휘적이는 기록공간

현재 [4기] 잇츠 스터디 (IT’s Study) 구글 스터디 잼 x 잇츠 스터디 팀 트랙에 참여 중이다. 3개월 간 Google Cloud Console에서Google Gemini AI 위주의Skill들을 학습 후 배운 내용을 활용해 보기 위하여,개인 프로젝트로 기능을 직접 구현해보고자 한다. 서비스 주제: 영양 분석 및 식습관 코치 서비스단순한 칼로리 계산이 아닌 장기적인 식습관 개선을 목적으로 서비스를 기획했다.회사를 다니면서 점심을 밖에서 사먹는데, 너무 고칼로리 위주의 음식만을 찾는 것 같아서 걱정됐다.목표는 기록이 쌓이면서 개인에게 맞춤화된 솔루션을 제공할 수 있는 서비스를 만들고 싶다. AI를 중심으로 스터디를 했기 때문에, 이번 프로젝트도 다양한 AI툴을 적용하고 싶었다. 와이어프레임과 ..

AI 할루시네이션 (AI Hallucination)AI 할루시네이션은 AI가 부정확하거나 오래되었거나 지나치게 일반화된 정보를 제공하는 문제를 뜻한다. 이 문제를 해결하고자검색 증강 생성, 즉 RAG를 활용할 수 있다. 검색증강생성(RAG, Retrieval Augmented Generation)RAG는 생성형 AI 모델을 완전히 재학습시키거나 파인 튜닝(Fine tuning)하는 대신,쿼리 시점에 관련 콘텍스트와 정보를 모델에 피드 하는 비용 효과적인 해결책이다. 왜 파인 튜닝보다 RAG를 더 효과적인 해결책으로 보는 것일까? 파인 튜닝은 특정 도메인 지식에 대한 대량의 텍스트 데이터를 수집하여 정제해야 하며,수십억 개에서의 수천억 개의 파라미터를 갖고 학습을 해야 한다.이 때문에 시간과 비용이 많이 ..

Gemini for Google Cloud Learning Path 앞의 모듈 학습 기록은 이전 포스팅에 있습니다. https://wecanstudy-everything.tistory.com/57 [Google Cloud Skills Boost] Gemini for Google Cloud Learning Path(Google Cloud를 위한 Gemini 학습 과정)Gemini for Google Cloud Learning Path 해당 과정에서는 개발자, 데이터 분석가, 클라우드 엔지니어, 아키텍트, 네트워크 및 보안 엔지니어 등 다양한 역할의 엔지니어들이 일상의 업무 효율성을 높이기wecanstudy-everything.tistory.com 주제: Gemini Pro 및 API 활용, Streaml..

Gemini for Google Cloud Learning Path 해당 과정에서는 개발자, 데이터 분석가, 클라우드 엔지니어, 아키텍트, 네트워크 및 보안 엔지니어 등 다양한 역할의 엔지니어들이 일상의 업무 효율성을 높이기 위해 Gemini를 활용하는 방법에 대해 배울 수 있다. 구성: 8개의 모듈학습 범위: 6개 모듈 총 8개의 모듈로 구성되어 있으며, 그중 6개의 모듈을 일주일 동안 학습했다. 새롭게 배운 개념 BigQueryGoogle Cloud Platform(GCP)에서 제공하는 완전 관리형 서버리스(Serverless) 데이터 웨어하우스데이터 웨어하우스데이터를 통합하여 분석과 의사결정에 활용할 수 있도록 설계된 대규모 데이터 저장소.단순 저장소가 아닌 분석 친화적인 구조로 데이터를 정리*통합..

이미지 삭제 명령어 모음 이미지 삭제(컨테이너에서 사용중일 경우 삭제 안됨)docker image rm IMAGE_ID 이미지 강제 삭제(중단된 컨테이너의 이미지는 삭제,실행 중인 컨테이너의 이미지는 삭제 불가)docker image rm -f IMAGE_ID 실행 중인 컨테이너의 이미지를 삭제하고 싶다면, 중단 시킨 후 이미지를 삭제시켜야한다. 컨테이너에서 사용하고 있지 않은 전체 이미지들 삭제docker image rm $(docker images -q) 컨테이너에서 사용하고 있는 이미지 중에서 중단된 컨테이너의 이미지 삭제docker image rm -f $(docker images -q) 컨테이너 명령어 컨테이너 실행&생성# docker run 이미지명docker run nginxdocker..