Ai_ML_DL_RL11 Flowise+Pinecone+ChatGPT로 PDF내용 질의응답하기: 2-Flowise 코딩하기(No-code) 아래 유튜브 영상을 정리한 내용임 https://youtu.be/s33v5cIeqA4 1. Flowise에서 웹서비스가 준비됨 (a) 연결시킨 Github repo에 나와있는데로, dependencies 설치, 코드 빌딩, 앱 실행이 진행되고 Flowise 서버가 준비되었음 (b) 링크를 클릭해서 웹 서비스로 들어감 2. Add New 버튼을 눌러서 새로운 flow를 생성한다. 3. +버튼을 눌러서 Pdf File 노드를 추가한다. 4. +버튼을 눌러서 Recursive Character Text Splitter를 추가한 후, Pdf file노드의 인풋에 연결한다. (a) Chunk size는 1000, Chuck Overlap은 50~100 정도 설정한다. 5. +버튼을 눌러서 Pinecone Upse.. 2023. 5. 16. Flowise+Pinecone+ChatGPT로 PDF내용 질의응답하기: 1-Flowise 가입하기 아래 유튜브 영상을 정리한 내용임 https://youtu.be/s33v5cIeqA4 1. Flowise repo(https://github.com/FlowiseAI/Flowise)를 내 계정으로 fork(기본 설정 적용)한다. 2. render.com에 github 계정을 연결해서 render 계정 생성. (Github에 로그인되어 있으면 자동으로 계정이 나타남) 3. render.com에 가입 후, New 버튼을 클릭하고 Web Service 생성 4. Fork했던 repository가 하단에 나타남. 안 나타날 경우 GitHub configure account를 해준다. (a) Only select repositories를 선택 (b) Fork했던 repo를 선택 (c) Install 선택 5. 이.. 2023. 5. 15. Instant-NGP) 01. Windows에서 설치하기 NVIDIA가 GTC2022에서 공개한 Instant NGP(Neural Graphics Primitives)를 위한 프로그램 및 환경 설정하기 프로젝트 주소: https://nvlabs.github.io/instant-ngp/ Instant Neural Graphics Primitives with a Multiresolution Hash Encoding Instant Neural Graphics Primitives with a Multiresolution Hash Encoding nvlabs.github.io Github 주소: https://github.com/NVlabs/instant-ngp GitHub - NVlabs/instant-ngp: Instant neural graphics primiti.. 2022. 4. 25. 00-Prologue_들어가며 본 게시판의 내용은 Reinforcement Learning(RL, 강화학습)에 대해서 공부를 해보고자 정리를 하기 위해서 작성하는 내용입니다. 100% 완벽하게 이해하기도 힘들 것이고 (ai비전공자라ㅠㅠ), 얼마나 잘 활용할 수 있을지 몰라도 RL에 대해서 나름 정리해보고 차후에 복습할 때는 대비해서 나름 '공부노트' 형식으로 정리하고자 합니다. 실수나 잘못되어 있는 부분이 있으면 지적 바랍니다. 본 게시물들은 DeepMind의 수석연구자이자 University College London의 교수로 재직중인 David Silver 교수의 강화학습 강의와 이를 기반으로 친절히 설명해주는 유투브 팡요랩의 설명을 기반으로 하고 있습니다. UCL의 David Silver 교수의 강의 링크에 가보면 동영상와 Le.. 2021. 2. 4. Google Colaboratory에서 세션 종료를 방지하는 방법 Goole Colaboratory는 90분 동안 아무런 interaction이 없거나, 12시간이 지나면 세션이 종료가 된다. 머신러닝 학습을 돌려놓고 90분 이상 아무런 웹 interaction을 주지 않으면, 바로 끊긴다는 건데, 이를 자바스크립트 코드로 방지하는 방법이 있다. 1. 우선 Chrome 기준으로 아래와 같은 View-Developer-JavaScript Console 창을 열어준다. 2. 콘솔창 하단에 코드 입력할 수 있는 곳에다 아래의 명령을 입력한다. 그러면 매 1분마다 콘솔 창에 "Session Timeout 방지"라는 문구와 함께 세션이 종료되는 것을 방지해 준다. function ClickConnect(){ console.log("Session Timeout 방지"); docu.. 2021. 1. 6. 03-Google Colaboraty와 구글 드라이브 연동하기 지난 포스트에서 Anaconda 환경에서 Jupyter Notebook을 설치하는 방법에 대해서 알아보았다. 02-Anaconda 환경에서 Jupyter Notebook, TensorFlow 설치하기 [Mac] 하지만 이 방식의 불편한 점은 개발환경이 local에 종속 된다는 것이다. 다른 컴퓨터에서 작업을 하려면 그 컴퓨터에서도 패키지 등을 재 설치 해야만 같은 개발환경이 구축된다는 점이다. 이 귀찮은 문제의 해결 방법 중 Google에서 제공하는 Google Colaboratory에 대해서 알아보고자 한다. Google Colab은 구글 내부에서 사용하던 Jupyter Notebook을 교육과 연구목적으로 커스터마이징해서 제공하는 오픈된 클라우드 기반 개발 환경이라고 보면 된다. 로컬에 개발환경을 구.. 2021. 1. 6. 02-Anaconda 환경에서 Jupyter Notebook, TensorFlow 설치하기 [Mac] 아나콘다 설치하는 방법은 아래 링크에서 확인할 수 있습니다. 01-Mac에서 아나콘다 설치하는 방법 [Mac] TensorFlow는 2015년 11월 구글 브레인 팀에서 발표한 오픈 소스 라이브러이 이다. 인공 신경망 알고리즘의 개발에 주로 사용되는 라이브러리이며, C++언어로 작성되었으며, Python 등을 위한 API를 제공한다. TensorFlow는 현재(2021.01) 아래의 운영체제에 설치할 수 있다. Python 3.5–3.8 Ubuntu 16.04 or later Windows 7 or later (with C++ redistributable) macOS 10.12.6 (Sierra) or later (no GPU support) Raspbian 9.0 or later 아래의 사이트에서 Te.. 2021. 1. 5. 01-Mac에서 아나콘다 설치하는 방법 [Mac] Anaconda는 파이썬 개발 환경을 쉽게 구축할 수 있도록 도와주는 일종의 패키지형 소프트웨어이다. 아나콘다를 이용하면 파이썬 기반의 개발환경을 쉽게 구성할 수 있다. 1. 아래의 링크에서 자신의 운영체제에 맞는 Installer를 다운 받아 설치한다. www.anaconda.com/products/individual Anaconda | Individual Edition Anaconda's open-source Individual Edition is the easiest way to perform Python/R data science and machine learning on a single machine. www.anaconda.com # 하위호환을 위해서 기존의 아나콘다 버젼을 다운받기 위해서는 .. 2021. 1. 5. Docker를 활용한 TensorFlow 개발환경 설정하기 차후 Docker에 TensorFlow 개발환경을 세팅하기 위한 관련 게시글 모음 www.tensorflow.org/install/docker?hl=ko Docker | TensorFlow Docker는 컨테이너를 사용하여 TensorFlow 설치를 나머지 시스템에서 격리하는 가상 환경을 만듭니다. TensorFlow 프로그램은 호스트 머신과 리소스를 공유(디렉터리 액세스, GPU 사용, 인터넷 연결 등) www.tensorflow.org devyurim.github.io/python/tensorflow/development%20enviroment/docker/2018/05/25/tensorflow-3.html 도커(Docker)를 이용하여 텐서플로우(Tensorflow) GPU 버전 설치하기 - Ubu.. 2021. 1. 5. 인공지능 관련 유용한 사이트 Keras Keras Applications are deep learning models that are made available alongside pre-trained weights. These models can be used for prediction, feature extraction, and fine-tuning. Model Zoo Open source deep learning code and pretrained models. Papers with Code 트랜디한 연구들에 대한 논문 및 소스 코드 공개 Kaggle 머신러닝과 딥러닝을 활용한 데이터 사이언스 대회 공개된 소스코드와 데이터셋을 활용하기 좋은 사이트 2021. 1. 4. 인공지능 관련 학회 NIPS(The Conference and Workshop on Neural Information Processing Systems) 이미지와 자연어 처리 관련 분야 ICML(International Conference on Machine Learning) 기계학습 관련 분야 CVPR(Conference on Computer Vision and Pattern Recognition), ICCV(International Conference on Computer Vision), ECCV(European Conference on Computer Vision) 컴퓨터 비젼, 영상 관련 분야 ACL(Association for Computational Linguistics) 자연어 처리 분야 2021. 1. 4. 이전 1 다음
