션 배포 및 모니터링에 이르기까지 LLM 기반 AI 애플리케이션의 엔드투엔드 개발 주기를 간소화하도록 설계된 개발 도구 모음이다. Prompt Flow를 통해 엔지니어링을 쉽고 빠르게 수행할 수 있으며, LLM 어플리케이션을 구축할 수 있다. 이는 Microsoft에서 출시된 Azure AI를 이용하여 Prompt Flow를 구성할 수 있다.   1. 개발환경 설정 conda create --name pf python=3.9conda activate pf  2. prompt flow 설치하기  pip install promptflow promptflow-tools  3. promptflow 버전 체..

Archive/기타 2024.04.26

가상환경 만들기 귀찮을 때 GitHub Codespaces 사용하기

GitHub Codespaces 란?codespace는 클라우드에서 호스트되는 개발 환경이다. 각 codespace는 가상 머신에서 실행되는 Docker 컨테이너의 GitHub에 의해 호스팅된다. 2개 코어, 8GB RAM 및 32GB 스토리지, 최대 32개 코어, 64GB RAM 및 128GB 스토리지의 가상 머신 유형 중에서 선택할 수 있다. 기본적으로 codespace 개발 환경은 Ubuntu Linux 이미지에서 만들어진다. 즉, codespace는 로컬 운영 체제에 관계없이 Linux 환경에서 실행됩니다. Windows 및 macOS는 원격 개발 컨테이너에 대해 지원되지 않는다.  GitHub Codespaces 실행방법아래와 같이, Code 버튼을 누르면 Local 에서 받을지 Codespa..

Archive/삽질 기록 2024.04.26

ModuleNotFoundError: No module named 'mmcv'

pip 패키지로 설치했을 때 mmcv가 import 안되는 현상이 있다.  ModuleNotFoundError: No module named 'mmcv'  이럴 때 mmcv 대신 mmcv-full를 설치해주면 된다는 글이 있어서 시도해봤는데 똑같은 현상이 계속 일어났다. 그래서 결국 git에 있는 소스를 빌드해서 설치해주었다.  git clone https://github.com/open-mmlab/mmcv.gitMMCV_WITH_OPS=1 pip install -e .  그랬더니 아래와 같이 mmengine 이 없다길래 ModuleNotFoundError: No module named 'mmengine'  mmengine을 설치해주었더니 import 완료.  pip install mmengine   참..

AI Engineering/Generative AI 2024.04.16

[Microsoft Azure] azure Message: Resource not found.

리소스를 찾을 수 없다는 메세지가 나올 때는 아래 문서를 참고하여 해결하도록 하자. 제일 추천하는 방법은 리소스 속성을 확인하는 것이다. 나같은 경우는 api_base 값이 잘못들어가 있었다. https://learn.microsoft.com/ko-kr/azure/azure-resource-manager/troubleshooting/error-not-found?tabs=bicep 리소스를 찾을 수 없는 오류 - Azure Resource Manager 리소스를 찾을 수 없을 때 오류를 해결하는 방법을 설명합니다. Bicep 파일 또는 Azure Resource Manager 템플릿을 배포하거나 관리 작업을 수행할 때 오류가 발생할 수 있습니다. learn.microsoft.com