2023 파이토치 한국 사용자 모임 2회 세미나

1. ChatGPT 추천시스템
연사 : 이수진

ChatGPT ;
1. 추천 엔진과 설명 로직을 결합해서 추천시스템을 간단하게 만들어볼까
2. 사용자 선호 태그, GPT에게 태그화해서 로직을 따라서 추천가능, 신규나 기존 혹은 과거 히스토리에 따라 적용
3. Hugging face 이용하면 빠르게 만들기 가능
4. movie metadata, genre, title, overview 데이터를 사용해서 임베딩 벡터 추철, simularity를 구함.


Embedding vector 뽑기 위해 허깅페이스를 사용.
Sentence Transfomer multilingual을 사용.

허깅페이스는 벡터사이즈가 작고 다양한 모델을 적극적으로 활용가능해서 이번에 사용했다.

사용자 의도 파악
- API, 인스타그램의 설명, 비슷한 앱 추천
- 도움 메세지 셋팅. 추천하기 전, 설명하기 전 안내문

활용해서 해볼까
- 사용자 질의 - 의도 파악(추가 추천, 검색) - 소개 문구 생성( 추가 구현, 검색) - 추천

사용자 선호 태그를 활용한 추천 시스템

느낀점 :
허깅페이스 최고! 이거 스터디 해야겠다!!

Q&A : GPT 파인튜닝해서 데이터가 있으면 가능할지도

프롬프트 디자인 방법론 : chatGPT 그룹에서 모니터링한다. 프롬프트 판매

커머스분야에서는 생각해본 아이디어 : 사용자들이나 갖고 있는 컨텐츠들의 유사하게 활용한다.

대화형추천과 검색의 차이점 : 검색창에 입력하면 더 잘 찾을텐데 대화형의 특색은 뭐라고 생각하냐 개인적이지만 합쳐져야 되지 않나라고 생각한다. 나중엔 검색에 들어가지 않을까..? 자율성보장되는 추천이라면 가능성 있다


2. 메신사 - 협업을 어떻게 하나
연사 : 팀 공룡알

메이플 코디 추천 시스템 점수
aistage 서버에서 웹사이트 크롤링
클라우드 스토리지 로우 ㄷ이터를 바로 사용할 수 있도록
빅쿼리에 저장해서 학습하기 위해 에어플로우 사용
사용자 피드백을 받아서 다시 학습할 수 있도록 구성
흐름도를 작성
코디추천 : 고정 아이템으로 추천 아이템 3개 제시
코디 진단 : 점수 및 피드백

팀 협업방식
웹개발 경험이 없어서 5명의 의견을 받아서 진행
스크럼 : 아침에 컨디션과 업무 진행도를 확인
진행예정인 작업 공유
백로그 : 업무의 분할과 진행도 체크 - 구글 스프레드시트
월요일에 모여서 꼭 그 주에 해결해야한 것들을 모아서 목표를 분명하게 설정, 진행상황을 한 눈에 확인

이게 제일 좋음
회의록 : 의논하고자 하는 내용이 있으면 회의 안건 작성
안건을 미리 읽고, 자신의 의견을 아래에 작성
글 쓰는 연습도 함

회의 안건 종료는 정리해서 요약하고 핵심 내용을 정리
육아일기 - 노션
궁금한 기술이나 지식에 대한 요청, 공유하면 좋을 거 같은 내용은 자유롭게 작성, 팀원은 글을 읽고 댓글 작성
터득한 기술이나 지식을 기록 가능
아티클 작성으로 인한 한 단계 높은 이해

오류해결일지
비슷한 오류를 여러명이 마주할 수 있음
그러니까 오류기록해서 에러해결시간을 단축
문제상황, 해결방안, 원인, 시도한 내용, 에러를 만나기 위한 환경들 적기, 레퍼런스!!
질문정리 및 오류해결

학습로그

브랜치 전략
dev에 머지해서 개발용 브랜치를 만듦
브랜치 만들고 완성되면 상위 브랜치로 머지함
부스트캠프 웹모바일쪽 깃헙에서 참조했다!
웹개발의 정리가 괜찮을듯 거기껄 참조하면 좋을듯

팀 위키!

지라?
모델 버전 관리 : 완디기? 몇번째 버전인지 확인~

파이토치 모바일 : How to Start
연사 : 김연길
초심자

기본적인 것에서 막히는 초보자들을 위해 API에서 모바일에서 인공지능 모델 돌리는 게 가능한지부터

학습은 좋은 환경에서, 실행은 원하는 플랫폼에서!
모바일은 임베디드같은거라 굳이 학습을 거기에서..?

모델을 어디에 올릴지 먼저 정하자
파이토치 모바일
대형 학습 환경에서 학습을 한 걸..
백엔드도 선택이다! GCP autoML,  AWS Comprehend, ChatGPT, Custom API(AWS API Gateway+ VMs…)
성공사례가 있다. 넷플릭스 기술 블로그( 추천시스템, 데이터 플로우?)

요구사항에 맞춰 어디에서 모델을 돌릴지 선택하는게 중요( 서버, VM, Cloud API로 온라인에서 필요할 때 가져온다)

XX이 안되요
- 메모리부족, OS차이 , 버전 불일치, 인풋형식

효율적인 질문
- 무엇이 안되는지 정확히 설명
실행환경, 무엇을 실행했는지, 풀로그

프로토타입 기능은 함부로 손대지 말자구요
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