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[Dev]모든 개발자가 마스터해야 할 7가지 AI 프레임워크!  |  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

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