GCS에서 파일 복사는 gcloud storage 쓰는게 10배 더 빠르다

10배 더 빠른 gcloud storage cp

GCS에서 파일을 복사할때 보통 gsutil cp 를 사용합니다.
그런데 gcloud storage cp 를 사용하면 네트워크 대역폭을 100% 사용한다고 합니다.
저도 앞으로는 이걸 써볼려고합니다.

https://junbuml.ee/no-gsutil-yes-gcloud-storage

GCS에서 파일을 복사할때 보통 gsutil cp 를 사용합니다. 그런데 gcloud storage cp 를 사용하면 네트워크 대역폭을 100% 사용한다고 합니다. 저도 앞으로는 이걸 써볼려고합니다. https://junbuml.ee/no-gsutil-yes-gcloud-storage

Junbum Lee

gsutil cp보다 10배 빠른 gcloud storage cp

페이지 로드 및 API 속도 개선하는 네 가지 방법

토니모리 공식몰 API 응답시간 개선기

기본에 충실한 개선으로 사용자 편의가 올라간 좋은 사례네요!

https://chris-jang.medium.com/test-c0c0a158d72f

기본에 충실한 개선으로 사용자 편의가 올라간 좋은 사례네요! https://chris-jang.medium.com/test-c0c0a158d72f

Medium

2024년 가을학기에 산호세 주립대 응용 데이터 과학 석사 과정에서 "DATA 226 Data Warehouse and Data Pipelines"이라는 과목을 가르치면서 그동안 17주 과정으로 가르쳤다. 희한하게 판데믹 전에는 이런 내용도 회사 주니어들 혹은 자문하면서 설명하느라 영어로 되어있는 컨텐츠였는데 한국에 있는 분들 대상으로 지난 3-4년 가르치면서 다 한국어로 바꿨다가 이번 강의 때문에 다시 다 영어로 바꿨다.

가르치면서 다시 한번 나는 선생/교수가 맞는 일이란 깨달았지만 동시에 세상이 바뀌고 있는데 이런 식으로 가르치는 것이 맞는지에 대한 큰 의구심을 갖게 되었다. 산호세 주립대는 취업에 집중하는 학교인데도 현실과는 거리가 있다. 예를 들면 GenAI를 사용해 숙제 하는 것을 허용할 것인지 여부인데 개인적으로는 상관할 필요가 없다는 생각이지만 학교 차원에서 어떤 정책이나 원칙이 정해져 있지는 않다.

참고로 커리큘럼은 아래처럼 만들어서 이제 15주차가 끝났다.

 1.  Data System Overview
 2.  Data Warehouse Overview
 3.  Data Warehouse Deepdive (Snowflake)
 4.  Advanced SQLs on Snowflake
 5.  Data Pipeline Overview
 6.  Airflow Overview
 7.  Midterm exam
 8.  Advanced Airflow
 9.  ELT Overview
 10. ELT Deepdive (dbt)
 11. NoSQL Overview (VectorDB)
 12. Big Data Processing (Spark)
 13. Streaming Data Overview (Kafka)
 14. End-to-end Data System & Guest Speaker
 15. Thanksgiving Break
 16. Group Project Presentation
 17. Final exam

77명의 학생을 두 클래스 나눠서 목금 오후 3시부터 6시까지 가르쳤고, 총 10번의 숙제를 냈으며, 두 번의 2인 1조 단기 프로젝트가 있었고 다음 주에 4인 1조 장기 프로젝트 발표가 있고 마지막 주에 기말 고사를 보면 끝난다. 단기 프로젝트를 하는 걸 보면 확실히 현업 경력이 있는 친구들이 잘 한다. 잘한 팀이 많았지만 GitHub에 잘 정리해 올린 팀 두 곳만 소개하면 아래와 같다.

https://github.com/SreenidhiHayagreevan/data226-lab2
https://github.com/sadhvi-singh/CryptoStream_Analytics

다음 주 그룹 프로젝트 발표에서는 어떤 결과물이 나올지 자뭇 기대된다.

2024년 가을학기에 산호세 주립대 응용 데이터 과학 석사 과정에서 "DATA 226 Data Warehouse and Data Pipelines"이라는 과목을 가르치면서 그동안 17주 과정으로 가르쳤다. 희한하게 판데믹 전에는 이런 내용도 회사 주니어들 혹은 자문하면서 설명하느라 영어로 되어있는 컨텐츠였는데 한국에 있는 분들 대상으로 지난 3-4년 가르치면서 다 한국어로 바꿨다가 이번 강의 때문에 다시 다 영어로 바꿨다. 가르치면서 다시 한번 나는 선생/교수가 맞는 일이란 깨달았지만 동시에 세상이 바뀌고 있는데 이런 식으로 가르치는 것이 맞는지에 대한 큰 의구심을 갖게 되었다. 산호세 주립대는 취업에 집중하는 학교인데도 현실과는 거리가 있다. 예를 들면 GenAI를 사용해 숙제 하는 것을 허용할 것인지 여부인데 개인적으로는 상관할 필요가 없다는 생각이지만 학교 차원에서 어떤 정책이나 원칙이 정해져 있지는 않다. 참고로 커리큘럼은 아래처럼 만들어서 이제 15주차가 끝났다. <ol ><li>Data System Overview</li><li>Data Warehouse Overview</li><li>Data Warehouse Deepdive (Snowflake)</li><li>Advanced SQLs on Snowflake</li><li>Data Pipeline Overview</li><li>Airflow Overview</li><li>Midterm exam</li><li>Advanced Airflow</li><li>ELT Overview</li><li>ELT Deepdive (dbt)</li><li>NoSQL Overview (VectorDB)</li><li>Big Data Processing (Spark)</li><li>Streaming Data Overview (Kafka)</li><li>End-to-end Data System &amp; Guest Speaker</li><li>Thanksgiving Break</li><li>Group Project Presentation</li><li>Final exam</li></ol> 77명의 학생을 두 클래스 나눠서 목금 오후 3시부터 6시까지 가르쳤고, 총 10번의 숙제를 냈으며, 두 번의 2인 1조 단기 프로젝트가 있었고 다음 주에 4인 1조 장기 프로젝트 발표가 있고 마지막 주에 기말 고사를 보면 끝난다. 단기 프로젝트를 하는 걸 보면 확실히 현업 경력이 있는 친구들이 잘 한다. 잘한 팀이 많았지만 GitHub에 잘 정리해 올린 팀 두 곳만 소개하면 아래와 같다. https://github.com/SreenidhiHayagreevan/data226-lab2https://github.com/sadhvi-singh/CryptoStream_Analytics 다음 주 그룹 프로젝트 발표에서는 어떤 결과물이 나올지 자뭇 기대된다.

산호세 주립대에서 강의한 Data Engineering 과목 커리큘럼

전 보통 기술에 대한 예측은 꺼리는 편입니다만 이건 꽤 확신을 갖고 얘기할 수 있을 것 같습니다. ‘글을 쓸 수 있는’ 사람들은 수십년 내로 굉장히 드문 존재가 될 것입니다. …

글쓰기와 글쓰기맹(write-nots) (번역)

폴 그레이엄의 글을 번역한 글인데 재미있게 읽었습니다.

AI가 앞으로는 글을 대신 써줄 것이므로 앞으로 세상은 글을 쓰는 사람과 글을 쓰지 못하는 글쓰기맹 양극단으로 나뉘고 중간이 사라질 것으로 예상되는데 글쓰기는 곧 사고과정이므로 이렇게 양극단으로 나뉘어지는 것은 위험하다는 의견의 글입니다.

지난 과거에서도 그렇듯이 기술의 발전은 대체로 중간을 없애고 양극단으로 나뉘게 하는 편이라고 생각하는데 AI는 그 강력함 만큼 글쓰기에 대한 폴 그레이엄의 의견에 저도 동의하는 편입니다. 글쓰기는 단순이 글을 완성하냐 마냐의 문제가 아니고 사고과정을 발전시키기 때문에 단기간으로 보면 쉽게 글을 쓸 수 있는 것으로 보일 수 있지만 결국은 그 사고 과정으로 인한 차이가 나타날 것이라고 생각합니다.

https://ebadak.news/2024/11/06/writes/

폴 그레이엄의 글을 번역한 글인데 재미있게 읽었습니다. AI가 앞으로는 글을 대신 써줄 것이므로 앞으로 세상은 글을 쓰는 사람과 글을 쓰지 못하는 글쓰기맹 양극단으로 나뉘고 중간이 사라질 것으로 예상되는데 글쓰기는 곧 사고과정이므로 이렇게 양극단으로 나뉘어지는 것은 위험하다는 의견의 글입니다. 지난 과거에서도 그렇듯이 기술의 발전은 대체로 중간을 없애고 양극단으로 나뉘게 하는 편이라고 생각하는데 AI는 그 강력함 만큼 글쓰기에 대한 폴 그레이엄의 의견에 저도 동의하는 편입니다. 글쓰기는 단순이 글을 완성하냐 마냐의 문제가 아니고 사고과정을 발전시키기 때문에 단기간으로 보면 쉽게 글을 쓸 수 있는 것으로 보일 수 있지만 결국은 그 사고 과정으로 인한 차이가 나타날 것이라고 생각합니다. https://ebadak.news/2024/11/06/writes/

이바닥늬우스

인티그레이션은 치과 의료 플랫폼 ‘데니어(DENEER)‘를 운영하는 메디테크 기업입니다. 데니어는 전국 치과의사와 치대생의 53%가 가입한 국내 최대 치과 전문 커뮤니티 ‘모어덴(moreDEN)‘을 통해 의료진 간 네트워킹, 구인/구직, 커머스, 온라인 교육 등 종합적인 디지털 헬스케어 서비스를 제공하고 있습니다. 인티그레이션이 운영하는 모어덴 플랫폼에는 현직 치과의사들이 공유한 3만여 개의 임상 Q&A 데이터가 축적되어 있습니다. 이 데이터는 단순한 질문과 답변의 모음이 […]

Amazon Bedrock 으로 만든 의료 전문 Q&A 챗봇 구현 여정 | Amazon Web Services

인티그레이션은 치과 의료 플랫폼 ‘데니어(DENEER)‘를 운영하는 메디테크 기업입니다. 데니어는 전국 치과의사와 치대생의 53%가 가입한 국내 최대 치과 전문 커뮤니티 ‘모어덴(moreDEN)‘을 통해 의료진 간 네트워킹, 구인/구직, 커머스, 온라인 교육 등 종합적인 디지털 헬스케어 서비스를 제공하고 있습니다.

모어덴 플랫폼에는 현직 치과의사들이 공유한 3만여 개의 임상 Q&A 데이터가 축적되어 있습니다. 이러한 양질의 데이터를 보다 효과적으로 활용하고, 증가하는 의료 정보 문의에 대한 24시간 응대 체계를 구축하여, 의료진의 반복적인 기초 문의 응대 업무 부담을 해소하기 위해 인티그레이션은 AWS 기반의 AI 챗봇 서비스 ‘FRIDAY’를 개발했습니다. 마블 코믹스의 아이언맨에 등장하는 AI 비서 ‘자비스’의 후속 버전에서 착안한 FRIDAY는 의료진들에게 실시간으로 전문적인 의료 정보를 제공하는 AI 비서 역할을 수행합니다.

의료분야이다 보니 RAG 시스템은 효과적인 정보 검색과 정확한 답변 생성이라는 두 가지 핵심 요소를 중심으로 설계되었습니다.

 1. 데이터 전처리: 계층적 청킹(hierarchical chunking) 기법을 사용하여 데이터를 분할했습니다. 단순 질의 응답 뿐만 아니라 의료진들이 함께 평가한 상위 우수 답변이 데이터에 포함되도록 전처리 과정을 거쳤습니다.
 2. 검색 최적화: 검색할 때에는 작은 크기의 청크를 사용하여 정확한 검색 결과를 얻도록 하였고, 답변을 생성할 때에는 보다 큰 크기의 청크를 사용하여 풍부한 맥락 정보를 제공하였습니다.
 3. 프롬프트 전략: 응답의 정확성을 높이기 위하여 적절한 역할을 부여하고, 지시 기반의 프롬프팅 기법과 추가 맥락을 설정함으로써 보다 정확하면서도 상황에 맞는 답변을 유도하였습니다.
 4. 질의 재작성: 사용자의 질문을 분석하여 핵심 키워드를 추출하고, 이를 바탕으로 사용자의 의도를 반영한 검색 질의를 작성하였습니다. 이를 통해 Q&A 데이터 뿐만 아니라 관련 논문도 찾아보게 함으로써 답변의 품질을 높였습니다.
 5. 세션 비유지 전략: 각 질문을 독립적으로 처리하여 시스템의 복잡도를 낮추고 확장성을 높였습니다. 이를 통해 항상 최신 정보를 바탕으로 일관성 있는 답변을 제공할 수 있게 되었습니다.

https://aws.amazon.com/ko/blogs/tech/medical-chatbot-built-with-amazon-bedrock/

인티그레이션은 치과 의료 플랫폼 ‘데니어(DENEER)‘를 운영하는 메디테크 기업입니다. 데니어는 전국 치과의사와 치대생의 53%가 가입한 국내 최대 치과 전문 커뮤니티 ‘모어덴(moreDEN)‘을 통해 의료진 간 네트워킹, 구인/구직, 커머스, 온라인 교육 등 종합적인 디지털 헬스케어 서비스를 제공하고 있습니다. 모어덴 플랫폼에는 현직 치과의사들이 공유한 3만여 개의 임상 Q&amp;A 데이터가 축적되어 있습니다. 이러한 양질의 데이터를 보다 효과적으로 활용하고, 증가하는 의료 정보 문의에 대한 24시간 응대 체계를 구축하여, 의료진의 반복적인 기초 문의 응대 업무 부담을 해소하기 위해 인티그레이션은 AWS 기반의 AI 챗봇 서비스 ‘FRIDAY’를 개발했습니다. 마블 코믹스의 아이언맨에 등장하는 AI 비서 ‘자비스’의 후속 버전에서 착안한 FRIDAY는 의료진들에게 실시간으로 전문적인 의료 정보를 제공하는 AI 비서 역할을 수행합니다. 의료분야이다 보니 RAG 시스템은 효과적인 정보 검색과 정확한 답변 생성이라는 두 가지 핵심 요소를 중심으로 설계되었습니다. <ol ><li>데이터 전처리: 계층적 청킹(hierarchical chunking) 기법을 사용하여 데이터를 분할했습니다. 단순 질의 응답 뿐만 아니라 의료진들이 함께 평가한 상위 우수 답변이 데이터에 포함되도록 전처리 과정을 거쳤습니다.</li><li>검색 최적화: 검색할 때에는 작은 크기의 청크를 사용하여 정확한 검색 결과를 얻도록 하였고, 답변을 생성할 때에는 보다 큰 크기의 청크를 사용하여 풍부한 맥락 정보를 제공하였습니다.</li><li>프롬프트 전략: 응답의 정확성을 높이기 위하여 적절한 역할을 부여하고, 지시 기반의 프롬프팅 기법과 추가 맥락을 설정함으로써 보다 정확하면서도 상황에 맞는 답변을 유도하였습니다.</li><li>질의 재작성: 사용자의 질문을 분석하여 핵심 키워드를 추출하고, 이를 바탕으로 사용자의 의도를 반영한 검색 질의를 작성하였습니다. 이를 통해 Q&amp;A 데이터 뿐만 아니라 관련 논문도 찾아보게 함으로써 답변의 품질을 높였습니다.</li><li>세션 비유지 전략: 각 질문을 독립적으로 처리하여 시스템의 복잡도를 낮추고 확장성을 높였습니다. 이를 통해 항상 최신 정보를 바탕으로 일관성 있는 답변을 제공할 수 있게 되었습니다.</li></ol> https://aws.amazon.com/ko/blogs/tech/medical-chatbot-built-with-amazon-bedrock/

Amazon Web Services

의료진을 위한 정확한 AI 비서 구현을 위한 여정..!

에이전트소프트 에이전트소프트는 “가장 가치 있는 자산은 지식이며, 우리는 그 지식에 가치를 창출할 수 있는 대리자가 되자”라는 신념으로 2000년에 설립된 IT 서비스 기업입니다. 대한민국의 대표적인 지식거래 플랫폼인 해피캠퍼스를 운영하며, 20년 이상 지식 콘텐츠 거래 서비스 분야에서 선도적인 위치를 지켜왔습니다. 해피캠퍼스는 누구나 쉽고 편리하게 지식을 공유하고 거래할 수 있는 플랫폼으로, 개인 간의 지식 교류와 활용을 촉진하는 새로운 […]

해피캠퍼스의 Easy AI: Amazon Bedrock을 활용한 레포트 생성 | Amazon Web Services

에이전트소프트는 대한민국의 대표적인 지식거래 플랫폼인 해피캠퍼스를 20년 이상 운영하고 있습니다. 해피캠퍼스의 새로운 기능인 EasyAI는 사용자가 주제를 입력하면 이러한 방대한 데이터베이스에서 관련된 자료를 선별하고 맞춤형 초안을 제공하는 기능을 추가했습니다.

해피캠퍼스에 축적된 수백만 건의 자료를 기반으로 신속하고 정확한 문서 초안을 제공하여, 사용자들이 과제 시작 단계에서 겪는 불필요한 고민과 시간 낭비를 최소화합니다. 특히 주제와 관련된 검증된 자료들을 AI가 자동으로 선별하고 분석하여 초안을 작성해주므로, 사용자는 이를 토대로 자신만의 독창적인 관점을 추가하고 과제의 핵심 내용 작성에 더욱 집중할 수 있습니다.

구현과정에서 레포트당 평균 15,000 token 정도의 길이를 지닌 자료의 특성과 한번에 출력 가능한 Claude모델의 max_token limit을 고려해 목차별로 Bedrock API를 호출하며, 수용해야 하는 예상 동시 접속자 수와 초안 생성 소요 시간을 줄이기 위해 Amazon Bedrock을 멀티 리전기능을 활용하고 있습니다

https://aws.amazon.com/ko/blogs/tech/happycampus-bedrock-report-creation/

에이전트소프트는 대한민국의 대표적인 지식거래 플랫폼인 해피캠퍼스를 20년 이상 운영하고 있습니다. 해피캠퍼스의 새로운 기능인 EasyAI는 사용자가 주제를 입력하면 이러한 방대한 데이터베이스에서 관련된 자료를 선별하고 맞춤형 초안을 제공하는 기능을 추가했습니다. 해피캠퍼스에 축적된 수백만 건의 자료를 기반으로 신속하고 정확한 문서 초안을 제공하여, 사용자들이 과제 시작 단계에서 겪는 불필요한 고민과 시간 낭비를 최소화합니다. 특히 주제와 관련된 검증된 자료들을 AI가 자동으로 선별하고 분석하여 초안을 작성해주므로, 사용자는 이를 토대로 자신만의 독창적인 관점을 추가하고 과제의 핵심 내용 작성에 더욱 집중할 수 있습니다. 구현과정에서 레포트당 평균 15,000 token 정도의 길이를 지닌 자료의 특성과 한번에 출력 가능한 Claude모델의 max_token limit을 고려해 목차별로 Bedrock API를 호출하며, 수용해야 하는 예상 동시 접속자 수와 초안 생성 소요 시간을 줄이기 위해 Amazon Bedrock을 멀티 리전기능을 활용하고 있습니다 https://aws.amazon.com/ko/blogs/tech/happycampus-bedrock-report-creation/

레포트 초안을 작성해주는.. 해피캠퍼스의 EasyAI

Mirae Asset Securities has completed its acquisition of Sharekhan, a top 10 local brokerage firm in India, for 586.6 billion won, the company announced on Nov.

Mirae Asset Securities Completes Acquisition of Indian Brokerage Firm Sharekhan

Mirae Asset Securities Completes Acquisition of Indian Brokerage Firm Sharekhan
https://www.businesskorea.co.kr/news/articleView.html?idxno=230475

미래에셋, 인도 증권사 인수 완료…'미래에셋쉐어칸' 출범
https://www.hankyung.com/article/202411265463i

1년 반 정도를 끌어온 크로스보더 M&A 건이 드디어 완료되었습니다.
정말 다들 고생이 많았습니다. 고맙습니다.
앞으로도 성장을 위해 전략적인 지원을 아끼지 않을 것입니다!

Mirae Asset Securities Completes Acquisition of Indian Brokerage Firm Sharekhanhttps://www.businesskorea.co.kr/news/articleView.html?idxno=230475 미래에셋, 인도 증권사 인수 완료…'미래에셋쉐어칸' 출범https://www.hankyung.com/article/202411265463i 1년 반 정도를 끌어온 크로스보더 M&amp;A 건이 드디어 완료되었습니다. 정말 다들 고생이 많았습니다. 고맙습니다.앞으로도 성장을 위해 전략적인 지원을 아끼지 않을 것입니다!

Businesskorea

Mirae Asset Sharekhan

최근 대학생 몇 분을 멘토링하고 있다. 그들은 팀 프로젝트를 위해 정말 치열하게 노력 중이다. 멋진 결과물을 만들기 위해 밤낮으로 고민하는 모습을 보며, 나도 그들의 열정에 동화되어 더 진지하게 멘토링에 임하고 있다.

우리는 늘 좋은 결과물을 만들기 위해 노력한다. 나 역시 당근마켓에서 의미 있는 결과들을 만들어내기 위해 동료들과 함께 매일 고민하고 있다. 얼마 전 마무리한 당근 테크 밋업도 그런 결과물 중 하나다. 하지만 결과물이 전부여야 할까? 결과물이 주는 만족감은 생각보다 오래가지 않는다. 새로운 목표가 생기면 이전의 성취는 금세 흐릿해지기 마련이다.

그래서 나는 과정이 재미있어야 한다고 생각한다. 당근 테크 밋업은 단 하루의 행사를 위해 6개월이라는 긴 여정을 달려온 프로젝트였다. 그 과정에서 동료들과 함께 문제를 해결하고, 아이디어를 나누고, 때로는 실수하고 넘어졌지만, 다시 일어서던 순간순간이 즐거웠다. 그 재미가 있었기에 행사를 성공적으로 마무리할 수 있었다고 믿는다. 결과에만 집착하다 보면 모든 것이 짐이 되고, 그러다 보면 역설적으로 좋은 결과도 멀어진다.

결과는 짧은 순간의 만족일 뿐이다. 반면 과정은 그보다 몇 배는 더 길다. 우리가 진정으로 행복해지려면, 그 긴 과정이 재미있어야 한다. 물론 이것이 쉬운 일은 아니다. 때로는 지치고, 힘들고, 포기하고 싶을 때도 있다. 그래서 오늘도 나는 이렇게 바람을 적어본다.

"재미있었으면 좋겠습니다!"

최근 대학생 몇 분을 멘토링하고 있다. 그들은 팀 프로젝트를 위해 정말 치열하게 노력 중이다. 멋진 결과물을 만들기 위해 밤낮으로 고민하는 모습을 보며, 나도 그들의 열정에 동화되어 더 진지하게 멘토링에 임하고 있다. 우리는 늘 좋은 결과물을 만들기 위해 노력한다. 나 역시 당근마켓에서 의미 있는 결과들을 만들어내기 위해 동료들과 함께 매일 고민하고 있다. 얼마 전 마무리한 당근 테크 밋업도 그런 결과물 중 하나다. 하지만 결과물이 전부여야 할까? 결과물이 주는 만족감은 생각보다 오래가지 않는다. 새로운 목표가 생기면 이전의 성취는 금세 흐릿해지기 마련이다. 그래서 나는 과정이 재미있어야 한다고 생각한다. 당근 테크 밋업은 단 하루의 행사를 위해 6개월이라는 긴 여정을 달려온 프로젝트였다. 그 과정에서 동료들과 함께 문제를 해결하고, 아이디어를 나누고, 때로는 실수하고 넘어졌지만, 다시 일어서던 순간순간이 즐거웠다. 그 재미가 있었기에 행사를 성공적으로 마무리할 수 있었다고 믿는다. 결과에만 집착하다 보면 모든 것이 짐이 되고, 그러다 보면 역설적으로 좋은 결과도 멀어진다. 결과는 짧은 순간의 만족일 뿐이다. 반면 과정은 그보다 몇 배는 더 길다. 우리가 진정으로 행복해지려면, 그 긴 과정이 재미있어야 한다. 물론 이것이 쉬운 일은 아니다. 때로는 지치고, 힘들고, 포기하고 싶을 때도 있다. 그래서 오늘도 나는 이렇게 바람을 적어본다. "재미있었으면 좋겠습니다!"

재미있었으면 좋겠습니다!

테오의 스프린트 18기 참가 신청

🚀 12/3(화) ~ 12/9(월) 테오의 스프린트 18기 참가자 모집 (게릴라라 미안해요)
- 기획부터 설계 디자인 프로토타입 테스트까지의 구글 스프린트 5일간의 협업경험을 온라인에서 함께 하는 시간!
- (디자이너님들도 관심 많이 가져주세요!)

안녕하세요. 스프린트를 기다리고 계셨던 분들에게 18기 모집 소식을 전달드립니다.
개인적인 사정으로 인해서 계속 날짜를 미루고 왔는데요.
또 개인적인 사정으로 다음주가 아니면 안되는 상황이 되었습니다. 아니면 정말로 올해는 못할 것 같아요.

이제는 게더타운, ZEP등의 메타버스 플랫폼등의 가격도 만만찮아서 이것 마저도 후원을 받아야 하는 상황인데요,
다행히 이번에 TEOConf 2024의 후원 해주신 <팀 스파르타 항해플러스>에서 스프린트도 지원을 해주시기로 했습니다. (여러분 ... 솔직히 이거 비용 많이 비싸요 ㅠ 다시 한번 후원 감사드립니다)

게릴라처럼 갑자기 전달되어 모집기간이 충분치 않다는거 너무나 잘 압니다.
그렇지만 1주일간 협업을 어떻게 하는지 프로젝트를 어떻게 기획하고 만들어가는지 배울 수 있는 기회를 함께 할 수 있으면 좋겠습니다.

8:30부터 1주일간 진행이 되구요, 가급적 시간을 빼지 않고 가능하신 분들이기를 바랍니다.
개인사정이 있을 수는 있지만 지도그리기 - 스케치 - 결정하기 - 프로토타이핑 - 테스트 등 각 날짜마다 연속되어 있지만 전혀 다른 활동들로 구성이 되어 있기 때문에 빠지면 맥락을 따라가기 어려울 거에요.

개발 실력은 중요하지 않습니다. 협업을 배우는 자리이니 다른 사람과 오히려 함께 하고 싶어하고 함께 하는 법을 배우는 시간이 되기를 바랍니다.

감사합니다! :)

https://docs.google.com/spreadsheets/d/1D9xf_2I-65n4wukujYZQvm8M1PPeCS_0zsV1iir_TJk/edit?gid=0#gid=0

🚀 12/3(화) ~ 12/9(월) 테오의 스프린트 18기 참가자 모집 (게릴라라 미안해요) - 기획부터 설계 디자인 프로토타입 테스트까지의 구글 스프린트 5일간의 협업경험을 온라인에서 함께 하는 시간! - (디자이너님들도 관심 많이 가져주세요!) 안녕하세요. 스프린트를 기다리고 계셨던 분들에게 18기 모집 소식을 전달드립니다. 개인적인 사정으로 인해서 계속 날짜를 미루고 왔는데요. 또 개인적인 사정으로 다음주가 아니면 안되는 상황이 되었습니다. 아니면 정말로 올해는 못할 것 같아요. 이제는 게더타운, ZEP등의 메타버스 플랫폼등의 가격도 만만찮아서 이것 마저도 후원을 받아야 하는 상황인데요, 다행히 이번에 TEOConf 2024의 후원 해주신 &lt;팀 스파르타 항해플러스&gt;에서 스프린트도 지원을 해주시기로 했습니다. (여러분 ... 솔직히 이거 비용 많이 비싸요 ㅠ 다시 한번 후원 감사드립니다) 게릴라처럼 갑자기 전달되어 모집기간이 충분치 않다는거 너무나 잘 압니다. 그렇지만 1주일간 협업을 어떻게 하는지 프로젝트를 어떻게 기획하고 만들어가는지 배울 수 있는 기회를 함께 할 수 있으면 좋겠습니다. 8:30부터 1주일간 진행이 되구요, 가급적 시간을 빼지 않고 가능하신 분들이기를 바랍니다. 개인사정이 있을 수는 있지만 지도그리기 - 스케치 - 결정하기 - 프로토타이핑 - 테스트 등 각 날짜마다 연속되어 있지만 전혀 다른 활동들로 구성이 되어 있기 때문에 빠지면 맥락을 따라가기 어려울 거에요. 개발 실력은 중요하지 않습니다. 협업을 배우는 자리이니 다른 사람과 오히려 함께 하고 싶어하고 함께 하는 법을 배우는 시간이 되기를 바랍니다. 감사합니다! :) https://docs.google.com/spreadsheets/d/1D9xf_2I-65n4wukujYZQvm8M1PPeCS_0zsV1iir_TJk/edit?gid=0#gid=0

Google Docs

🚀 12/3(화) ~ 12/9(월) 테오의 스프린트 18기 참가자 모집

요즘 혼란한 상황 속에서 저는 3가지가 더욱더 중요해질 것이라는 생각합니다. 그 3가지는 바로, 1) 좋은 콘텐츠, 2) 훌륭한 실행, 3) 다정한 관계입니다.

[2024년 12월] 썸원 프라임 멤버십 모집 안내

1. 어느덧 올해도 한 달여 정도밖에 남지 않았는데요. 대내외적인 경제 상황이 갈수록 어려워짐에 따라 여러 우려의 목소리들이 사방에서 들려오고 있습니다.

2. 제가 잘은 모르지만, 개인적으로는 어려운 상황일수록 프로젝트 썸원이 추구하는 3가지가 더 중요해질 것이라고 믿는데요. 그 3가지는 바로, 1) 좋은 콘텐츠, 2) 훌륭한 실행, 3) 다정한 관계입니다.

3. 어렵고 상황이 급박하게 변화할수록 그 상황을 슬기롭게 헤쳐나가려면 자신 안의 에고에 갇히는 것이 아니라, 무엇이 자신에게 필요한 정보인지를 찾고, 다른 사람들의 의견과 시선에 개방성을 가지고 더 좋은 아이디어와 타당한 근거들을 찾아야 하는데요. 저는 그게 좋은 콘텐츠의 역할이라고 생각합니다.

4. 다만, 아무리 좋은 정보를 알아도 이를 실행하지 않으면 결국에는 아무런 변화가 일어나지 않는데요. 따라서 본인이 알고 있는 것, 본인이 타당하고 생각하는 것들을 실행하는 일은 변화에 있어 필연적으로 필요한 일입니다.

5. 그리고 거칠고 험난한 세상에서 자신이 믿는 것, 자신이 옳다고 생각하는 것을 실행하려면, 주변에 다정한 관계가 있는 것이 중요한데요. 힘들고 어려울 때 주변에서 응원해주는 사람이나 비슷한 목적의식을 가지고 실행하는 사람이 있으면 그만큼 에너지도 얻고 때때로는 시너지도 만들어지기 때문입니다.

6. 그리고 이 3가지는 제가 삶에서 추구하는 것들이자 회사로서 프로젝트 썸원이 지향하는 것들인데요. 물론 고작 9900원짜리 월 멤버십이 이 3가지를 다 줄 수 있느냐고 반문할 수도 있겠습니다만,

7. 이 3가지를 멤버십 회원분들께서 경험하실 수 있도록 최선을 다하는 것이 저의 역할이라고 생각합니다.

8. 더불어 단기적으로는 한 번에 이 3가지를 얻는 것이 힘들 수 있지만, 계속 노력하다 보면 장기적으로는 멤버십 회원분들에게 이 3가지를 전해드릴 수 있다고 믿고 있는데요. 그런 의미에서 지난 4년여 동안의 저의 분투가 이를 만들어가는 과정이었고, 앞으로도 제가 나아갈 여정이라고 생각하고 있습니다.

9. 그러니 올해의 마지막 달인 12월을 썸원 프라임 멤버십과 함께 하실 분들께서는 자세한 내용 참고해주시면 좋을 것 같고, 12월 썸원 프라임 멤버십을 이용하는 게 2025년을 한 발 빠르게 준비하는 길이라고 믿숩니다 (흐흐) 늘 감사합니다 ;)

1. 어느덧 올해도 한 달여 정도밖에 남지 않았는데요. 대내외적인 경제 상황이 갈수록 어려워짐에 따라 여러 우려의 목소리들이 사방에서 들려오고 있습니다. 2. 제가 잘은 모르지만, 개인적으로는 어려운 상황일수록 프로젝트 썸원이 추구하는 3가지가 더 중요해질 것이라고 믿는데요. 그 3가지는 바로, 1) 좋은 콘텐츠, 2) 훌륭한 실행, 3) 다정한 관계입니다. 3. 어렵고 상황이 급박하게 변화할수록 그 상황을 슬기롭게 헤쳐나가려면 자신 안의 에고에 갇히는 것이 아니라, 무엇이 자신에게 필요한 정보인지를 찾고, 다른 사람들의 의견과 시선에 개방성을 가지고 더 좋은 아이디어와 타당한 근거들을 찾아야 하는데요. 저는 그게 좋은 콘텐츠의 역할이라고 생각합니다. 4. 다만, 아무리 좋은 정보를 알아도 이를 실행하지 않으면 결국에는 아무런 변화가 일어나지 않는데요. 따라서 본인이 알고 있는 것, 본인이 타당하고 생각하는 것들을 실행하는 일은 변화에 있어 필연적으로 필요한 일입니다. 5. 그리고 거칠고 험난한 세상에서 자신이 믿는 것, 자신이 옳다고 생각하는 것을 실행하려면, 주변에 다정한 관계가 있는 것이 중요한데요. 힘들고 어려울 때 주변에서 응원해주는 사람이나 비슷한 목적의식을 가지고 실행하는 사람이 있으면 그만큼 에너지도 얻고 때때로는 시너지도 만들어지기 때문입니다. 6. 그리고 이 3가지는 제가 삶에서 추구하는 것들이자 회사로서 프로젝트 썸원이 지향하는 것들인데요. 물론 고작 9900원짜리 월 멤버십이 이 3가지를 다 줄 수 있느냐고 반문할 수도 있겠습니다만, 7. 이 3가지를 멤버십 회원분들께서 경험하실 수 있도록 최선을 다하는 것이 저의 역할이라고 생각합니다. 8. 더불어 단기적으로는 한 번에 이 3가지를 얻는 것이 힘들 수 있지만, 계속 노력하다 보면 장기적으로는 멤버십 회원분들에게 이 3가지를 전해드릴 수 있다고 믿고 있는데요. 그런 의미에서 지난 4년여 동안의 저의 분투가 이를 만들어가는 과정이었고, 앞으로도 제가 나아갈 여정이라고 생각하고 있습니다. 9. 그러니 올해의 마지막 달인 12월을 썸원 프라임 멤버십과 함께 하실 분들께서는 자세한 내용 참고해주시면 좋을 것 같고, 12월 썸원 프라임 멤버십을 이용하는 게 2025년을 한 발 빠르게 준비하는 길이라고 믿숩니다 (흐흐) 늘 감사합니다 ;)

Somewon on Notion

12월 썸원 프라임 멤버십 모집 안내

An end-to-end open source machine learning platform for everyone. Discover TensorFlow's flexible ecosystem of tools, libraries and community resources.

TensorFlow

간단한 챗봇 구축부터 복잡한 언어 모델 개발까지, 이러한 프레임워크는 최신 AI 애플리케이션의 기반이 됩니다. 2024년에 주목할 만한 가장 중요한 AI 프레임워크 7가지 내용을 공유해봅니다!

🎃 텐서플로우
 * https://www.tensorflow.org/
 * 연구용 및 프로덕션용 머신 러닝 애플리케이션을 위한 포괄적인 플랫폼을 제공하는 AI 프레임워크 생태계에 대한 Google의 강력한 기여
   * 프레임워크 자체는 오픈 소스이므로 스타트업과 대기업 모두에게 비용 효율적
   * 리소스에는 포괄적인 문서, 사전 학습된 모델, TensorFlow Hub를 통한 데이터 세트가 포함되어 있어 AI 솔루션을 빠르게 개발 및 배포 지원
 * TensorFlow의 주요 특징 및 기능
   * TensorFlow의 핵심은 AI 개발을 위해 선호되는 강력한 기능 세트 제공
   * 유연한 아키텍처: 원활한 전환을 통해 CPU 및 GPU 컴퓨팅 모두 지원
   * 시각화 도구: 상세한 모델 검사 및 디버깅을 가능하게 하는 TensorBoard
   * 프로덕션 준비 완료: 모바일, 엣지, 클라우드 플랫폼 전반에 걸쳐 모델 배포 가능
   * 커뮤니티 지원: 광범위한 문서와 활발한 개발자 커뮤니티
   * 사전 학습된 모델: 바로 사용할 수 있는 방대한 모델 라이브러리 액세스
 * TensorFlow 구현 모범 사례
   * 코드를 더 작고 관리하기 쉬운 함수로 리팩터링하고 가장 큰 계산 블록을 @ tf.function으로 장식하여 최적의 성능을 발휘할 때 가장 잘 작동
   * 모델 개발의 경우, 높은 수준의 모델 구성을 위해 Keras API를 활용하면서 필요한 경우 낮은 수준의 TensorFlow 연산에 대한 액세스를 유지

🎃 PyTorch
 * https://pytorch.org/
 * 직관적인 디자인과 동적 계산 기능으로 AI 프레임워크 환경에 혁신을 일으킨 Meta AI의 PyTorch는 연구자와 개발자 모두에게 사랑받는 제품
   * 포럼, 포괄적인 문서, Meta AI 연구팀의 정기 업데이트를 통한 광범위한 커뮤니티 지원의 이점
   * 엔터프라이즈 사용자를 위해 PyTorch Enterprise는 향상된 기능과 전용 지원 채널을 제공하여 프로덕션 환경에서 안정적인 배포 보장
   * NumPy 및 Pandas를 비롯한 Python의 과학 컴퓨팅 에코시스템과 원활하게 통합되어 생성형 AI 모델과 대규모 언어 모델(LLM)을 개발하는 데 특히 효과적
   * 동적 계산 그래프를 유연하게 처리
 * PyTorch 아키텍처 및 구성 요소
   * PyTorch의 아키텍처는 개발 단계에서 실시간으로 모델을 조정할 수 있는 Autograd라는 동적 계산 그래프 시스템 중심
   * 텐서 연산: GPU 가속을 통한 고급 수학적 연산
   * 신경망 모듈: 사전 구축 및 커스터마이징 가능한 네트워크 레이어
   * 최적화 도구: 모델 트레이닝을 위한 정교한 알고리즘
   * 데이터 유틸리티: 효율적인 데이터 로딩 및 전처리 도구
 * PyTorch 개발 워크플로
   * 데이터 준비
     * 입력 데이터를 PyTorch 텐서로 변환하기
     * 사용자 정의 데이터 세트 및 데이터 로더 생성
     * 필요한 전처리 변환 적용
   * 모델 개발
     * torch.nn을 사용하여 네트워크 아키텍처 정의하기
     * 포워드 패스 계산 구현하기
     * 손실 함수 및 옵티마이저 구성

🎃 LangChain
 * https://www.langchain.com/
 * 개발자가 대규모 언어 모델의 힘을 활용하는 방식을 혁신적으로 변화시킨 LangChain은 복잡한 LLM 기능과 실제 애플리케이션 간의 격차를 해소하는 획기적인 AI 프레임워크로 부상
   * 강력한 문서, 광범위한 커뮤니티 지원, 지속적인 업데이트를 통해 개발자가 최첨단 AI 애플리케이션을 구축하면서 투자를 극대화할 수 있도록 지원
 * LangChain 프레임워크 개요
   * LangChain은 모듈식 아키텍처와 제너레이티브 AI 개발을 위해 특별히 설계된 포괄적인 도구 세트를 통해 차별화
   * 프럼프트 관리 및 최적화
   * 데이터 증강 생성
   * 의사 결정을 위한 자율 에이전트
   * 컨텍스트 유지를 위한 메모리 시스템
 * 광범위한 통합 기능
   * 외부 데이터 소스
     * 문서 저장소
     * 벡터 데이터베이스
     * API 엔드포인트
   * 개발 도구
     * 버전 관리 시스템
     * 모니터링 플랫폼
     * 배포 서비스
   * 비용을 최적화하기 위해 몇 가지 전략
     * 빈번한 쿼리를 위한 캐싱 메커니즘 활용
     * 가능한 경우 API 호출 일괄 처리
     * 효율적인 리소스 할당을 위해 사용 패턴 모니터링

🎃 허깅 페이스 트랜스포머
 * https://huggingface.co/docs/transformers/en/index
 * 허깅 페이스 트랜스포머 라이브러리는 포괄적인 도구와 모델로 구성된 에코시스템을 통해 전 세계 개발자가 고급 자연어 처리를 이용할 수 있도록 하여 인공지능 대중화의 최전선 위치
 * 허깅 페이스의 핵심 기능
   * 바로 사용할 수 있는 수천 개의 모델이 포함된 사전 학습된 모델 허브
   * PyTorch 및 TensorFlow와의 원활한 통합
   * 고급 토큰화 및 전처리 도구
   * 이전 학습을 위한 기본 지원
   * 포괄적인 문서 및 커뮤니티 리소스
 * 허깅 페이스 구현 가이드
   * 허깅 페이스 트랜스포머 구현은 빠른 개발을 가능하게 하는 간단한 접근 방식.
     * 이 프로세스는 모델 선택에서 시작하여 미세 조정 및 배포를 통해 확장
     * 최적의 결과를 얻으려면 개발자는 모델 아키텍처 세부 사항을 자동으로 처리하고 다양한 모델 유형에 걸쳐 일관된 인터페이스를 제공하는 AutoClass 시스템을 활용하는 데 집중
   * 파이프라인 아키텍처를 통해 작업을 처리하는 데 탁월하므로 개발자는 최소한의 코드로 복잡한 NLP 작업 구현 가능.
     * 여기에는 기본 텍스트 분류부터 고급 생성 AI 애플리케이션까지 모든 것 가능
   * 로컬 및 클라우드 배포 옵션을 모두 제공하며, 비용은 계산 요구 사항과 모델 복잡성에 따라 차이.
     * 기업 사용자는 SSO 지원, 감사 로그, 전용 인프라 옵션과 같은 추가 기능의 혜택
   * 프로덕션 환경에서 작업하는 개발자를 위해 허깅 페이스는 허브에서 직접 전용 및 자동 확장 인프라를 제공하는 추론 엔드포인트 제공.
     * 이를 통해 최적화된 리소스 활용을 통해 비용 효율성을 유지하면서 안정적인 성능 보장

🎃 LlamaIndex
 * https://www.llamaindex.ai/
 * 데이터와 대규모 언어 모델 간의 격차를 해소하기 위해 설계된 LlamaIndex는 개발자가 상황 인식 AI 애플리케이션을 구축하는 방식을 혁신하는 강력한 데이터 프레임워크
   * LLM을 통해 다양한 데이터 소스에 액세스하고 쿼리할 수 있도록 하는 데 특화
   * 엔터프라이즈 배포를 위해 가상의 문서 임베딩과 다양한 벡터 저장소와의 통합과 같은 고급 기능을 제공하여 조직이 비용 효율성을 유지하면서 AI 프레임워크 구현 확장
 * LlamaIndex의 특징 및 기능
   * 정교한 데이터 처리 및 검색 기능 중심
   * 여러 소스 통합을 위한 데이터 커넥터(LlamaHub)
   * 고급 문서 작업(삽입, 삭제, 업데이트)
   * 다중 문서 합성 기능
   * 쿼리 엔진 선택을 위한 라우터 기능
   * 벡터 스토어 통합 및 ChatGPT 플러그인 지원
   * OpenAI 함수 호출 API 호환성
 * 라마인덱스 개발 프로세스
   * 데이터 처리와 쿼리를 모두 최적화하는 2단계 접근 방식
     * 데이터 처리 단계에서 프레임워크는 지식 베이스를 '노드' 객체로 저장된 관리 가능한 청크로 분할하는데, 이는 LLM의 토큰 제한을 처리하는 데 매우 중요
   * 쿼리 프로세스:
     * 노드 수집: 쿼리 컨텍스트에 따라 관련 데이터 수집
     * 응답 합성: LLM 통합을 사용하여 컨텍스트가 풍부한 답변 생성
     * 채팅 엔진 구현: 데이터에 대한 지속적인 대화 활성화
 * 비용 최적화 전략
   * 인덱스 구축 및 쿼리 단계에서 비용을 예측하기 위한 토큰 예측기 구현 포함
   * 개발자가 토큰 사용량을 효과적으로 관리하고 예측할 수 있도록 TokenCounting Handler 콜백 및 MockLLM 구현과 같은 기본 제공 도구를 제공

🎃 OpenAI 프레임워크(OPF)
 * https://platform.openai.com/docs/api-reference/introduction
 * 책임감 있는 안전하고 윤리적인 AI 프레임워크 구현을 위한 새로운 표준 제시
   * 강력한 안전 프로토콜과 최첨단 개발 도구를 결합하여 AI 배포의 혁신과 책임 보장
   * 프레임워크의 종량제 시스템은 모델 선택 및 사용 패턴에 따라 비용이 달라지는 유연한 확장 가능
   * OpenAI는 사용자 지정 데이터 보존 기간과 향상된 보안 기능을 포함한 포괄적인 지원 옵션을 제공
   * 프레임워크의 통합 기능은 다양한 개발 환경으로 확장되어 연구 이니셔티브와 프로덕션 규모의 애플리케이션을 모두 지원
 * OpenAI 프레임워크 구성 요소
   * 위험 평가를 위한 종합적인 평가 시스템
   * 통합 사이버 보안 조치
   * 안전 자문 그룹(SAG) 감독
   * 책임 있는 확장 정책 구현
   * 고급 모니터링 및 테스트 프로토콜
 * OpenAI 구현 전략
   * 안전과 효율성에 중점을 둔 구조화된 접근 방식
   * 철저한 위험 평가로 시작하여 정기적인 안전 훈련과 레드팀 연습을 통해 배포를 계속 진행.
   * 시스템 배포 제어를 위한 절차적 조치와 함께 AI 알고리즘을 개선하기 위한 기술 솔루션을 통합
 * 비용 최적화 전략:
   * 대시보드를 통한 토큰 사용량 모니터링
   * 사용량 임계값 및 알림 구현
   * 작업 요구 사항에 따른 전략적 모델 선택
   * 언어 API는 토큰당 가격이 책정되는 반면, 이미지 생성 모델은 해상도 기반 요금제

🎃 Microsoft JARVIS
 * https://github.com/microsoft/JARVIS
 * 지능형 컨트롤러 아키텍처를 통해 여러 AI 모델을 오케스트레이션하는 획기적인 시스템인 Microsoft의 최신 AI 프레임워크 환경 혁신 JARVIS
   * 서로 다른 AI 모델 간의 원활한 상호 작용을 지원하므로 단일 모델로는 독립적으로 수행할 수 없는 복잡한 작업 실행
   * 로컬 및 클라우드 기반 배포 모델을 모두 지원
   * 엔터프라이즈 구현을 위해 JARVIS는 맞춤형 모델 통합, 전용 지원 채널, 특수 배포 옵션 등의 고급 기능 제공
 * JARVIS 플랫폼 개요
   * JARVIS의 핵심은 ChatGPT를 기본 컨트롤러로 활용하는 협업 시스템
   * 플랫폼의 특징:
     * 멀티모달 처리 기능
     * 실시간 웹 액세스 통합
     * 고급 작업 계획 시스템
     * 모델 간 협업
     * 포괄적인 API 지원
     * 지능형 리소스 관리
 * JARVIS 개발 워크플로(4단계 워크플로우)
   * 작업 계획: ChatGPT가 사용자 요청을 분석하여 관리 가능한 하위 작업으로 세분화
   * 모델 선택: Hugging Face에서 적절한 전문가 모델을 지능적으로 선택
   * 작업 실행: 실시간 모니터링을 통해 선택한 모델의 조정된 실행
   * 응답 통합: 결과를 일관된 출력으로 종합적으로 합성
 * 배포 옵션에 따른 리소스 요구 사항
   * 최소 설정: 16GB VRAM, 100GB 스토리지
   * 표준 설정: 64GB RAM(Jetson AGX Orin에 권장)
   * 클라우드 배포: 유연한 확장 옵션
   * 리소스 관리 시스템은 비용 효율성을 유지하면서 성능을 최적화하므로 연구 및 프로덕션 환경 모두에 적합

🎀 결론 🎀
 * 이 7가지 각 프레임워크는 각기 다른 용도로 사용됩니다.
   * TensorFlow(프러덕션 환경)와 PyTorch(연구환경)는 딥러닝 탁월
   * LangChain과 LlamaIndex는 LM 기반 애플리케이션 구축에 특화 및 LLM 애플리케이션 간소화
   * Hugging Face, OpenAI, Microsoft JARVIS는 자연어 처리와 멀티모달 AI 경계 확장
 * 모든 프레임워크를 동시에 마스터하려고 시도하기보다는 당면한 프로젝트 요구사항에 맞는 프레임워크부터 시작하세요.

 * 출처: https://dev.to/pavanbelagatti/7-cutting-edge-ai-frameworks-every-developer-should-master-13l9

간단한 챗봇 구축부터 복잡한 언어 모델 개발까지, 이러한 프레임워크는 최신 AI 애플리케이션의 기반이 됩니다. 2024년에 주목할 만한 가장 중요한 AI 프레임워크 7가지 내용을 공유해봅니다! 🎃 텐서플로우<ul ><li>https://www.tensorflow.org/</li><li>연구용 및 프로덕션용 머신 러닝 애플리케이션을 위한 포괄적인 플랫폼을 제공하는 AI 프레임워크 생태계에 대한 Google의 강력한 기여<ul ><li>프레임워크 자체는 오픈 소스이므로 스타트업과 대기업 모두에게 비용 효율적</li><li>리소스에는 포괄적인 문서, 사전 학습된 모델, TensorFlow Hub를 통한 데이터 세트가 포함되어 있어 AI 솔루션을 빠르게 개발 및 배포 지원</li></ul></li><li>TensorFlow의 주요 특징 및 기능<ul ><li>TensorFlow의 핵심은 AI 개발을 위해 선호되는 강력한 기능 세트 제공</li><li>유연한 아키텍처: 원활한 전환을 통해 CPU 및 GPU 컴퓨팅 모두 지원</li><li>시각화 도구: 상세한 모델 검사 및 디버깅을 가능하게 하는 TensorBoard</li><li>프로덕션 준비 완료: 모바일, 엣지, 클라우드 플랫폼 전반에 걸쳐 모델 배포 가능</li><li>커뮤니티 지원: 광범위한 문서와 활발한 개발자 커뮤니티</li><li>사전 학습된 모델: 바로 사용할 수 있는 방대한 모델 라이브러리 액세스</li></ul></li><li>TensorFlow 구현 모범 사례<ul ><li>코드를 더 작고 관리하기 쉬운 함수로 리팩터링하고 가장 큰 계산 블록을 @ tf.function으로 장식하여 최적의 성능을 발휘할 때 가장 잘 작동</li><li>모델 개발의 경우, 높은 수준의 모델 구성을 위해 Keras API를 활용하면서 필요한 경우 낮은 수준의 TensorFlow 연산에 대한 액세스를 유지</li></ul></li></ul> 🎃 PyTorch<ul ><li>https://pytorch.org/</li><li>직관적인 디자인과 동적 계산 기능으로 AI 프레임워크 환경에 혁신을 일으킨 Meta AI의 PyTorch는 연구자와 개발자 모두에게 사랑받는 제품<ul ><li>포럼, 포괄적인 문서, Meta AI 연구팀의 정기 업데이트를 통한 광범위한 커뮤니티 지원의 이점</li><li>엔터프라이즈 사용자를 위해 PyTorch Enterprise는 향상된 기능과 전용 지원 채널을 제공하여 프로덕션 환경에서 안정적인 배포 보장</li><li>NumPy 및 Pandas를 비롯한 Python의 과학 컴퓨팅 에코시스템과 원활하게 통합되어 생성형 AI 모델과 대규모 언어 모델(LLM)을 개발하는 데 특히 효과적</li><li>동적 계산 그래프를 유연하게 처리</li></ul></li><li>PyTorch 아키텍처 및 구성 요소<ul ><li>PyTorch의 아키텍처는 개발 단계에서 실시간으로 모델을 조정할 수 있는 Autograd라는 동적 계산 그래프 시스템 중심</li><li>텐서 연산: GPU 가속을 통한 고급 수학적 연산</li><li>신경망 모듈: 사전 구축 및 커스터마이징 가능한 네트워크 레이어</li><li>최적화 도구: 모델 트레이닝을 위한 정교한 알고리즘</li><li>데이터 유틸리티: 효율적인 데이터 로딩 및 전처리 도구</li></ul></li><li>PyTorch 개발 워크플로<ul ><li>데이터 준비<ul ><li>입력 데이터를 PyTorch 텐서로 변환하기</li><li>사용자 정의 데이터 세트 및 데이터 로더 생성</li><li>필요한 전처리 변환 적용</li></ul></li><li>모델 개발<ul ><li>torch.nn을 사용하여 네트워크 아키텍처 정의하기</li><li>포워드 패스 계산 구현하기</li><li>손실 함수 및 옵티마이저 구성</li></ul></li></ul></li></ul> 🎃 LangChain<ul ><li>https://www.langchain.com/</li><li>개발자가 대규모 언어 모델의 힘을 활용하는 방식을 혁신적으로 변화시킨 LangChain은 복잡한 LLM 기능과 실제 애플리케이션 간의 격차를 해소하는 획기적인 AI 프레임워크로 부상<ul ><li>강력한 문서, 광범위한 커뮤니티 지원, 지속적인 업데이트를 통해 개발자가 최첨단 AI 애플리케이션을 구축하면서 투자를 극대화할 수 있도록 지원</li></ul></li><li>LangChain 프레임워크 개요<ul ><li>LangChain은 모듈식 아키텍처와 제너레이티브 AI 개발을 위해 특별히 설계된 포괄적인 도구 세트를 통해 차별화</li><li>프럼프트 관리 및 최적화</li><li>데이터 증강 생성</li><li>의사 결정을 위한 자율 에이전트</li><li>컨텍스트 유지를 위한 메모리 시스템</li></ul></li><li>광범위한 통합 기능<ul ><li>외부 데이터 소스<ul ><li>문서 저장소</li><li>벡터 데이터베이스</li><li>API 엔드포인트</li></ul></li><li>개발 도구<ul ><li>버전 관리 시스템</li><li>모니터링 플랫폼</li><li>배포 서비스</li></ul></li><li>비용을 최적화하기 위해 몇 가지 전략<ul ><li>빈번한 쿼리를 위한 캐싱 메커니즘 활용</li><li>가능한 경우 API 호출 일괄 처리</li><li>효율적인 리소스 할당을 위해 사용 패턴 모니터링</li></ul></li></ul></li></ul> 🎃 허깅 페이스 트랜스포머<ul ><li>https://huggingface.co/docs/transformers/en/index</li><li>허깅 페이스 트랜스포머 라이브러리는 포괄적인 도구와 모델로 구성된 에코시스템을 통해 전 세계 개발자가 고급 자연어 처리를 이용할 수 있도록 하여 인공지능 대중화의 최전선 위치</li><li>허깅 페이스의 핵심 기능<ul ><li>바로 사용할 수 있는 수천 개의 모델이 포함된 사전 학습된 모델 허브</li><li>PyTorch 및 TensorFlow와의 원활한 통합</li><li>고급 토큰화 및 전처리 도구</li><li>이전 학습을 위한 기본 지원</li><li>포괄적인 문서 및 커뮤니티 리소스</li></ul></li><li>허깅 페이스 구현 가이드<ul ><li>허깅 페이스 트랜스포머 구현은 빠른 개발을 가능하게 하는 간단한 접근 방식.<ul ><li>이 프로세스는 모델 선택에서 시작하여 미세 조정 및 배포를 통해 확장</li><li>최적의 결과를 얻으려면 개발자는 모델 아키텍처 세부 사항을 자동으로 처리하고 다양한 모델 유형에 걸쳐 일관된 인터페이스를 제공하는 AutoClass 시스템을 활용하는 데 집중</li></ul></li><li>파이프라인 아키텍처를 통해 작업을 처리하는 데 탁월하므로 개발자는 최소한의 코드로 복잡한 NLP 작업 구현 가능.<ul ><li>여기에는 기본 텍스트 분류부터 고급 생성 AI 애플리케이션까지 모든 것 가능</li></ul></li><li>로컬 및 클라우드 배포 옵션을 모두 제공하며, 비용은 계산 요구 사항과 모델 복잡성에 따라 차이.<ul ><li>기업 사용자는 SSO 지원, 감사 로그, 전용 인프라 옵션과 같은 추가 기능의 혜택</li></ul></li><li>프로덕션 환경에서 작업하는 개발자를 위해 허깅 페이스는 허브에서 직접 전용 및 자동 확장 인프라를 제공하는 추론 엔드포인트 제공.<ul ><li>이를 통해 최적화된 리소스 활용을 통해 비용 효율성을 유지하면서 안정적인 성능 보장</li></ul></li></ul></li></ul> 🎃 LlamaIndex<ul ><li>https://www.llamaindex.ai/</li><li>데이터와 대규모 언어 모델 간의 격차를 해소하기 위해 설계된 LlamaIndex는 개발자가 상황 인식 AI 애플리케이션을 구축하는 방식을 혁신하는 강력한 데이터 프레임워크<ul ><li>LLM을 통해 다양한 데이터 소스에 액세스하고 쿼리할 수 있도록 하는 데 특화</li><li>엔터프라이즈 배포를 위해 가상의 문서 임베딩과 다양한 벡터 저장소와의 통합과 같은 고급 기능을 제공하여 조직이 비용 효율성을 유지하면서 AI 프레임워크 구현 확장</li></ul></li><li>LlamaIndex의 특징 및 기능<ul ><li>정교한 데이터 처리 및 검색 기능 중심</li><li>여러 소스 통합을 위한 데이터 커넥터(LlamaHub)</li><li>고급 문서 작업(삽입, 삭제, 업데이트)</li><li>다중 문서 합성 기능</li><li>쿼리 엔진 선택을 위한 라우터 기능</li><li>벡터 스토어 통합 및 ChatGPT 플러그인 지원</li><li>OpenAI 함수 호출 API 호환성</li></ul></li><li>라마인덱스 개발 프로세스<ul ><li>데이터 처리와 쿼리를 모두 최적화하는 2단계 접근 방식<ul ><li>데이터 처리 단계에서 프레임워크는 지식 베이스를 '노드' 객체로 저장된 관리 가능한 청크로 분할하는데, 이는 LLM의 토큰 제한을 처리하는 데 매우 중요</li></ul></li><li>쿼리 프로세스:<ul ><li>노드 수집: 쿼리 컨텍스트에 따라 관련 데이터 수집</li><li>응답 합성: LLM 통합을 사용하여 컨텍스트가 풍부한 답변 생성</li><li>채팅 엔진 구현: 데이터에 대한 지속적인 대화 활성화</li></ul></li></ul></li><li>비용 최적화 전략<ul ><li>인덱스 구축 및 쿼리 단계에서 비용을 예측하기 위한 토큰 예측기 구현 포함</li><li>개발자가 토큰 사용량을 효과적으로 관리하고 예측할 수 있도록 TokenCounting Handler 콜백 및 MockLLM 구현과 같은 기본 제공 도구를 제공</li></ul></li></ul> 🎃 OpenAI 프레임워크(OPF)<ul ><li>https://platform.openai.com/docs/api-reference/introduction</li><li>책임감 있는 안전하고 윤리적인 AI 프레임워크 구현을 위한 새로운 표준 제시<ul ><li>강력한 안전 프로토콜과 최첨단 개발 도구를 결합하여 AI 배포의 혁신과 책임 보장</li><li>프레임워크의 종량제 시스템은 모델 선택 및 사용 패턴에 따라 비용이 달라지는 유연한 확장 가능</li><li>OpenAI는 사용자 지정 데이터 보존 기간과 향상된 보안 기능을 포함한 포괄적인 지원 옵션을 제공</li><li>프레임워크의 통합 기능은 다양한 개발 환경으로 확장되어 연구 이니셔티브와 프로덕션 규모의 애플리케이션을 모두 지원</li></ul></li><li>OpenAI 프레임워크 구성 요소<ul ><li>위험 평가를 위한 종합적인 평가 시스템</li><li>통합 사이버 보안 조치</li><li>안전 자문 그룹(SAG) 감독</li><li>책임 있는 확장 정책 구현</li><li>고급 모니터링 및 테스트 프로토콜</li></ul></li><li>OpenAI 구현 전략<ul ><li>안전과 효율성에 중점을 둔 구조화된 접근 방식</li><li>철저한 위험 평가로 시작하여 정기적인 안전 훈련과 레드팀 연습을 통해 배포를 계속 진행.</li><li>시스템 배포 제어를 위한 절차적 조치와 함께 AI 알고리즘을 개선하기 위한 기술 솔루션을 통합</li></ul></li><li>비용 최적화 전략:<ul ><li>대시보드를 통한 토큰 사용량 모니터링</li><li>사용량 임계값 및 알림 구현</li><li>작업 요구 사항에 따른 전략적 모델 선택</li><li>언어 API는 토큰당 가격이 책정되는 반면, 이미지 생성 모델은 해상도 기반 요금제</li></ul></li></ul> 🎃 Microsoft JARVIS<ul ><li>https://github.com/microsoft/JARVIS</li><li>지능형 컨트롤러 아키텍처를 통해 여러 AI 모델을 오케스트레이션하는 획기적인 시스템인 Microsoft의 최신 AI 프레임워크 환경 혁신 JARVIS<ul ><li>서로 다른 AI 모델 간의 원활한 상호 작용을 지원하므로 단일 모델로는 독립적으로 수행할 수 없는 복잡한 작업 실행</li><li>로컬 및 클라우드 기반 배포 모델을 모두 지원</li><li>엔터프라이즈 구현을 위해 JARVIS는 맞춤형 모델 통합, 전용 지원 채널, 특수 배포 옵션 등의 고급 기능 제공</li></ul></li><li>JARVIS 플랫폼 개요<ul ><li>JARVIS의 핵심은 ChatGPT를 기본 컨트롤러로 활용하는 협업 시스템</li><li>플랫폼의 특징:<ul ><li>멀티모달 처리 기능</li><li>실시간 웹 액세스 통합</li><li>고급 작업 계획 시스템</li><li>모델 간 협업</li><li>포괄적인 API 지원</li><li>지능형 리소스 관리</li></ul></li></ul></li><li>JARVIS 개발 워크플로(4단계 워크플로우)<ul ><li>작업 계획: ChatGPT가 사용자 요청을 분석하여 관리 가능한 하위 작업으로 세분화</li><li>모델 선택: Hugging Face에서 적절한 전문가 모델을 지능적으로 선택</li><li>작업 실행: 실시간 모니터링을 통해 선택한 모델의 조정된 실행</li><li>응답 통합: 결과를 일관된 출력으로 종합적으로 합성</li></ul></li><li>배포 옵션에 따른 리소스 요구 사항<ul ><li>최소 설정: 16GB VRAM, 100GB 스토리지</li><li>표준 설정: 64GB RAM(Jetson AGX Orin에 권장)</li><li>클라우드 배포: 유연한 확장 옵션</li><li>리소스 관리 시스템은 비용 효율성을 유지하면서 성능을 최적화하므로 연구 및 프로덕션 환경 모두에 적합</li></ul></li></ul> 🎀 결론 🎀<ul ><li>이 7가지 각 프레임워크는 각기 다른 용도로 사용됩니다.<ul ><li>TensorFlow(프러덕션 환경)와 PyTorch(연구환경)는 딥러닝 탁월</li><li>LangChain과 LlamaIndex는 LM 기반 애플리케이션 구축에 특화 및 LLM 애플리케이션 간소화</li><li>Hugging Face, OpenAI, Microsoft JARVIS는 자연어 처리와 멀티모달 AI 경계 확장</li></ul></li><li>모든 프레임워크를 동시에 마스터하려고 시도하기보다는 당면한 프로젝트 요구사항에 맞는 프레임워크부터 시작하세요.</li></ul> <ul ><li>출처: https://dev.to/pavanbelagatti/7-cutting-edge-ai-frameworks-every-developer-should-master-13l9</li></ul>

[Dev]모든 개발자가 마스터해야 할 7가지 AI 프레임워크!

Your Resume App

개발자들을 위한 흥미로운 자가진단 사이트를 소개합니다.
프론트엔드, 백엔드, React 개발자, 디자이너, CEO까지 각 직무별 역량을 체크해 볼 수 있습니다. 세부 항목들을 체크하다 보면 내가 부족한 부분이 무엇인지 자연스럽게 파악할 수 있습니다.

물론 이 테스트가 절대적인 기준은 아니지만, 현재 내가 부족한게 무엇인지를 파악하고 앞으로의 성장 방향을 설정하는데는 참고자료가 될 수 있을것 같습니다.

https://resume.realerror.com/

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resume.realerror.com

IT직군 역량 자가진단 - 프론트엔드부터 CEO까지

학교는 초중고대학의 형태로 학년이 정해져 있고 뭘 배우는지 커리큘럼이 정해져 있으며 시험이란 형태로 정답이란 것이 있다. 많은 한국 사람들은 학교에서 배우는 걸로 만족하지 못하고 학원이나 과외 등등으로 선행 학습을 일상적으로 한다. 실리콘 밸리에 와보니 일부 극성인 아시안 부모들이 있긴 하지만 전체적인 분위기는 학교 공부 이외에 별도로 과외를 하거나 선행 학습을 왜 하냐 라는 분위기였다. 또한 불행히도 한국에서 초중고 교육은 대학이란 단기목표를 가지고 이뤄진다.

커리어는 학교와는 달리 학년도 정해져 있지 않고 그러니 당연히 커리큘럼도 없고 정답이 정해져있는 시험이란 것도 없다. 그리고 백세 시대 커리어는 적어도 50년 정도는 지속될 수 밖에 없는 훨씬 더 긴 시간대를 갖고 있다. 하지만 우리는 선행학습이란 행위에 너무 익숙해져있다 보니 사회 생활을 하며 뭔가 막히면 정답을 찾고 공부를 하며 미리 준비를 하려는 성향을 본의아니게 갖게 된다. 수능의 또 다른 폐해는 실패를 두려워 하게 만든다는 점이라 보여진다. 원하는 대학을 못가면 재수, 삼수를 하는 것이 일상적이고 기대보다 덜 좋은 대학을 가면 웬지 내가 실패자라는 자책을 하게 되는데 이 마인드셋을 커리어로 그대로 들고 가는 거다. 정답을 찾고 실패를 두려워하는 이런 모습은 미국 생활을 20년 넘게 하며 잊어버렸던 내 과거의 모습이기도 한데 지난 3-4년 정도 한국에 있는 다양한 사람들과 다시 긴밀히 접촉하면서 조금은 외부의 시각으로 바라보게 되니 그 갭이 잘 보인다.

요약해보자면 수능과 선행학습이 알게 모르게 우리가 커리어를 바라보는 관점을 왜곡시킨다는 거다. 기술지향적이며 안전함을 찾는 사람으로 만든다는 점인데 최근 커리어 코칭에서 들었던 잘못된 관점의 질문을 몇 가지 예로 들어보면 이렇다. 

 * “회사에서 쓰는 프레임웍이 너무 구식입니다. 집에 와서 새로운 프레임웍을 공부를 하는데 시간이 부족합니다"
 * “백엔드 일을 시작한지 5년차가 되었는데 5년차라고 하기에는 아는 것이 너무 적습니다. 이제 무엇을 해야할까요?”
 * “회사에서 원래 내 업무에 해당하는 일(머신러닝 모델 개발)만 하고 싶은데 온갖 종류의 일을 해야만 합니다. 이걸 이력서에 뭐라고 적어야 하나요?” 

어떤 공통점이 눈에 띄는가? 회사 일만으로는 충분하지 않다고 생각하는 거다. 왜 이런 생각을 갖게 되었을까? 수능과 선행학습의 폐해가 아닌가 싶다. 학교 때 교실에서 뭔가 배우기 전에 항상 선행학습을 하거나 학원에서 복습하던 것이 습관화되다보니 뭔가 따로 또 해야하고 정해진 패스가 있어 그걸 따라가야 한다고 자기도 모르게 믿게 되는 악효과가 있는 걸로 보인다. 

훨씬 더 건강하고 단순하고 효율적인 커리어 계발 방법은 회사 업무에 더 집중하면서 일을 더 잘하기 위해서 필요한 기술을 공부하는 거다. 회사 일에는 전혀 필요없지만 뜨는 기술을 불안감이나 조바심 때문에 따라가는 것은 새로운 기술이 계속 나오기 때문에 끝이 없다. 단 뜨는 기술을 호기심으로 공부하는 것은 좋다고 생각하지만 이 역시 부담감을 가진다면 호기심이라고는 할 수 없다. 약간은 새로운 기술 트렌드를 의식적으로 무시하고 내가 맡은 업무에서 성과를 내는데 집중해서 인정받고 좋은 평판 만들고 선한 영향력을 갖는 것이 동료들과 상사에게 좋은 인상을 남기면서 나중에 또 일하고 싶은 사람이 되는 거다. 그렇게 된다면 지인 추천 형태로 생각치 못했던 기회가 생기고 그러면서 커리어 하반기가 잘 풀린다. 

요즘처럼 빠르게 변화하는 세상에서 믿을 것은 나밖에 없다. 나를 사랑하고 내가 원하는 것이 무엇인지 많이 고민하고 변화를 두려워하지 않고 선도하려 하지도 않으며 잘 따라가는 것만으로도 충분하지 않다 싶다. Love Yourself!

학교는 초중고대학의 형태로 학년이 정해져 있고 뭘 배우는지 커리큘럼이 정해져 있으며 시험이란 형태로 정답이란 것이 있다. 많은 한국 사람들은 학교에서 배우는 걸로 만족하지 못하고 학원이나 과외 등등으로 선행 학습을 일상적으로 한다. 실리콘 밸리에 와보니 일부 극성인 아시안 부모들이 있긴 하지만 전체적인 분위기는 학교 공부 이외에 별도로 과외를 하거나 선행 학습을 왜 하냐 라는 분위기였다. 또한 불행히도 한국에서 초중고 교육은 대학이란 단기목표를 가지고 이뤄진다. 커리어는 학교와는 달리 학년도 정해져 있지 않고 그러니 당연히 커리큘럼도 없고 정답이 정해져있는 시험이란 것도 없다. 그리고 백세 시대 커리어는 적어도 50년 정도는 지속될 수 밖에 없는 훨씬 더 긴 시간대를 갖고 있다. 하지만 우리는 선행학습이란 행위에 너무 익숙해져있다 보니 사회 생활을 하며 뭔가 막히면 정답을 찾고 공부를 하며 미리 준비를 하려는 성향을 본의아니게 갖게 된다. 수능의 또 다른 폐해는 실패를 두려워 하게 만든다는 점이라 보여진다. 원하는 대학을 못가면 재수, 삼수를 하는 것이 일상적이고 기대보다 덜 좋은 대학을 가면 웬지 내가 실패자라는 자책을 하게 되는데 이 마인드셋을 커리어로 그대로 들고 가는 거다. 정답을 찾고 실패를 두려워하는 이런 모습은 미국 생활을 20년 넘게 하며 잊어버렸던 내 과거의 모습이기도 한데 지난 3-4년 정도 한국에 있는 다양한 사람들과 다시 긴밀히 접촉하면서 조금은 외부의 시각으로 바라보게 되니 그 갭이 잘 보인다. 요약해보자면 수능과 선행학습이 알게 모르게 우리가 커리어를 바라보는 관점을 왜곡시킨다는 거다. 기술지향적이며 안전함을 찾는 사람으로 만든다는 점인데 최근 커리어 코칭에서 들었던 잘못된 관점의 질문을 몇 가지 예로 들어보면 이렇다.&nbsp; <ul ><li>“회사에서 쓰는 프레임웍이 너무 구식입니다. 집에 와서 새로운 프레임웍을 공부를 하는데 시간이 부족합니다"</li><li>“백엔드 일을 시작한지 5년차가 되었는데 5년차라고 하기에는 아는 것이 너무 적습니다. 이제 무엇을 해야할까요?”</li><li>“회사에서 원래 내 업무에 해당하는 일(머신러닝 모델 개발)만 하고 싶은데 온갖 종류의 일을 해야만 합니다. 이걸 이력서에 뭐라고 적어야 하나요?”&nbsp;</li></ul> 어떤 공통점이 눈에 띄는가? 회사 일만으로는 충분하지 않다고 생각하는 거다. 왜 이런 생각을 갖게 되었을까? 수능과 선행학습의 폐해가 아닌가 싶다. 학교 때 교실에서 뭔가 배우기 전에 항상 선행학습을 하거나 학원에서 복습하던 것이 습관화되다보니 뭔가 따로 또 해야하고 정해진 패스가 있어 그걸 따라가야 한다고 자기도 모르게 믿게 되는 악효과가 있는 걸로 보인다.&nbsp; 훨씬 더 건강하고 단순하고 효율적인 커리어 계발 방법은 회사 업무에 더 집중하면서 일을 더 잘하기 위해서 필요한 기술을 공부하는 거다. 회사 일에는 전혀 필요없지만 뜨는 기술을 불안감이나 조바심 때문에 따라가는 것은 새로운 기술이 계속 나오기 때문에 끝이 없다. 단 뜨는 기술을 호기심으로 공부하는 것은 좋다고 생각하지만 이 역시 부담감을 가진다면 호기심이라고는 할 수 없다. 약간은 새로운 기술 트렌드를 의식적으로 무시하고 내가 맡은 업무에서 성과를 내는데 집중해서 인정받고 좋은 평판 만들고 선한 영향력을 갖는 것이 동료들과 상사에게 좋은 인상을 남기면서 나중에 또 일하고 싶은 사람이 되는 거다. 그렇게 된다면 지인 추천 형태로 생각치 못했던 기회가 생기고 그러면서 커리어 하반기가 잘 풀린다.&nbsp; 요즘처럼 빠르게 변화하는 세상에서 믿을 것은 나밖에 없다. 나를 사랑하고 내가 원하는 것이 무엇인지 많이 고민하고 변화를 두려워하지 않고 선도하려 하지도 않으며 잘 따라가는 것만으로도 충분하지 않다 싶다. Love Yourself!

학교와 커리어의 차이점

한 회사에서 3년 넘게 일했어요. 궁금해지더라고요. 다른 곳에서도 인정받을 수 있을까?

익숙한 환경이니까 잘하는 것처럼 보이는 게 아닌지 궁금했어요. 그래서 이직을 도전해 지금 팀에 합류했어요.

낯선 환경에 오니 환경에 따라 저의 쓸모가 다르다는 걸 느꼈어요. 맡은 일, 만드는 제품이나 팀의 규모에 따라 할 수 있는 일이 다르더라고요.

이직하면서 많이 배웠어요. 제가 하고 싶은 일과 잘하는 일, 무엇보다 저의 쓸모에 대해서 배웠어요.

한 회사에서 3년 넘게 일했어요. 궁금해지더라고요. 다른 곳에서도 인정받을 수 있을까? 익숙한 환경이니까 잘하는 것처럼 보이는 게 아닌지 궁금했어요. 그래서 이직을 도전해 지금 팀에 합류했어요. 낯선 환경에 오니 환경에 따라 저의 쓸모가 다르다는 걸 느꼈어요. 맡은 일, 만드는 제품이나 팀의 규모에 따라 할 수 있는 일이 다르더라고요. 이직하면서 많이 배웠어요. 제가 하고 싶은 일과 잘하는 일, 무엇보다 저의 쓸모에 대해서 배웠어요.

회사를 옮겨보면 알게 되는 나의 쓸모

2024년을 마무리하기 전,
지금까지의 이력을 업데이트한 2024년 버전 이력서를 만들어보았어요.

제가 이력서를 작성할 때 가장 신경쓰는 점은 크게 3가지입니다.

📌 이력서 전체에서 업무 경험과 스킬들이 일관적인 방향성을 가지고 있는지
📌 경력 파트에서 단순히 업무 내용만을 기재하는 것이 아니라 업무에 도움이 되는 수치나 성과를 나타내고 있는지
📌 내가 원하는 직무에 일치하는 관련 키워드나 스킬셋이 잘 나타나있는지

이 3가지를 포함하는 이력서는 나중에 면접 단계로 이어질 때도,
대부분 추가 질문이나 꼬리 질문에서 여쭤보기 때문에,
스스로 잘 정리하고 기록하는 것이 중요하다고 생각했습니다.

여러분들의 의견은 어떠신가요?
여러분들은 이력서를 작성할 때 사용하는 나만의 팁이나 노하우가 있으신가요?

2024년을 마무리하기 전, 지금까지의 이력을 업데이트한 2024년 버전 이력서를 만들어보았어요. 제가 이력서를 작성할 때 가장 신경쓰는 점은 크게 3가지입니다. 📌 이력서 전체에서 업무 경험과 스킬들이 일관적인 방향성을 가지고 있는지 📌 경력 파트에서 단순히 업무 내용만을 기재하는 것이 아니라 업무에 도움이 되는 수치나 성과를 나타내고 있는지 📌 내가 원하는 직무에 일치하는 관련 키워드나 스킬셋이 잘 나타나있는지 이 3가지를 포함하는 이력서는 나중에 면접 단계로 이어질 때도, 대부분 추가 질문이나 꼬리 질문에서 여쭤보기 때문에, 스스로 잘 정리하고 기록하는 것이 중요하다고 생각했습니다. 여러분들의 의견은 어떠신가요? 여러분들은 이력서를 작성할 때 사용하는 나만의 팁이나 노하우가 있으신가요?

2024년 이력서 업데이트

2022년 1월 4일부터 2024년 11월 18일까지, 약 3년을 우아한형제들과 함께해서 즐거웠습니다 :)   왜 떠나는가? 사실 이직해야지! 하고 결심해서 시작한 것은 아니었다. 3-4년차가 이직하기 참 좋을 때라는데, 나는 과연 이직을 할 수 있을까에 대한 궁금증이 제일 컸다. 부업으로 꾸준히 멘토링을 하는 입장에서 취업/이직이 점점 어려워지고 있구나도 많이 느낄 수 있었다. 물론 연차를 더 쌓은 후 이직을 하는 길도 있었다. 하지만 우아한형제들이 첫 회사인 나는, 약 3년이라는 기간동안 대부분 회사 내부 서비스만을 개발했다. 디자인시스템, 어드민, 운영 도구 등등.. 어떻게 보면 서비스 회사에서 서비스 개발은 해보지 않은 셈이다. 이러다가 더 연차가 쌓였을 때, 만일 서비스 회사에 지원을 하게 된다면 서비스 경험이 없는 나를 과연 뽑을지에 대한 의문이 컸다. 주니어라면 와서 배우면 되는 부분이지만, 시니어라면 팀을 이끄는 역량이 필요할지도 모르는데 경험조차 없다면.. 계속 개…

개발자 단민 | 3년차엔 뭐다? 이직이다!

왜 인지 올 해 저희 회사분들 이직 얘기 많이 전하네요.
다들 최고가 되셔서 떠나시는 만큼 멀리서 항상 응원합니다!!!!
https://www.jeong-min.com/77-resignation/

왜 인지 올 해 저희 회사분들 이직 얘기 많이 전하네요.다들 최고가 되셔서 떠나시는 만큼 멀리서 항상 응원합니다!!!!https://www.jeong-min.com/77-resignation/

www.jeong-min.com

최고가 되어 떠나는 단민님 이직기

메모이제이션(memoization)와 캐싱은 프로그래밍의 기본 개념입니다. 이 글에서는 자바스크립트와 타입스크립트의 예시를 통해 메모이제이션에 대해 자세히 소개합니다.


(번역) 자바스크립트와 타입스크립트에서 메모이제이션란 무엇인가요?

오늘 소개드릴 글은 이스트소프트의 김태현님이 번역해주신 글입니다.

이 글에선 자바스크립트와 타입스크립트를 사용하여 메모이제이션의 구현을 통해 수치와 표를 이용하여 로직의 성능 측정 방법을 알려주고 있습니다. 또한 저자는 쉬게 접근하기위해 피보나치 수열을 사용해서 메모이제이션의 사용 사례와 트레이드 오프에 대해서도 이야기하고 있는데요.

개인적으로 이 내용을 바탕을 이해하고난뒤 리액트의 메모이제이션을 기반하는 개념들을 더 쉽게 이해할 수 있었습니다.

만약 자바스크립트와 타입스크립트 코드에서 최적화에 대해 관심을 가지고 계신다면 이 글을 입문으로 추천합니다!

글 링크: https://velog.io/@tap_kim/memoization-in-js-ts

오늘 소개드릴 글은 이스트소프트의 김태현님이 번역해주신 글입니다. 이 글에선 자바스크립트와 타입스크립트를 사용하여 메모이제이션의 구현을 통해 수치와 표를 이용하여 로직의 성능 측정 방법을 알려주고 있습니다. 또한 저자는 쉬게 접근하기위해 피보나치 수열을 사용해서 메모이제이션의 사용 사례와 트레이드 오프에 대해서도 이야기하고 있는데요. 개인적으로 이 내용을 바탕을 이해하고난뒤 리액트의 메모이제이션을 기반하는 개념들을 더 쉽게 이해할 수 있었습니다. 만약 자바스크립트와 타입스크립트 코드에서 최적화에 대해 관심을 가지고 계신다면 이 글을 입문으로 추천합니다! 글 링크: https://velog.io/@tap_kim/memoization-in-js-ts

velog.io

자바스크립트와 타입스크립트에서 메모이제이션란 무엇인가요?

중앙일보의 고품격 주간 경제지

[허태윤의 브랜드 스토리] 성공한 브랜드의 비밀은 확실한 내부 브랜딩 전략

배민의 '배민다움' - 아이디어 생성과정에서 직원들 스스로가 배민다움을 이해하고 발전시켜나가며 체화한 스토리는 유명합니다. 직원들의 투표를 통해 호수가 보이는 잠실로 사무실을 이전했고, ‘송파구에서 일 잘하는 법’으로 명명한 배민 직원의 업무 지침도 배민다움을 직원들에게 공유하고 이해시키기 위해 만들어 내부에서 외부로 향했습니다.

디즈니의 '캐스트' - 디즈니에서는 테마파크 직원들은 ‘캐스트’라 불립니다. 영화가 끝나고 엔딩 크레딧이 올라가면 등장인물들의 이름이 올라가 듯 디즈니는 테마파크를 무대로 생각하고 그곳에서 일하는 직원은 고객을 위해 연기하는 배우라고 생각합니다 공연하는 직원, 청소하는 직원, 햄버거를 파는 직원 등 이들 모두는 디즈니가 찍는 영화의 한 장면을 담당한다고 자부하고 있습니다. 고객을 관객이라고 상정하고 그들이 파는 것은 훌륭한 기술이나 서비스가 아니라 꿈·환상, 그리고 사랑이라는 보이지 않는 가치라는 점을 직원들에게 먼저 설득합니다.

구글의 '20% 룰' - 최고의 기업이 되기 이전에도 구글은 직원을 최고의 자산이라 생각하며 그에 걸맞은 대우를 해주는 것으로 유명했습니다. 전 세계 국가에서 모인 인재들을 위해 카페테리아에 최고의 셰프들이 만든 요리를 모두 맛볼 수 있게 했죠. 특히, ‘20% 타임제’를 통해 업무 시간의 20%는 개인적 관심사에 시간을 보낼 수 있게 해 직원들은 자발적으로 자신의 관심사와 회사의 일을 연결해 훌륭한 성과를 만들고 있습니다. 실제로 구글 로고를 디자인한 한국인 데니스 황은 구글 맵스, g메일 등의 로고도 ‘20% 타임’을 통해 만들었죠. 한마디로 구글은 내부 고객들에게 먼저 브랜드를 팔고, 구글의 열정적 팬이 된 직원들이 다시 고객에 파는 회사라고 할 수 있습니다.

[ 큐레이터의 문장 🎒 ]

"송소고택* 방으로 안내하기 전, 내일 손님을 맞을 다른 방 아궁이에 잠시 멈췄다. 참나무 향이 기분 좋게 나며 벌겋게 타는 장작을 보여주며 “손님이 예약하면 하루 전부터 방에 불을 이렇게 땝니다. 당일 날 때면 방이 뜨거워 손님이 잘 수가 없어서 하루 전에 불을 땝니다. 이틀 동안 그 온기로만 손님들이 편한 밤을 보내시지요”라고 설명했다. 온돌처럼 은은한 온기를 담은 목소리로 전해지는 진심은 추위를 녹이고도 남았다."

* 1880년경 지어진 ‘송소고택’은 청송의 만석꾼 심호택의 99칸 살림집이다. 지금까지 딱 3개가 남아 있는 조선시대 99칸 집 중 가장 아름다운 고택으로 알려져 있다. 송소고택은 청송 심 씨 11대 종손인 심재오 선생이 직접 관리를 하고 손님을 맞는다.

https://jmagazine.joins.com/economist/view/331826

배민의 '배민다움' - 아이디어 생성과정에서 직원들 스스로가 배민다움을 이해하고 발전시켜나가며 체화한 스토리는 유명합니다. 직원들의 투표를 통해 호수가 보이는 잠실로 사무실을 이전했고, ‘송파구에서 일 잘하는 법’으로 명명한 배민 직원의 업무 지침도 배민다움을 직원들에게 공유하고 이해시키기 위해 만들어 내부에서 외부로 향했습니다. 디즈니의 '캐스트' - 디즈니에서는 테마파크 직원들은 ‘캐스트’라 불립니다. 영화가 끝나고 엔딩 크레딧이 올라가면 등장인물들의 이름이 올라가 듯 디즈니는 테마파크를 무대로 생각하고 그곳에서 일하는 직원은 고객을 위해 연기하는 배우라고 생각합니다 공연하는 직원, 청소하는 직원, 햄버거를 파는 직원 등 이들 모두는 디즈니가 찍는 영화의 한 장면을 담당한다고 자부하고 있습니다. 고객을 관객이라고 상정하고 그들이 파는 것은 훌륭한 기술이나 서비스가 아니라 꿈·환상, 그리고 사랑이라는 보이지 않는 가치라는 점을 직원들에게 먼저 설득합니다. 구글의 '20% 룰' - 최고의 기업이 되기 이전에도 구글은 직원을 최고의 자산이라 생각하며 그에 걸맞은 대우를 해주는 것으로 유명했습니다. 전 세계 국가에서 모인 인재들을 위해 카페테리아에 최고의 셰프들이 만든 요리를 모두 맛볼 수 있게 했죠. 특히, ‘20% 타임제’를 통해 업무 시간의 20%는 개인적 관심사에 시간을 보낼 수 있게 해 직원들은 자발적으로 자신의 관심사와 회사의 일을 연결해 훌륭한 성과를 만들고 있습니다. 실제로 구글 로고를 디자인한 한국인 데니스 황은 구글 맵스, g메일 등의 로고도 ‘20% 타임’을 통해 만들었죠. 한마디로 구글은 내부 고객들에게 먼저 브랜드를 팔고, 구글의 열정적 팬이 된 직원들이 다시 고객에 파는 회사라고 할 수 있습니다. [ 큐레이터의 문장 🎒 ] "송소고택* 방으로 안내하기 전, 내일 손님을 맞을 다른 방 아궁이에 잠시 멈췄다. 참나무 향이 기분 좋게 나며 벌겋게 타는 장작을 보여주며 “손님이 예약하면 하루 전부터 방에 불을 이렇게 땝니다. 당일 날 때면 방이 뜨거워 손님이 잘 수가 없어서 하루 전에 불을 땝니다. 이틀 동안 그 온기로만 손님들이 편한 밤을 보내시지요”라고 설명했다. 온돌처럼 은은한 온기를 담은 목소리로 전해지는 진심은 추위를 녹이고도 남았다." * 1880년경 지어진 ‘송소고택’은 청송의 만석꾼 심호택의 99칸 살림집이다. 지금까지 딱 3개가 남아 있는 조선시대 99칸 집 중 가장 아름다운 고택으로 알려져 있다. 송소고택은 청송 심 씨 11대 종손인 심재오 선생이 직접 관리를 하고 손님을 맞는다. https://jmagazine.joins.com/economist/view/331826

포브스 코리아

《고객 경험(Customer eXperience)은 내부로부터》

1
가장 스마트하게 일하는 것은 다른 누구도 할 수 없는 일을 하는 것을 의미한다.

2
이것은 아주 높은 기준이다. 다른 사람들은 할 수 없고 자신만이 잘할 수 있는 일을 찾아내는 것은 엄청난 도전이다.

3
대부분은 그것이 무엇인지 알게 되는 데 한평생이 걸린다. 그것은 오직 의도적인 연습과 다른 사람들의 도움을 통해서만 찾을 수 있지만, 일단 찾게 되면 그 보상은 엄청나다.

4
다른 사람들이 원하는 것을 잘할 때, 그리고 그 일을 할 수 있는 유일한 사람이 바로 당신일 때, 바로 그때 당신은 흔치 않은 보상을 받을 것이다.

#엔드말라리아

1 가장 스마트하게 일하는 것은 다른 누구도 할 수 없는 일을 하는 것을 의미한다. ​ ​2 이것은 아주 높은 기준이다. 다른 사람들은 할 수 없고 자신만이 잘할 수 있는 일을 찾아내는 것은 엄청난 도전이다. ​ ​3 대부분은 그것이 무엇인지 알게 되는 데 한평생이 걸린다. 그것은 오직 의도적인 연습과 다른 사람들의 도움을 통해서만 찾을 수 있지만, 일단 찾게 되면 그 보상은 엄청나다. ​ ​4 다른 사람들이 원하는 것을 잘할 때, 그리고 그 일을 할 수 있는 유일한 사람이 바로 당신일 때, 바로 그때 당신은 흔치 않은 보상을 받을 것이다. ​ #엔드말라리아 ​

< 진짜 스마트한 사람은 이렇게 일한다 >

오늘 OpenAI가 GPT-4o를 업데이트하면서 글쓰기 능력이 더 유려해지고 창의적이 되었다며 발표했는데요.

몇몇 벤치마크에서 테스트해보니 추론 벤치마크에서는 기존 모델보다 꽤 떨어진다고 합니다. 다만 속도가 초당 80 토큰에서 180 토큰으로 크게 빨라졌는데요.

‪뇌피셜로 보자면, 속도를 두 배 빠르게 하면 산술적으로 o1의 추론 토큰을 두 배 늘릴 수 있으니, 베이스 모델을 1차원적으로 썼을 때의 추론 능력은 약간 떨어지더라도 o1의 추론 능력을 크게 키울 수 있을거라서 이렇게 한 것이 아닐까..라고 추측이 됩니다.

일반적인 경우에는 추론 능력보다는 유려한 글쓰기가 유리하기도 하니, 꽤 합리적인 방법이 아닐까 싶습니다.

오늘 OpenAI가 GPT-4o를 업데이트하면서 글쓰기 능력이 더 유려해지고 창의적이 되었다며 발표했는데요. 몇몇 벤치마크에서 테스트해보니 추론 벤치마크에서는 기존 모델보다 꽤 떨어진다고 합니다. 다만 속도가 초당 80 토큰에서 180 토큰으로 크게 빨라졌는데요. ‪뇌피셜로 보자면, 속도를 두 배 빠르게 하면 산술적으로 o1의 추론 토큰을 두 배 늘릴 수 있으니, 베이스 모델을 1차원적으로 썼을 때의 추론 능력은 약간 떨어지더라도 o1의 추론 능력을 크게 키울 수 있을거라서 이렇게 한 것이 아닐까..라고 추측이 됩니다. 일반적인 경우에는 추론 능력보다는 유려한 글쓰기가 유리하기도 하니, 꽤 합리적인 방법이 아닐까 싶습니다.

오늘 OpenAI가 GPT-4o를 업데이트하면서 글쓰기 능력이 더

긱 노동자 보호가 프리랜서 생존을 위협하는 아이러니

긱(Gig) 노동자를 보호하려는 법이 오히려 프리랜서에게 악영향을 미친다는 뉴스네요. 노동자들이 일을 너무 많이 하면 직원처럼 임금도 제때 주고 복지혜택도 제공해야한다는 것이 법안의 골자였는데요. 회사들이 부담을 느껴 창작자, 프리랜서 언론인, 통번역가, 트럭운전사 등 독립계약자 채용을 꺼리고 있고, 원래 함께 일하던 사람들과도 손을 놓았대요. 긱 노동자들의 처우가 좋지 않으니 이걸 개선해주자는 1:1의 단순한 논리로는 근본적인 문제를 해결할 수 없겠죠. 계약 절차를 보다 간소화한다든지, 보험혜택을 늘린다든지, 일정 정도의 보수를 보장한다든지 하는 실질적으로 독립계약자, 프리랜서들이 정당한 대우를 받을 수 있는 세밀한 검토가 필요할 것입니다. 누구든 원하는 노동 형태로 일할 수 있는 환경이 되었으면 좋겠네요.

Ttimes

프리랜서 테크 비즈 라이터 

장혜림 (메이)

🤝bshr89@gmail.com 
☝️9년째 IT 주제 텍스트 콘텐츠 만들어요
😊해외 IT 소식을 큐레이션해요
🤟재밌는 거 좋아해요
🙏제임스 고슬링 자바 창시자, 귀도 판 로썸 파이썬 창시자, 오드리 탕 대만 디지털 장관을 인터뷰했어요
🇬🇧런던 거주중이에요

김유빈

서동환

IT 도서를 기획(원고 개발 포함)했고 편집도 일부 참여했습니다.

기획/편집자

IT 기사들을 작성했습니다. 개발자 분들에게 유익한 콘텐츠를 전달하고자 IT 트렌드를 발빠르게 읽고 기사를 기획, 작성, 편집했습니다. 그 일환으로 제임스 고슬링, 귀도 판 로썸과 인터뷰 해서 기사로 발행했습니다. 
https://youtu.be/SqiR1LXu9Rk

개발 잡지 기자

슬로워크의 일 중 IT와 관련된 텍스트 브랜드 콘텐츠들을 기획, 작성, 편집했습니다. 
예를 들어 신뢰 기술, 정부 기술, 젠더 평등을 위한 기술 등에 관한 글을 다루었습니다. 그 일환으로 대만 디지털 장관 오드리 탕과의 인터뷰를 통해 정부 기술에 관한 새로운 시각을 국내에 전달했습니다. 시리즈물을 기획 및 제작하기도 했습니다. 이를 통해 슬로워크의 브랜드를 제고하고자 했습니다.
또한 샐러드볼 랜딩페이지, 홈페이지 등에 사용되는 콘텐츠도 작성했습니다. 
https://slowalk.com/2622
https://saladbowl.pro (서비스 자체는 운영 보류 상태)

콘텐츠 라이터

IT 트렌드 및 시장을 빠르게 읽습니다. 명사보다는 동사를 쓰려고 합니다. 호기심이 많아요. 프로젝트썸원, 커피팟, 커리어리, 스티비, 누틸드 등과 협업했습니다. 

1) 해외 IT 소식을 다양한 아티클로 전하고, 브랜드 콘텐츠를 씁니다. 
2) 신규 브랜드를 초기에 만들어가며 콘텐츠 및 강연 기획, 운영을 했습니다.
3) IT 도서 번역도 합니다. 

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