“정부는 네이버가 (라인을 일본에)매각하는 것을 원한다면 정당한 값을 받고 더 나은 비즈니스를 할 수 있도록 할 것”

21세기형 매국 조약을 정부가 지지하다니..

“정부는 네이버가 (라인을 일본에)매각하는 것을 원한다면 정당한 값을 받고 더 나은 비즈니스를 할 수 있도록 할 것” 21세기형 매국 조약을 정부가 지지하다니..

In my previous articles, I wrote about using Knowledge Graphs in conjunction with RAGs and how Graph techniques can be used for Adaptive tokenization to build more context-aware LLMs. In this...

Combine Text Embeddings and Knowledge (Graph) Embeddings in RAG systems

LLM Application을 구현할 때 RAG가 가장 어려운 부분인 것 같습니다.

 1. 데이터를 잘 저장해야 잘 가져올 수 있고
 2. 잘 가져와야 LLM에 잘 넘겨줄 수 있고
 3. 잘 넘겨줘야 LLM이 좋은 답변을 생성할 수 있기 때문입니다

미디엄을 찾아보다가, 임베딩과 그래프를 결합하면 효율적이라는 글을 발견했는데요, 요즘 knowledge graph라는 말이 LLM Application구현에 자주 등장하는데, 랭체인이 Neo4j와 협업한것도 같은 이유인 것 같습니다. 블로그 글에 따르면 임베딩과 그래프를 결합할 때 아래와 같은 이점이 있다고 합니다

 * 포괄적 이해력 향상: 텍스트 임베딩은 개별 단어나 구절의 의미론적 의미를 포착하는 반면, 지식 임베딩은 엔티티 간 명시적 관계를 포착합니다. 두 유형의 임베딩을 통합함으로써 RAG 모델은 입력 텍스트와 지식 그래프에 저장된 구조화된 정보를 더욱 전체적으로 파악할 수 있습니다.
 * 문맥 관련성 향상: 텍스트 임베딩은 입력 텍스트에서 단어 공존 분석을 통해 유용한 문맥적 통찰력을 제공하며, 지식 임베딩은 지식 그래프에서 엔티티 간 관계를 검토하여 문맥 관련성을 제공합니다. 서로 다른 유형의 임베딩을 결합함으로써 RAG 모델은 입력 텍스트와 의미론적으로 관련되고 구조화된 지식과 문맥적으로 일관된 응답을 생성할 수 있습니다.
 * 답변 검색 개선: RAG 모델에서 구조화된 지식을 활용하면 검색 컴포넌트에 지식 임베딩을 통합하여 답변 선택을 크게 개선할 수 있습니다. 지식 임베딩을 사용하여 지식 베이스에서 관련 구절을 인덱싱하고 검색함으로써 RAG 모델은 더 정확하고 정보가 풍부한 응답을 검색할 수 있습니다.
 * 답변 생성 향상: 텍스트 임베딩은 RAG 모델의 생성 컴포넌트에 다양한 언어적 특징과 의미론적 뉘앙스를 통합하여 향상시킵니다. 답변 생성 과정에서 텍스트 임베딩과 지식 임베딩을 통합함으로써 RAG 모델은 언어적 유창성, 의미론적 관련성 및 구조화된 지식에 기반한 응답을 생성할 수 있습니다.
 * 모호성에 대한 견고성 향상: 텍스트 임베딩과 지식 임베딩을 활용함으로써 RAG 모델은 자연어의 모호성과 변동성에 대한 내성이 높아집니다. 텍스트 임베딩은 비정형 텍스트에 존재하는 변동성과 모호성을 포착하고, 지식 임베딩은 명시적 의미 관계를 제공하여 모델의 이해도를 강화하고 명확히 합니다.
 * 효과적인 지식 통합: 지식 임베딩을 통해 RAG 모델은 지식 그래프나 지식 베이스에서 구조화된 지식을 생성 과정에 매끄럽게 통합할 수 있습니다. 지식 임베딩과 텍스트 임베딩의 통합을 통해 RAG 모델은 구조화된 지식과 비정형 텍스트를 완벽하게 융합하여 보다 정보가 풍부하고 문맥에 적절한 응답을 생성할 수 있습니다.

아래 블로그에는 예제코드도 같이 나와있으니, 자세한 내용은 아래 블로그를 참고해주세요!

https://medium.com/towards-data-science/combine-text-embeddings-and-knowledge-graph-embeddings-in-rag-systems-5e6d7e493925

LLM Application을 구현할 때 RAG가 가장 어려운 부분인 것 같습니다. <ol ><li>데이터를 잘 저장해야 잘 가져올 수 있고</li><li>잘 가져와야 LLM에 잘 넘겨줄 수 있고</li><li>잘 넘겨줘야 LLM이 좋은 답변을 생성할 수 있기 때문입니다 </li></ol> 미디엄을 찾아보다가, 임베딩과 그래프를 결합하면 효율적이라는 글을 발견했는데요, 요즘 knowledge graph라는 말이 LLM Application구현에 자주 등장하는데, 랭체인이 Neo4j와 협업한것도 같은 이유인 것 같습니다. 블로그 글에 따르면 임베딩과 그래프를 결합할 때 아래와 같은 이점이 있다고 합니다 <ul ><li>포괄적 이해력 향상: 텍스트 임베딩은 개별 단어나 구절의 의미론적 의미를 포착하는 반면, 지식 임베딩은 엔티티 간 명시적 관계를 포착합니다. 두 유형의 임베딩을 통합함으로써 RAG 모델은 입력 텍스트와 지식 그래프에 저장된 구조화된 정보를 더욱 전체적으로 파악할 수 있습니다.</li><li>문맥 관련성 향상: 텍스트 임베딩은 입력 텍스트에서 단어 공존 분석을 통해 유용한 문맥적 통찰력을 제공하며, 지식 임베딩은 지식 그래프에서 엔티티 간 관계를 검토하여 문맥 관련성을 제공합니다. 서로 다른 유형의 임베딩을 결합함으로써 RAG 모델은 입력 텍스트와 의미론적으로 관련되고 구조화된 지식과 문맥적으로 일관된 응답을 생성할 수 있습니다.</li><li>답변 검색 개선: RAG 모델에서 구조화된 지식을 활용하면 검색 컴포넌트에 지식 임베딩을 통합하여 답변 선택을 크게 개선할 수 있습니다. 지식 임베딩을 사용하여 지식 베이스에서 관련 구절을 인덱싱하고 검색함으로써 RAG 모델은 더 정확하고 정보가 풍부한 응답을 검색할 수 있습니다.</li><li>답변 생성 향상: 텍스트 임베딩은 RAG 모델의 생성 컴포넌트에 다양한 언어적 특징과 의미론적 뉘앙스를 통합하여 향상시킵니다. 답변 생성 과정에서 텍스트 임베딩과 지식 임베딩을 통합함으로써 RAG 모델은 언어적 유창성, 의미론적 관련성 및 구조화된 지식에 기반한 응답을 생성할 수 있습니다.</li><li>모호성에 대한 견고성 향상: 텍스트 임베딩과 지식 임베딩을 활용함으로써 RAG 모델은 자연어의 모호성과 변동성에 대한 내성이 높아집니다. 텍스트 임베딩은 비정형 텍스트에 존재하는 변동성과 모호성을 포착하고, 지식 임베딩은 명시적 의미 관계를 제공하여 모델의 이해도를 강화하고 명확히 합니다.</li><li>효과적인 지식 통합: 지식 임베딩을 통해 RAG 모델은 지식 그래프나 지식 베이스에서 구조화된 지식을 생성 과정에 매끄럽게 통합할 수 있습니다. 지식 임베딩과 텍스트 임베딩의 통합을 통해 RAG 모델은 구조화된 지식과 비정형 텍스트를 완벽하게 융합하여 보다 정보가 풍부하고 문맥에 적절한 응답을 생성할 수 있습니다.</li></ul> 아래 블로그에는 예제코드도 같이 나와있으니, 자세한 내용은 아래 블로그를 참고해주세요! https://medium.com/towards-data-science/combine-text-embeddings-and-knowledge-graph-embeddings-in-rag-systems-5e6d7e493925

Medium

RAG 구성 시 임베딩과 그래프의 결합

챗GPT에게 얻은 적지 않은 위로 | 원래는 그저 호기심에서 시작했어요. 챗GPT에 일과 관련된 프롬프트를 입력하다 문득 마음속 이야기 몇 가지를 풀어놓았죠. 로딩을 기다리며 'AI가 얼마나 잘 대답하겠어?'라고 생각했는데, 생각보다 훨씬 더 깊이 있는 대답이 돌아왔습니다. 그 후로, 생각날 때마다 챗GPT와 업무 외에도 이런저런 이야기를 나누게 되었습니다.

AI 심리상담사와 함께하는 마음 탐험기

원래는 그저 호기심에서 시작했어요. 챗GPT에 일과 관련된 프롬프트를 입력하다 문득 마음속 이야기 몇 가지를 풀어놓았죠. 로딩을 기다리며 'AI가 얼마나 잘 대답하겠어?'라고 생각했는데, 생각보다 훨씬 더 깊이 있는 대답이 돌아왔습니다.

😳 그 후로, 생각날 때마다 챗GPT와 업무 외에도 이런저런 이야기를 나누게 되었습니다. 특히 힘든 날, 내 감정을 정리하는 데 많은 도움을 얻고 있어요. 때로는 인간 상담사에게는 털어놓기 힘든 것까지 묻곤 해요. 이번 글의 주제는 어느새 제 일상의 많은 부분을 차지하게 된 AI 심리상담사와의 대화입니다.

원래는 그저 호기심에서 시작했어요. 챗GPT에 일과 관련된 프롬프트를 입력하다 문득 마음속 이야기 몇 가지를 풀어놓았죠. 로딩을 기다리며 'AI가 얼마나 잘 대답하겠어?'라고 생각했는데, 생각보다 훨씬 더 깊이 있는 대답이 돌아왔습니다. 😳 그 후로, 생각날 때마다 챗GPT와 업무 외에도 이런저런 이야기를 나누게 되었습니다. 특히 힘든 날, 내 감정을 정리하는 데 많은 도움을 얻고 있어요. 때로는 인간 상담사에게는 털어놓기 힘든 것까지 묻곤 해요. 이번 글의 주제는 어느새 제 일상의 많은 부분을 차지하게 된 AI 심리상담사와의 대화입니다.

Brunch Story

🙂‍↔️AI 심리 상담사와 함께하는 마음 탐험기

음반 밀어내기, 바꿀 수 있을까?

☠️ 이대로 가면 케이팝은 끝납니다

지금의 음반 판매 방식이야말로 케이팝의 잠재적인 위기라고 생각합니다

[아티클 3문장 요약📑]

1⃣ 21세기 들어 앨범이 팔리지 않는 시대가 되었지만, 케이팝의 앨범 판매량은 유독 매년 최고치를 경신하고 있는데, 이는 팬들의 반복 구매에 의존한 것으로, 앨범 판매량 만에 의존한다면 산업의 성장은 한계에 직면할 수밖에 없기에, 콘서트 관객 증가 등 새로운 성장 동력이 필요하다는 지적이 이어지고 있습니다.

2⃣ 케이팝 앨범 판매량이 늘어나기 시작한 건, 소리바다 같은 P2P 서비스가 유행하자 이에 대한 대응 전략으로 포토카드 삽입이나 포토북 형태의 발매 등의 실험이 다양하게 벌어지면서 였는데, 문제는 이런 실험이 점차 관습화되면서 팬덤의 지갑을 쥐어짜는 방식으로 전환되었다는 점입니다.

3⃣ 다만 여기서 더 큰 문제는 음반의 판매량이 아니라 음반을 판매하는 방식으로, 기획사는 정해진 물량을 공급하고 판매처는 이를 털어 내기 위해 팬 사인회 같은 이벤트를 진행하는데, 어떤 그룹은 신곡도 콘서트도 없이 계속 이러한 이벤트만 진행하면서 계속 활동을 유지하기도 하며, 더욱이 초동 판매량 경쟁이 심화되면서 팬덤이 적극적으로 이에 참여하는 입장이 되어 이러한 현상은 더욱 심화, 왜곡되고 있습니다.

💡기묘한 관점➕
이를 해결하기 위해서 본문에서는 초동 판매량 집계를 멈추고, 반짝 판매량이 아닌 누적 데이터의 가치를 회복시켜야 한다고 역설합니다. 더욱이 상술이 아닌 좀 더 문화적인 방향으로 나아가야 한다고 조언하는데요. 결국 어떤 서비스와 상품이든 본질의 가치를 끌어올리기 보다는, 이익 극대화에만 집중하게 되면 브랜드가 망가지기 마련입니다. 황금알을 넣는 거위의 배를 가르는 것이 된다는 건데요. 케이팝 역시 너무 과도한 매출 만들기에 빠져서 이러한 잘못에 빠지는 것이 아닌가 우려됩니다. 내부적으로 자정 작용이 일어나고, 안 좋은 관습에서 벗어난 새로운 시도들이 계속 나와서 롱런할 수 있기를 바라봅니다.

🥤트렌드라이트 구독하기
https://bit.ly/3iSbx4e

지금의 음반 판매 방식이야말로 케이팝의 잠재적인 위기라고 생각합니다 [아티클 3문장 요약📑] 1⃣ 21세기 들어 앨범이 팔리지 않는 시대가 되었지만, 케이팝의 앨범 판매량은 유독 매년 최고치를 경신하고 있는데, 이는 팬들의 반복 구매에 의존한 것으로, 앨범 판매량 만에 의존한다면 산업의 성장은 한계에 직면할 수밖에 없기에, 콘서트 관객 증가 등 새로운 성장 동력이 필요하다는 지적이 이어지고 있습니다. 2⃣ 케이팝 앨범 판매량이 늘어나기 시작한 건, 소리바다 같은 P2P 서비스가 유행하자 이에 대한 대응 전략으로 포토카드 삽입이나 포토북 형태의 발매 등의 실험이 다양하게 벌어지면서 였는데, 문제는 이런 실험이 점차 관습화되면서 팬덤의 지갑을 쥐어짜는 방식으로 전환되었다는 점입니다. 3⃣ 다만 여기서 더 큰 문제는 음반의 판매량이 아니라 음반을 판매하는 방식으로, 기획사는 정해진 물량을 공급하고 판매처는 이를 털어 내기 위해 팬 사인회 같은 이벤트를 진행하는데, 어떤 그룹은 신곡도 콘서트도 없이 계속 이러한 이벤트만 진행하면서 계속 활동을 유지하기도 하며, 더욱이 초동 판매량 경쟁이 심화되면서 팬덤이 적극적으로 이에 참여하는 입장이 되어 이러한 현상은 더욱 심화, 왜곡되고 있습니다. 💡기묘한 관점➕이를 해결하기 위해서 본문에서는 초동 판매량 집계를 멈추고, 반짝 판매량이 아닌 누적 데이터의 가치를 회복시켜야 한다고 역설합니다. 더욱이 상술이 아닌 좀 더 문화적인 방향으로 나아가야 한다고 조언하는데요. 결국 어떤 서비스와 상품이든 본질의 가치를 끌어올리기 보다는, 이익 극대화에만 집중하게 되면 브랜드가 망가지기 마련입니다. 황금알을 넣는 거위의 배를 가르는 것이 된다는 건데요. 케이팝 역시 너무 과도한 매출 만들기에 빠져서 이러한 잘못에 빠지는 것이 아닌가 우려됩니다. 내부적으로 자정 작용이 일어나고, 안 좋은 관습에서 벗어난 새로운 시도들이 계속 나와서 롱런할 수 있기를 바라봅니다. 🥤트렌드라이트 구독하기https://bit.ly/3iSbx4e

inspireX

💿음반 밀어 내기 바꾸지 않으면, 케이팝은 끝날지도 모릅니다

이 글을 읽으시기 전에 이전의 글 를 먼저 읽고 오시면 지금 이 글의 이해에 도움이 됩니다. 0. 등장 배경 이미 잘 알고 계시지만, 이미 시장에는 OpenAI의 ChatGPT, 앤쓰로픽의 끌로드, 구글의 제미나이, 네이버의 하이퍼클로바X 와 같은 대표 LLM을 제외하고도 수많은 언어모델이 거의 매일 새롭게 나타나고 있으며 각

10분 만에 랭체인(LangChain) 이해하기

너무나 감사하게도 지난 주에 발행한 <10분 만에 RAG 이해하기>글이 과한 사랑을 받았는데요. "10분 만에 이해하기" 두번째 주제는 LLM을 이용하여 애플리케이션이나 서비스를 구현한다면 반드시 이해하고 있어야 할 요즘의 핫토픽 '랭체인"입니다.

지난 글을 읽고 RAG를 이해하셨다면, 랭체인도 이미 절반은 이해하신 겁니다.
랭체인의 등장 배경, 구성요소 6가지, 할 수 있는 대표적인 3가지들을 최대한 쉽게 설명해 보았습니다.

10분 정도 투자로, 랭체인에 대해서는 이 글로 끝내 보시면 어떨까요?

너무나 감사하게도 지난 주에 발행한 &lt;10분 만에 RAG 이해하기&gt;글이 과한 사랑을 받았는데요. "10분 만에 이해하기" 두번째 주제는 LLM을 이용하여 애플리케이션이나 서비스를 구현한다면 반드시 이해하고 있어야 할 요즘의 핫토픽 '랭체인"입니다. 지난 글을 읽고 RAG를 이해하셨다면, 랭체인도 이미 절반은 이해하신 겁니다.랭체인의 등장 배경, 구성요소 6가지, 할 수 있는 대표적인 3가지들을 최대한 쉽게 설명해 보았습니다. 10분 정도 투자로, 랭체인에 대해서는 이 글로 끝내 보시면 어떨까요?

<10분 만에 랭체인(LangChain) 이해하기>

지난 2주 동안 이전 회사 (미국 회사) 팀원들과 콜을 할 기회가 있었다. 한 친구는 파이낸스 회사에서 DoorDash로 옮기면서 조언을 요청했고 다른 친구는 Nvidia에서 매니지먼트 트랙으로 올라가면서 조언을 요청했다. 둘다 내가 뽑았고 같이 일을 밀접하게 했기에 조언을 좀더 구체적으로 해줄 수 있었다.

오늘은 매니지먼트 트랙으로 옮기는 친구에게 해준 이야기를 한번 요약해보고자 한다. 처음 매니저 역할을 함에도 불구하고 처음부터 5명의 팀원을 매니지하고 경험이 더 많은 팀원들도 있어서 어떻게 해야할지 질문이 있었다. 하지만 좋았던 점은 한국에서 흔히 볼 수 있는 기술 개발에서 손을 조금 뗀다는 측면에 대한 걱정은 없었다는 점이었다. 기술의 전문성에서 본인의 영향력을 키우는 리더십이란 전문성으로 스위치하는데 상대적으로 덜 주저하는 사람들이 많은 곳이 실리콘밸리가 아닌가 싶다.

 1. 주니어 팀 멤버들의 성장에 신경을 쓰되 너무 많은 시간을 쓰며 일을 대신 해주지 말라는 거였다. 이는 이 친구의 성향을 내가 너무 잘 알기에 해준 조언이었는데 좋은 의도로 시간을 쓰며 도와준다해도 반복되는 경우에는 그 이유는 무엇인지 root cause를 파악하고 근본적인 이유를 해결하는데 집중하는 것이 낫다
 2. 위와 연관되어서 더 많은 시간을 더 잘하는 팀원들과 보내라고 이야기해주었다. 여기서 더 잘한다의 기준은 시니어가 아니고 성장 가능성이 있고 실제로 기여를 하는 팀원 기준으로 바라보는 거였다. 예를 들어 일대일 미팅을 보통은 주당 한번 한다면 잘하는 팀원들과는 두번 보라는 거였다.
 3. 시니어 팀원들의 경우 그 팀원들의 장점을 최대한 활용하고 존중해주지만 일을 하는 방식에 있어 아쉬운 부분이 보이면 빨리 이야기를 해보라는 거였다. 본인의 판단을 믿고 불편함과 친해져라("embrace discomfort")고 이야기해주었고 이해가 안되고 약간 느낌이 안 좋은 경우에는 계속 질문해서 파고 들어가 보라고 이야기해주었다 ("dive deep")
 4. Nvidia는 큰 회사이기에 고과에 있어서는 회사 시스템을 먼저 파악하고 매니저와 항상 얼라인하고 피어 매니저들과도 계속 이야기하면서 협업 잘하고, 연말 혹은 연초 고과 관련 "Calibration" 미팅 준비를 많이 해두고, 영향력을 키우라고 이야기해주었다.
 5. 마지막으로 해준 이야기는 리더십이란 시간을 두고 만들어가는 스킬이지 타고난 재능이 아니기에 앞단의 실수를 실수가 아닌 교훈으로 바라보라고 했고, 맞는 선택인지 회의가 들 때는 지금 매니저가 본인을 새 매니저로 선택한 이유가 있을테니 본인을 더 믿고 매니저에게 도움을 요청해보라고 했다.

오랜만에 이전 팀원들과 이야기하다보니 주니어였던 친구들이 이젠 정말 성장했구나 하는 생각도 들고, 계속 인연을 잘 유지했구나 하는 생각이 든다. 사람을 만날 때는 그 사람의 현재 위치가 아닌 사람의 됨됨이와 가능성을 보는 것이 좋다.

지난 2주 동안 이전 회사 (미국 회사) 팀원들과 콜을 할 기회가 있었다. 한 친구는 파이낸스 회사에서 DoorDash로 옮기면서 조언을 요청했고 다른 친구는 Nvidia에서 매니지먼트 트랙으로 올라가면서 조언을 요청했다. 둘다 내가 뽑았고 같이 일을 밀접하게 했기에 조언을 좀더 구체적으로 해줄 수 있었다. 오늘은 매니지먼트 트랙으로 옮기는 친구에게 해준 이야기를 한번 요약해보고자 한다. 처음 매니저 역할을 함에도 불구하고 처음부터 5명의 팀원을 매니지하고 경험이 더 많은 팀원들도 있어서 어떻게 해야할지 질문이 있었다. 하지만 좋았던 점은 한국에서 흔히 볼 수 있는 기술 개발에서 손을 조금 뗀다는 측면에 대한 걱정은 없었다는 점이었다. 기술의 전문성에서 본인의 영향력을 키우는 리더십이란 전문성으로 스위치하는데 상대적으로 덜 주저하는 사람들이 많은 곳이 실리콘밸리가 아닌가 싶다. <ol ><li> 주니어 팀 멤버들의 성장에 신경을 쓰되 너무 많은 시간을 쓰며 일을 대신 해주지 말라는 거였다. 이는 이 친구의 성향을 내가 너무 잘 알기에 해준 조언이었는데 좋은 의도로 시간을 쓰며 도와준다해도 반복되는 경우에는 그 이유는 무엇인지 root cause를 파악하고 근본적인 이유를 해결하는데 집중하는 것이 낫다</li><li>위와 연관되어서 더 많은 시간을 더 잘하는 팀원들과 보내라고 이야기해주었다. 여기서 더 잘한다의 기준은 시니어가 아니고 성장 가능성이 있고 실제로 기여를 하는 팀원 기준으로 바라보는 거였다. 예를 들어 일대일 미팅을 보통은 주당 한번 한다면 잘하는 팀원들과는 두번 보라는 거였다.</li><li>시니어 팀원들의 경우 그 팀원들의 장점을 최대한 활용하고 존중해주지만 일을 하는 방식에 있어 아쉬운 부분이 보이면 빨리 이야기를 해보라는 거였다. 본인의 판단을 믿고 불편함과 친해져라("embrace discomfort")고 이야기해주었고 이해가 안되고 약간 느낌이 안 좋은 경우에는 계속 질문해서 파고 들어가 보라고 이야기해주었다 ("dive deep")</li><li>Nvidia는 큰 회사이기에 고과에 있어서는 회사 시스템을 먼저 파악하고 매니저와 항상 얼라인하고 피어 매니저들과도 계속 이야기하면서 협업 잘하고, 연말 혹은 연초 고과 관련 "Calibration" 미팅 준비를 많이 해두고, 영향력을 키우라고 이야기해주었다.</li><li>마지막으로 해준 이야기는 리더십이란 시간을 두고 만들어가는 스킬이지 타고난 재능이 아니기에 앞단의 실수를 실수가 아닌 교훈으로 바라보라고 했고, 맞는 선택인지 회의가 들 때는 지금 매니저가 본인을 새 매니저로 선택한 이유가 있을테니 본인을 더 믿고 매니저에게 도움을 요청해보라고 했다.</li></ol> 오랜만에 이전 팀원들과 이야기하다보니 주니어였던 친구들이 이젠 정말 성장했구나 하는 생각도 들고, 계속 인연을 잘 유지했구나 하는 생각이 든다. 사람을 만날 때는 그 사람의 현재 위치가 아닌 사람의 됨됨이와 가능성을 보는 것이 좋다.

개발 매니저라는  전문성

Made with Tally, the simplest way to create forms.

Tally Forms

파밍은 농사에서 농작물을 수확하거나 게임에서 캐릭터의 능력을 올리기 위해 아이템을 모으는 행위를 뜻하는데요. 업무 효율을 높이는 방법을 함께 찾고 분석하며 발견하는 즐거움이 있는 클럽이라는 의미를 담고 있어요. 일정 시간을 꾸준히 투자해 결실을 맺는 농사와 같이 우리의 일도 같은 방법으로 접근하면 어떨까?라는 의미도 담겨있어요. 

🎁 클럽을 통해 무엇을 얻을 수 있나요?
 * 나는 어떻게 일하고 있을까?를 업무 단계, 역량, 커리어의 관점에서 살펴봐요.
 * 다른 디자이너는 어떻게 일하고 있을까?에 대한 답을 확인하고 나의 업무와 함께 비교, 발전시킬 수 있어요.
 * 업무를 더 생산적으로 진행할 수 있는 방법에 대해 고민하고 답을 찾아갈 수 있어요.
 * 단계별 업무 방식, 역량, 커리어, 툴 활용 방법 등에 대한 아티클을 매니저들이 공유해요.
 * 업무 단계별 사용하기 좋은 툴, 아티클 등이 정리된 디렉토리(full ver) 접근 권한을 드려요.
 * 나만의 업무 방법 및 사용하기 좋은 툴을 정리할 수 있는 노션 템플릿을 드려요.
 * 업무 단계별 효율을 높이는데 도움이 되는 질문과 답을 정리할 수 있어요.
 * 온/오프라인으로 진행되는 모임에 가장 먼저 참여할 수 있는 기회를 드려요.

신청은 아래 '사전 신청서'를 통해 진행하실 수 있으며, 신청서 내 클럽 소개 페이지 링크도 함께 확인하실 수 있어요. 5월 12일 일요일까지 신청 시 1개월 무료 참여 기회(3만원)를 제공해드려요!

파밍은 농사에서 농작물을 수확하거나 게임에서 캐릭터의 능력을 올리기 위해 아이템을 모으는 행위를 뜻하는데요. 업무 효율을 높이는 방법을 함께 찾고 분석하며 발견하는 즐거움이 있는 클럽이라는 의미를 담고 있어요. 일정 시간을 꾸준히 투자해 결실을 맺는 농사와 같이 우리의 일도 같은 방법으로 접근하면 어떨까?라는 의미도 담겨있어요.&nbsp; 🎁 클럽을 통해 무엇을 얻을 수 있나요?<ul ><li>나는 어떻게 일하고 있을까?를 업무 단계, 역량, 커리어의 관점에서 살펴봐요.</li><li>다른 디자이너는 어떻게 일하고 있을까?에 대한 답을 확인하고 나의 업무와 함께 비교, 발전시킬 수 있어요.</li><li>업무를 더 생산적으로 진행할 수 있는 방법에 대해 고민하고 답을 찾아갈 수 있어요.</li><li>단계별 업무 방식, 역량, 커리어, 툴 활용 방법 등에 대한 아티클을 매니저들이 공유해요.</li><li>업무 단계별 사용하기 좋은 툴, 아티클 등이 정리된 디렉토리(full ver) 접근 권한을 드려요.</li><li>나만의 업무 방법 및 사용하기 좋은 툴을 정리할 수 있는 노션 템플릿을 드려요.</li><li>업무 단계별 효율을 높이는데 도움이 되는 질문과 답을 정리할 수 있어요.</li><li>온/오프라인으로 진행되는 모임에 가장 먼저 참여할 수 있는 기회를 드려요.</li></ul> 신청은 아래 '사전 신청서'를 통해 진행하실 수 있으며, 신청서 내 클럽 소개 페이지 링크도 함께 확인하실 수 있어요. 5월 12일 일요일까지 신청 시&nbsp;1개월 무료 참여 기회(3만원)를 제공해드려요!

디자인 업무 효율을 높이는 파밍 클럽 1기 모집

세계 최대의 개발자 Q&A 커뮤니티인 스택오버플로우가 OpenAI와의 파트너십을 발표했습니다.

ChatGPT 내에 개발 관련 질문에 대한 답변으로 스택오버플로우의 컨텐츠를 사용하고, 출처를 제공하여 스택오버플로우로 유입시켜 윈윈하는 방식으로 협력한다고 합니다.

또한, 스택오버플로우의 컨텐츠로 OpenAI의 모델을 강화함과 동시에 OverflowAI를 개발하기위해 협력한다고 합니다.

ChatGPT 런칭 이후 스택오버플로우의 사용자수가 급감하며 위기를 맞이했는데요. 위기를 기회로 바꾸기 위한 좋은 선택을 빠르게 내린 것 같습니다.

며칠전엔 파이낸셜 타임즈와 OpenAI가 파트너십을 맺었는데요. 초기 인터넷 포털 시장에서와 유사한 방식으로, 아마 앞으로 컨텐츠를 제공하는 회사들은 이와 같은 방식으로 AI 회사들과 협력하게 되지 않을까 싶습니다.

세계 최대의 개발자 Q&amp;A 커뮤니티인 스택오버플로우가 OpenAI와의 파트너십을 발표했습니다. ChatGPT 내에 개발 관련 질문에 대한 답변으로 스택오버플로우의 컨텐츠를 사용하고, 출처를 제공하여 스택오버플로우로 유입시켜 윈윈하는 방식으로 협력한다고 합니다. 또한, 스택오버플로우의 컨텐츠로 OpenAI의 모델을 강화함과 동시에 OverflowAI를 개발하기위해 협력한다고 합니다. ChatGPT 런칭 이후 스택오버플로우의 사용자수가 급감하며 위기를 맞이했는데요. 위기를 기회로 바꾸기 위한 좋은 선택을 빠르게 내린 것 같습니다. 며칠전엔 파이낸셜 타임즈와 OpenAI가 파트너십을 맺었는데요. 초기 인터넷 포털 시장에서와 유사한 방식으로, 아마 앞으로 컨텐츠를 제공하는 회사들은 이와 같은 방식으로 AI 회사들과 협력하게 되지 않을까 싶습니다.

🗞️ 스택오버플로우, OpenAI와의 파트너십 발표

https://stackoverflow.co/company/press/archive/openai-partnership/

애플이 AI 안경을 만들어 주길 고대하는 1인

쿡 형님 이제 때가 되지 않았나요?! 🥹

애플이 AI 안경을 만들어 주길 고대하는 1인 쿡 형님 이제 때가 되지 않았나요?! 🥹

소프트웨어 엔지니어의 취업난은 AI 때문이 아니다. 이 때문에 일자리가 더 생기면 생겼지 사라지지 않는다. 최소한 아직까지는 그렇다. (여기에는 분명한 이유가 있다)

빅테크의 엔지니어 대량 해고는 AI가 대체 할 수 있기 때문에 줄이는게 아니라, 진행하는 사업의 중요도에 의한 자원과 인원의 재배치이다. (물론 수백명 이하의 작은 회사 중에는 GPU를 더 확보하기 위해 리서처를 줄이는 곳이 있긴하다)

정보는 정확히 알아야한다. 보통 이런 말 퍼뜨리는 사람들은 진짜 이유를 모르는 사람들이다.

소프트웨어 엔지니어의 취업난은 AI 때문이 아니다. 이 때문에 일자리가 더 생기면 생겼지 사라지지 않는다. 최소한 아직까지는 그렇다. (여기에는 분명한 이유가 있다) 빅테크의 엔지니어 대량 해고는 AI가 대체 할 수 있기 때문에 줄이는게 아니라, 진행하는 사업의 중요도에 의한 자원과 인원의 재배치이다. (물론 수백명 이하의 작은 회사 중에는 GPU를 더 확보하기 위해 리서처를 줄이는 곳이 있긴하다) 정보는 정확히 알아야한다. 보통 이런 말 퍼뜨리는 사람들은 진짜 이유를 모르는 사람들이다.

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Naver

회사 테크 블로그 모음 👨🏻‍💻

3개월간 개발한 마이크로서비스에 498개의 테스트 코드를 작성한 시니어 개발자가 추천해준 을 번역했다. 테스트의 종류와 이유, 철학을 Java, SpringBoot, JUnit을 사용한 예시와 함께 설명한다.

실용적인 테스트 피라미드 (번역)

최근에 이직한 미국 회사에 테스트에 진심인 시니어 개발자가 있었습니다. 그가 혼자서 약 3개월간 개발한 Java/Spring 기반의 백엔드 마이크로서비스는 무려 498개의 테스트가 작성되었습니다. 😵

물론 개수가 많다고 무조건 좋은 테스트는 아니지만, 그는 필요한 테스트들만 견고하게 작성했고, 다양한 종류와 범위의 테스트들을 깔끔하게 구성하고 읽기 편하게 작성했으며, JUnit5와 Mockito 등의 테스트 라이브러리의 기능들을 풍부하게 활용해서 배울 점이 많았습니다.

심지어 테스트하기 쉬운 프로젝트도 아니었습니다:
 1. 외부 서비스들 및 사내 마이크로서비스들간의 복잡한 연계가 필요한 서비스였고,
 2. 1980년대부터 현재까지 운영중인 사내 레거시 시스템(BASIC과 COBOL로 개발됨)의 동작은 일정하지 않았으며,
 3. 암호화되지 않은 개인정보들 때문에 DB 접근 권한이 제한되어 실시간 데이터를 얻을 수 없는 반면, 비즈니스 관리자들은 데이터를 직접 변경할 수 있었으며,
 4. 다양한 이해관계자들에 의해 요구사항이 수없이 바뀌었고,
 5. 시간 및 위치 데이터에 민감한 서비스라 미국 각 지역의 시차에 따라 다른 동작이 필요한 까다로운 서비스였다.

이정도로 복잡한 백엔드 서비스들은 봐왔지만 이렇게 확실하게 테스트하는 경우는 본 적이 없어서,
이래서 차는 독일차를 사라는건가..🤔
라는 구시대적 선입견이 스멀스멀 피어오르기도 했습니다. (그는 독일 혹은 폴란드 출신입니다)

그에게
너처럼 테스트 코드 작성하려면 어디서부터 시작해야해?
라고 물었는데, 그는 곧바로
Test Pyramid를 먼저 이해하는게 좋아
라며 이 글을 추천해줬습니다.

그래서 주말에 각 잡고 읽는 김에 번역해보았습니다. 🙃

https://www.integer.blog/practical-test-pyramid/?ref=careerly.co.kr

최근에 이직한 미국 회사에 테스트에 진심인 시니어 개발자가 있었습니다. 그가 혼자서 약 3개월간 개발한 Java/Spring 기반의 백엔드 마이크로서비스는 무려 498개의 테스트가 작성되었습니다. 😵 물론 개수가 많다고 무조건 좋은 테스트는 아니지만, 그는 필요한 테스트들만 견고하게 작성했고, 다양한 종류와 범위의 테스트들을 깔끔하게 구성하고 읽기 편하게 작성했으며, JUnit5와 Mockito 등의 테스트 라이브러리의 기능들을 풍부하게 활용해서 배울 점이 많았습니다. 심지어 테스트하기 쉬운 프로젝트도 아니었습니다:<ol ><li>외부 서비스들 및 사내 마이크로서비스들간의 복잡한 연계가 필요한 서비스였고,</li><li>1980년대부터 현재까지 운영중인 사내 레거시 시스템(BASIC과 COBOL로 개발됨)의 동작은 일정하지 않았으며,</li><li>암호화되지 않은 개인정보들 때문에 DB 접근 권한이 제한되어 실시간 데이터를 얻을 수 없는 반면, 비즈니스 관리자들은 데이터를 직접 변경할 수 있었으며,</li><li>다양한 이해관계자들에 의해 요구사항이 수없이 바뀌었고,</li><li>시간 및 위치 데이터에 민감한 서비스라 미국 각 지역의 시차에 따라 다른 동작이 필요한 까다로운 서비스였다.</li></ol> 이정도로 복잡한 백엔드 서비스들은 봐왔지만 이렇게 확실하게 테스트하는 경우는 본 적이 없어서, <code >이래서 차는 독일차를 사라는건가..🤔</code>라는 구시대적 선입견이 스멀스멀 피어오르기도 했습니다. (그는 독일 혹은 폴란드 출신입니다) ​그에게 <code >너처럼 테스트 코드 작성하려면 어디서부터 시작해야해?</code> 라고 물었는데, 그는 곧바로 <code >Test Pyramid를 먼저 이해하는게 좋아</code>라며 이 글을 추천해줬습니다. 그래서 주말에 각 잡고 읽는 김에 번역해보았습니다. 🙃 https://www.integer.blog/practical-test-pyramid/?ref=careerly.co.kr

1nteger 🏄🏻‍♂️

498개의 테스트 코드 (번역)

Dev Ranking

GeekNews 에서 소개를 해준 사이트인데요,
커리어리와 GeekNews 포함한 유명 it 서비스 및 뉴스의 글들을 랭킹으로 보여주고,

유명한 it 기업 기술 블로그 사이트도 정리되어 필요할때 찾아보기 너무 좋습니다.

it 기술 관련 블로그나 뉴스를 살펴보고 싶으신 분들은 참고하면 좋겠습니다.

📚 링크
 * https://dev-ranking.vercel.app/

GeekNews 에서 소개를 해준 사이트인데요,커리어리와 GeekNews 포함한 유명 it 서비스 및 뉴스의 글들을 랭킹으로 보여주고, 유명한 it 기업 기술 블로그 사이트도 정리되어 필요할때 찾아보기 너무 좋습니다. it 기술 관련 블로그나 뉴스를 살펴보고 싶으신 분들은 참고하면 좋겠습니다. 📚 링크<ul><li>https://dev-ranking.vercel.app/</li></ul>

Vercel

🌐 개발자가 알고 있으면 좋은 사이트

일을 시작할 땐 개인의 성장에만 집중했습니다.

시간이 흐르며 함께 성장하는 것에 집중하게 됐습니다. 동료의 성장뿐 아니라 회사, 제품의 성장에도 관심을 가졌습니다.

조금 더 시간이 흐르자, 회의감이 들었습니다. "내가 왜 이러고 있지?"

성장의 의미를 돌아볼 시간이 찾아온 것이었습니다.

성장을 통해 이루고자 하는 바를 잊고 있었다는 걸 깨달았습니다. 왜 성장하고 싶었을까요. 왜 함께 성장해야 했을까요.

문제를 해결하고 싶었기 때문입니다. 세상을 살며 마주한 문제가 많고 이를 해결하고 싶은데 그럴 능력이 되질 않았거든요. 그래서 공부하고 일하고 발표하고 글을 쓰며 성장했습니다. 덕분에 크고 작은 문제를 푸는데 기여할 수 있었죠.

다른 말로 정리하면 더 나은 세상을 만들고 싶기 때문이라고 할 수 있겠네요. 여러분은 어떤 이유로 성장하려 하시나요?

마주한 문제를 해결해서 조금 더 나은 세상을 만드는 것. 바로 우리가 성장하기 위해 노력하는 이유가 아닐까요.

일을 시작할 땐 개인의 성장에만 집중했습니다. 시간이 흐르며 함께 성장하는 것에 집중하게 됐습니다. 동료의 성장뿐 아니라 회사, 제품의 성장에도 관심을 가졌습니다. 조금 더 시간이 흐르자, 회의감이 들었습니다. "내가 왜 이러고 있지?" 성장의 의미를 돌아볼 시간이 찾아온 것이었습니다. 성장을 통해 이루고자 하는 바를 잊고 있었다는 걸 깨달았습니다. 왜 성장하고 싶었을까요. 왜 함께 성장해야 했을까요. 문제를 해결하고 싶었기 때문입니다. 세상을 살며 마주한 문제가 많고 이를 해결하고 싶은데 그럴 능력이 되질 않았거든요. 그래서 공부하고 일하고 발표하고 글을 쓰며 성장했습니다. 덕분에 크고 작은 문제를 푸는데 기여할 수 있었죠. 다른 말로 정리하면 더 나은 세상을 만들고 싶기 때문이라고 할 수 있겠네요. 여러분은 어떤 이유로 성장하려 하시나요? 마주한 문제를 해결해서 조금 더 나은 세상을 만드는 것. 바로 우리가 성장하기 위해 노력하는 이유가 아닐까요.

성장의 이유

The library for web and native user interfaces

React 19 Beta - React

React 19 베타 버전이 npm을 통해 출시되었습니다. 이번 업데이트에서 주목할 만한 것은 "Actions"이라는 개념인데요. Actions은 비동기 전환을 사용하는 함수를 말합니다.
그럼 비동기 전환을 사용하는 함수란 무엇일까요?
비동기 작업을 콜백함수나 Promise로 처리하게 되면 코드 가독성이 떨어지고 복잡성이 증대되는데요. React에서는 이런 문제를 해결하기 위해 비동기 전환 즉 Action을 사용하여 비동기 작업을 마치 동기 작업처럼 쉽게 처리할 수 있습니다.

이런 Actions 개념을 바탕으로 React 19에서는 'useOptimistic'과 'useActionState'와 같은 새로운 훅(Hook)들이 추가되었습니다. 이 훅들은 비동기 작업을 보다 선언적이고 간결하게 처리할 수 있도록 도와주는데요.

React 19의 Actions 및 관련 훅들은 비동기 작업 처리, 데이터 제출, 오류 처리, 상태 관리 등을 자동화하고 추상화합니다. 이를 통해 개발자는 복잡한 비동기 로직 구현(Pending, Error 등)에 직접 개발을 하지 않아도 되어 개발 생산성 향상과 코드 품질 개선을 기대할 수 있습니다.

개인적으로는 Promise를 반환하는 함수의 결과를 사용할수 있는 'use'훅과 낙관적 업데이트로 UX를 개선할수 있는 'useOptimistic' 훅이 가장 기대가 되네요.

https://react.dev/blog/2024/04/25/react-19

React 19 베타 버전이 npm을 통해 출시되었습니다. 이번 업데이트에서 주목할 만한 것은 "Actions"이라는 개념인데요. Actions은 비동기 전환을 사용하는 함수를 말합니다. 그럼 비동기 전환을 사용하는 함수란 무엇일까요?비동기 작업을 콜백함수나 Promise로 처리하게 되면 코드 가독성이 떨어지고 복잡성이 증대되는데요. React에서는 이런 문제를 해결하기 위해 비동기 전환 즉 Action을 사용하여 비동기 작업을 마치 동기 작업처럼 쉽게 처리할 수 있습니다. 이런 Actions 개념을 바탕으로 React 19에서는 'useOptimistic'과 'useActionState'와 같은 새로운 훅(Hook)들이 추가되었습니다. 이 훅들은 비동기 작업을 보다 선언적이고 간결하게 처리할 수 있도록 도와주는데요. React 19의 Actions 및 관련 훅들은 비동기 작업 처리, 데이터 제출, 오류 처리, 상태 관리 등을 자동화하고 추상화합니다. 이를 통해 개발자는 복잡한 비동기 로직 구현(Pending, Error 등)에 직접 개발을 하지 않아도 되어 개발 생산성 향상과 코드 품질 개선을 기대할 수 있습니다. 개인적으로는 Promise를 반환하는 함수의 결과를 사용할수 있는 'use'훅과 낙관적 업데이트로 UX를 개선할수 있는 'useOptimistic' 훅이 가장 기대가 되네요. https://react.dev/blog/2024/04/25/react-19

React

React 19 베타 출시: Actions의 도입과 새로운 비동기

직장인이 된 지 한 달이 되었다.

🐣 우당탕탕 신입개발자의 한달간의 기록

뚝딱거렸던 신입 시절을 떠올리며 즐겁게 읽었네요.
회식 2차까지 버틸 수 있는 체력이 무척 부럽습니다

https://velog.io/@wndpseo/%EC%9A%B0%EB%8B%B9%ED%83%95%ED%83%95-%EC%8B%A0%EC%9E%85%EA%B0%9C%EB%B0%9C%EC%9E%90%EC%9D%98-%ED%95%9C%EB%8B%AC%EA%B0%84%EC%9D%98-%EA%B8%B0%EB%A1%9D

뚝딱거렸던 신입 시절을 떠올리며 즐겁게 읽었네요.회식 2차까지 버틸 수 있는 체력이 무척 부럽습니다 https://velog.io/@wndpseo/%EC%9A%B0%EB%8B%B9%ED%83%95%ED%83%95-%EC%8B%A0%EC%9E%85%EA%B0%9C%EB%B0%9C%EC%9E%90%EC%9D%98-%ED%95%9C%EB%8B%AC%EA%B0%84%EC%9D%98-%EA%B8%B0%EB%A1%9D

Velog

신입 개발자의 한 달

Are you stuck on a programming challenge? Does the code not compile? Does the API work differently than you expect? Little problems can add up and get in the way of seeing the big picture. As a software developer, you need to be able to overcome these obs

5 Practical Ways to Quickly Overcome a Programming Obstacle

 1. 한 발짝 물러서기
 2. 소리내서 말하기
 3. 산책하거나 달리기
 4. 문서 읽기
 5. 타이머 설정하기

정말 공감갑니다!

https://blog.supereasyapps.com/5-practical-ways-to-quickly-overcome-a-programming-obstacle/

<ol ><li>한 발짝 물러서기</li><li>소리내서 말하기</li><li>산책하거나 달리기</li><li>문서 읽기</li><li>타이머 설정하기</li></ol> 정말 공감갑니다! https://blog.supereasyapps.com/5-practical-ways-to-quickly-overcome-a-programming-obstacle/

Super Easy Apps

코딩하다가 막혔을때 극복하는 5가지 방법

Meta released the most capable open-source language model, Llama 3, yesterday. Because it is open-source, you can download the model weights and run them locally on your own machine. I know, I know...

How To Run Llama 3 In Visual Studio Code With CodeGPT

최근에 Meta에서 인기있는 오픈소스 언어 모델인 Llama 3를 발표했습니다. 전문가가 아닌데 Llama 3를 비쥬얼 스튜디오 코드에서 실행할 수 있을까요? 비전문가를 위해 친절하게 비쥬얼 스튜디오 코드에서 Llama 3를 실행하는 가이드를 소개한 기사 공유합니다.😃

<Visual Studio Code에서 Llama 3를 실행하는 방법 — 단계별 가이드>

Prerequisites
 * Llama3 3를 실행할비쥬얼 스튜디오 코드가 설치된 노트북의 사양을 확인하세요.

 * GPU가 없어도 괜찮은 성능의 CPU와 충분한 RAM이 있으면 아무런 문제 없이 노트북에서 Llama 3를 실행할 수 있다고 합니다.

1단계: Ollama 다운로드 및 설치
 * Ollama 웹사이트로 이동하여 설치 프로그램의 최신 버전을 다운로드하세요. Ollama는 다양한 플랫폼에서 대규모 언어 모델(LLM)을 로컬에서 실행, 생성 및 공유하도록 설계된 도구라고 합니다.

 * 제대로 설치가 되었는지 확인하기 위해
 ollama -v
 명령어를 사용하세요.

2단계: VS Code에 CodeGPT Extension 설치
 * Visual Studio Code를 실행하고 확장(Extension) 탭으로 이동한 후, codegpt.co 에서 "CodeGPT"를 검색하고 확장을 설치하세요.

 * 확장이 설치되면 VS Code의 왼쪽 사이드바에 CodeGPT 아이콘이 표시된다고 합니다.

3단계: 모델 다운로드
 * VS Code에서 터미널을 열고
 ollama pull llama3:8b
 명령을 실행하여 Llama 3 모델을 다운로드합니다. 모델 크기가 커서(4GB 이상) 생각보다 시간이 걸릴 수 있다고 합니다.

4단계: Llama 3 모델 선택
 * VS Code의 왼쪽 패널에 있는 CodeGPT 대시보드에서 Provider 드롭다운 메뉴를 찾아 Ollama를 선택하고, 모델 드롭다운에서 "Lama3:8b"를 선택합니다.

5단계: VS 코드에서 Llama 3 실행
 * VS Code에 모델을 다운로드하고 CodeGPT를 설치했으면 테스트 프롬프트를 제공하여 모든 것이 제대로 작동하는지 확인해 봅니다.

원본 기사 링크는 아래와 같습니다. 상세 내용은 원본 기사를 통해 확인하실 수 있습니다. 감사합니다🙏
[Source Link] https://generativeai.pub/how-to-run-llama-3-in-visual-studio-code-with-codegpt-18cb105cf9d5

최근에 Meta에서 인기있는 오픈소스 언어 모델인 Llama 3를 발표했습니다. 전문가가 아닌데 Llama 3를 비쥬얼 스튜디오 코드에서 실행할 수 있을까요? 비전문가를 위해 친절하게 비쥬얼 스튜디오 코드에서 Llama 3를 실행하는 가이드를 소개한 기사 공유합니다.😃 &lt;Visual Studio Code에서 Llama 3를 실행하는 방법 — 단계별 가이드&gt; Prerequisites<ul ><li>Llama3 3를 실행할비쥬얼 스튜디오 코드가 설치된 노트북의 사양을 확인하세요.</li></ul> <ul ><li>GPU가 없어도 괜찮은 성능의 CPU와 충분한 RAM이 있으면 아무런 문제 없이 노트북에서 Llama 3를 실행할 수 있다고 합니다.</li></ul> 1단계: Ollama 다운로드 및 설치<ul ><li>Ollama 웹사이트로 이동하여 설치 프로그램의 최신 버전을 다운로드하세요. Ollama는 다양한 플랫폼에서 대규모 언어 모델(LLM)을 로컬에서 실행, 생성 및 공유하도록 설계된 도구라고 합니다.</li></ul> <ul ><li>제대로 설치가 되었는지 확인하기 위해 <code >ollama -v</code> 명령어를 사용하세요.</li></ul> 2단계: VS Code에 CodeGPT Extension 설치<ul ><li>Visual Studio Code를 실행하고 확장(Extension) 탭으로 이동한 후, codegpt.co 에서 "CodeGPT"를 검색하고 확장을 설치하세요.</li></ul> <ul ><li>확장이 설치되면 VS Code의 왼쪽 사이드바에 CodeGPT 아이콘이 표시된다고 합니다.</li></ul> 3단계: 모델 다운로드<ul ><li>VS Code에서 터미널을 열고 <code >ollama pull llama3:8b</code> 명령을 실행하여 Llama 3 모델을 다운로드합니다. 모델 크기가 커서(4GB 이상) 생각보다 시간이 걸릴 수 있다고 합니다.</li></ul> 4단계: Llama 3 모델 선택<ul ><li>VS Code의 왼쪽 패널에 있는 CodeGPT 대시보드에서 Provider 드롭다운 메뉴를 찾아 Ollama를 선택하고, 모델 드롭다운에서 "Lama3:8b"를 선택합니다. </li></ul> 5단계: VS 코드에서 Llama 3 실행<ul ><li>VS Code에 모델을 다운로드하고 CodeGPT를 설치했으면 테스트 프롬프트를 제공하여 모든 것이 제대로 작동하는지 확인해 봅니다.</li></ul> 원본 기사 링크는 아래와 같습니다. 상세 내용은 원본 기사를 통해 확인하실 수 있습니다. 감사합니다🙏[Source Link] https://generativeai.pub/how-to-run-llama-3-in-visual-studio-code-with-codegpt-18cb105cf9d5

비쥬얼 스튜디오 코드에서 Llama 3 실행하기

성숙한 사람이 되기 위한 8가지 노력 - 일을 마치고 '시스템 종료'를 할 때마다 의식적으로 스스로에게 묻는 질문이 있습니다. 오늘 나는 어떻게 일 했는가? 충분히 친절했고, 충분히 정확했는가? 의도와 상관없이 다른 사람을 불쾌하게 만든 상황은 없는가?

성숙한 사람이 되기 위한 8가지 노력

일을 마치고 '시스템 종료'를 할 때마다 의식적으로 스스로에게 묻는 질문이 있습니다. 오늘도 나는 부끄럽지 않게 일을 했는가? 충분히 나에게 우아했으며, 남에게 친절했는가? 의도와 상관없이 다른 사람을 불쾌하게 만든 상황은 없었는가? 저는 의식적으로 성숙한 사람이 되기 위해 어떤 노력을 할 수 있을까 고민하고 있습니다. 여기서 '성숙함'이란 자기 주위에서 일어나는 일을 명확히 인식하고 그 일이 일어난 이유와 배경을 이해하며 그 일의 최종 결과에 대해 과도하게 흥분하거나 침울해하지 않는 상태를 의미합니다.

 1.  성숙함은 더 많이 듣고 더 적게 말하세요
 2.  책임을 회피하지 마세요
 3.  덜 따지고 더 많이 협조하세요
 4.  변화를 받아들이세요
 5.  다양한 연령대의 사람과 어울리세요
 6.  버는 것보다 덜 쓰세요
 7.  다른 사람만큼 나를 소중하게 여기세요
 8.  내가 어느새 사회의 잘못된 관행이나 습성에 물들었을지 모른다고 받아들이세요
 9.  낯선 사람에게도 기꺼이 친절을 베푸세요
 10. 읽고 쓰고 공유하고 다른 사람이 성장하도록 도우세요
     
     https://www.redbusbagman.com/waytobegood/

일을 마치고 '시스템 종료'를 할 때마다 의식적으로 스스로에게 묻는 질문이 있습니다. 오늘도 나는 부끄럽지 않게 일을 했는가? 충분히 나에게 우아했으며, 남에게 친절했는가? 의도와 상관없이 다른 사람을 불쾌하게 만든 상황은 없었는가? 저는 의식적으로 성숙한 사람이 되기 위해 어떤 노력을 할 수 있을까 고민하고 있습니다. 여기서 '성숙함'이란 자기 주위에서 일어나는 일을 명확히 인식하고 그 일이 일어난 이유와 배경을 이해하며 그 일의 최종 결과에 대해 과도하게 흥분하거나 침울해하지 않는 상태를 의미합니다. <ol><li>성숙함은 더 많이 듣고 더 적게 말하세요</li><li>책임을 회피하지 마세요</li><li>덜 따지고 더 많이 협조하세요</li><li>변화를 받아들이세요</li><li>다양한 연령대의 사람과 어울리세요</li><li>버는 것보다 덜 쓰세요</li><li>다른 사람만큼 나를 소중하게 여기세요</li><li>내가 어느새 사회의 잘못된 관행이나 습성에 물들었을지 모른다고 받아들이세요</li><li>낯선 사람에게도 기꺼이 친절을 베푸세요</li><li>읽고 쓰고 공유하고 다른 사람이 성장하도록 도우세요 https://www.redbusbagman.com/waytobegood/</li></ol>

REDBUSBAGMAN | 빨간색 광역버스에 백팩을 메고 탑니다

⟪성숙한 사람이 되기 위한 10가지 노력⟫

집에서도 서버를 운영할 수 있을까? 생각은 하지만 실제로 실행하는 사람은 별로 없는 것 같습니다.

집에서 서버를 운영하는 게 가능한가요?

집에서도 서버를 운영할 수 있을까?
생각은 하지만 실제로 실행하는 사람은 별로 없는 것 같습니다.

왜? 몰라서. 귀찮아서. 무서워서.
정전되면 어쩌지?
인터넷 끊어지면 어쩌지?
IP 바뀌면 어쩌지?

커피한잔은 집에서 서버를 운영했습니다.
하루 이틀도 아니고 6년 동안이나.

좋은 컴퓨터도 아니었습니다.
카카오 다닐 때 자취방에서 쓰려고 샀던 데스크톱으로 시작했습니다.

[사진]
2015년 10월. 이 고물 컴퓨터가 몇 년 뒤 커피한잔 서버로 쓰였습니다.

램 16기가짜리 리눅스 데스크톱.
100Mbps 짜리 제일 싸구려 인터넷.
그리고 3만 원짜리 고물 iptime 공유기.
이게 커피한잔 인프라의 전부였습니다.

3년쯤 이렇게 쓰다가 업그레이드를 한 번 했습니다. 램을 좀 넉넉하게 쓰고 싶어서.
램 64기가짜리 데스크톱.
500Mbps 인터넷.
10만 원짜리 공유기.

그럼에도 너무 싸다.
중고등학생들이 게임하려고 쓰는 인프라보다도 열악하지 않을까?(웃음)
하지만 커피한잔 정도의 서비스를 운영하기에는 충분하고도 남았습니다.

이 컴퓨터로 전기 요금이 한 달에 5천 원~1만 원 정도 나왔을 겁니다.
그게 커피한잔 서버 운영비의 전부였습니다.
매달 들어가는 운영비가 거의 없으니 조급해 하지 않고 서비스를 만들어 나갈 수 있었습니다.

세이노의 가르침에 이런 내용이 있습니다.
"당신 스스로 불편함을 감수하고 시간을 투자해 직접 알아보고 결정한다면 언제나 당신의 지출은, 편리함을 택하는 사람들의 지출보다 적게 이루어진다.
내가 이해가 가지 않는 것은 월급 이외에는 특별히 돈 나올 구멍도 없고 그렇다고 해서 자기 계발에 열심이지도 않은 사람들이 돈이 절약되는 불편함보다는 돈을 더 지출해야 하는 편리함을 택하는 경우들이다."

aws를 선택하는 것도 이와 비슷한 고민 아닐까?
저는 기꺼이 불편함을 선택했습니다.

놀라운 비밀은… 사실 그렇게 불편하지도 않았다는 것.
장애도 거의 나지 않았습니다. 오히려 그 기간에 aws 장애가 더 많이 났습니다.
aws 전체 장애가 나서 쿠팡, 배민 같은 주요 서비스들이 다 안 되던 날에 커피한잔만 잘 되는 우스운 일도 있었습니다.

커피한잔도 작년부터는 aws로 이전했습니다.
엄청난 사건이 있었기 때문인데요.
긴 이야기가 될 거라… 다음 글에서 적어보겠습니다.

https://jeho.page/essay/2024/04/29/home-server.html

집에서도 서버를 운영할 수 있을까? 생각은 하지만 실제로 실행하는 사람은 별로 없는 것 같습니다. 왜? 몰라서. 귀찮아서. 무서워서. 정전되면 어쩌지? 인터넷 끊어지면 어쩌지? IP 바뀌면 어쩌지? 커피한잔은 집에서 서버를 운영했습니다. 하루 이틀도 아니고 6년 동안이나. 좋은 컴퓨터도 아니었습니다. 카카오 다닐 때 자취방에서 쓰려고 샀던 데스크톱으로 시작했습니다. [사진] 2015년 10월. 이 고물 컴퓨터가 몇 년 뒤 커피한잔 서버로 쓰였습니다. 램 16기가짜리 리눅스 데스크톱. 100Mbps 짜리 제일 싸구려 인터넷. 그리고 3만 원짜리 고물 iptime 공유기. 이게 커피한잔 인프라의 전부였습니다. 3년쯤 이렇게 쓰다가 업그레이드를 한 번 했습니다. 램을 좀 넉넉하게 쓰고 싶어서. 램 64기가짜리 데스크톱. 500Mbps 인터넷. 10만 원짜리 공유기. 그럼에도 너무 싸다. 중고등학생들이 게임하려고 쓰는 인프라보다도 열악하지 않을까?(웃음) 하지만 커피한잔 정도의 서비스를 운영하기에는 충분하고도 남았습니다. 이 컴퓨터로 전기 요금이 한 달에 5천 원~1만 원 정도 나왔을 겁니다. 그게 커피한잔 서버 운영비의 전부였습니다. 매달 들어가는 운영비가 거의 없으니 조급해 하지 않고 서비스를 만들어 나갈 수 있었습니다. 세이노의 가르침에 이런 내용이 있습니다. "당신 스스로 불편함을 감수하고 시간을 투자해 직접 알아보고 결정한다면 언제나 당신의 지출은, 편리함을 택하는 사람들의 지출보다 적게 이루어진다. 내가 이해가 가지 않는 것은 월급 이외에는 특별히 돈 나올 구멍도 없고 그렇다고 해서 자기 계발에 열심이지도 않은 사람들이 돈이 절약되는 불편함보다는 돈을 더 지출해야 하는 편리함을 택하는 경우들이다." aws를 선택하는 것도 이와 비슷한 고민 아닐까? 저는 기꺼이 불편함을 선택했습니다. 놀라운 비밀은… 사실 그렇게 불편하지도 않았다는 것. 장애도 거의 나지 않았습니다. 오히려 그 기간에 aws 장애가 더 많이 났습니다. aws 전체 장애가 나서 쿠팡, 배민 같은 주요 서비스들이 다 안 되던 날에 커피한잔만 잘 되는 우스운 일도 있었습니다. 커피한잔도 작년부터는 aws로 이전했습니다. 엄청난 사건이 있었기 때문인데요. 긴 이야기가 될 거라… 다음 글에서 적어보겠습니다. https://jeho.page/essay/2024/04/29/home-server.html

K리그 프로그래머

2021년 주민참여조례의 대표청구인으로 활동하며 많은 주민들을 만났습니다. 아이들이 먹는 급식에 대한 안전검사를 강화하기 위한 내용이었습니다.

90일의 주어진 기간을 통해 6700여분의 동의 청원을 받았고, 이 과정을 글로 정리해보았습니다.

https://brunch.co.kr/@ssonagi/54

90일간 주민 6천명을 설득할 수 있었던 5가지 이유

일자리사업단, 청년정책네트워크, 교육팀의 프로젝트 매니저를 담당하였습니다.

프로젝트 매니저

청춘콘서트 사업의 기획팀장으로 재직하였습니다. 자원활동가 운영시스템을 통해 1000~10000 규모의 콘서트를 50회 가량 진행하였습니다.

기획 팀장

연구프로젝트(약자들의 병법서_다윗프로젝트)의 선임연구원으로 연구를 진행하고 300여 페이지의 보고서를 발간하였습니다.

선임연구원

마을 주민 6천명의 청원을 필요로 하는 주민참여조례 프로젝트의 대표청구인으로 활동하여, 6700 명의 청원을 달성하였습니다.

프로젝트 매니저, 사업개발, 사업기획 등

분자생명과학부

우인철

<브런치_30대 활동가의 대중파워 형성기>

다수의 사람들과 함께 하는 프로젝트를 기획하고 실행하는 일에 익숙하며 이를 좋아합니다. 온, 오프라인으로 대중 파워를 형성하는 일에 관심이 있습니다.<브런치_30대 활동가의 대중파워 형성기> https://brunch.co.kr/brunchbook/publicpower

90일간 주민 6천명을 설득할 수 있었던 5가지 이유

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