먼저 모바일 로봇 (또는 모바일 로봇 위에 올라갈 라즈베리파이)의 카메라에서 실시간 영상을 서버에서 받고 처리하기 위해 아래와 같은 과정을 기획해 보았다. 로봇은 다른 복잡한 기능 없이 오직 실시간 영상만 보내면 되니깐 flask를 이용하자아래는 로봇의 코드이다.sender.pyimport cv2from flask import Flask, Responseapp = Flask(__name__)# OpenCV로 웹캠 캡처 객체 생성 (0은 기본 웹캠을 의미)camera = cv2.VideoCapture(0) # 0 2 4 def generate_frames(): """웹캠에서 프레임을 가져와 스트리밍""" while True: success, frame = camera.read..

프롬프트 메이커로 프롬프트를 목적에 맞게 개선하여 더 좋은 결과값을 낼 수 있다.https://github.com/khw11044/Langchain_prompt_maker_streamlit GitHub - khw11044/Langchain_prompt_maker_streamlitContribute to khw11044/Langchain_prompt_maker_streamlit development by creating an account on GitHub.github.com 아래는 프롬프트 메이커이다. https://smith.langchain.com/hub/hardkothari/prompt-maker?organizationId=88007055-284e-585d-8633-daa8efb5ee48 LangS..

서비스 개발 배경낮은 해외 진출률:         한국 스타트업의 해외 진출률은 약 7%로 매우 낮으며 많은 스타트업이 자금과 인력이 부족하여 해외 진출에 어려움을 겪고 있음.정보 부족:        해외 진출 시 가장 큰 어려움으로 시장 정보 부족(41.1%)이 지적하고 있음, 많은 스타트업이 필요한 정보를 얻기 어려워 해외 진출을            포기하는 경우가 발생.기술 규제 증가:        무역기술장벽(TBT)으로 인한 무역상의 기술적 장애요소가 증가, 이를 해결하기 위한 정보가 필요.정부의 지원:        정부와 투자기관은 스타트업의 해외 진출을 지원하기 위해 다양한 프로그램을 제공하고 있으나, 비용적인 문제와 진입 장벽으로 실제.          로 이를 활용하는 스타트업은 소수. ..

Strategy  PDF에서 아래와 같은 내용을 LLM을 이용해서 자연어로 DB화 하자. 예를 들어 위 내용은 자연어로 Doc에 넣으면 "사업 집행절차는 다음과 같다. 첫째, 보건복지부에서 지원기준 마련 및 국고보조금 교부. 둘째, 시.도에서 국고보조금에 지방비(시.도비)를 가산하여 시.군.구에 보조금 교부. 마지막으로 시.군.구에서 지원대상자 선정, 급여액 확정 및 지금 및 정산" 마찬가지로 아래와 같은 내용도 하나의 문단으로 Doc에 넣으면 될거 같다. Colab Colab_dacon 폴더 공유https://drive.google.com/drive/folders/1-CPiGeFo-StPT9A9G5nVRbm9amnMGEiL?usp=sharing자신의 구글 드라이브의 Colab Notebooks에 Col..

## 훈련 데이터셋 만들기      ## 파인튜닝Unsloth - FastLanguageModel, SFTTrainer 로 파인튜닝하기  ## 허깅페이스에 파인튜닝한 모델 저장    ## GGUF로 변환   성공!! ## Ollama를 이용해서 로컬에서 사용하기 Ollama를 통해 로컬에서도 사용하고 Langchain에서 Chatollama를 이용해서 RAG를 수행하자  ### 1. gguf파일 다운  허깅페이스에 올린 gguf를 다운 받자 나는 아래와 같은 위치에 넣어둠  위와 같이 Modelfile을 만들어야 한다. 그전에 Ollama를 설치하자. Ollama 설치 가이드 https://hyundoil.tistory.com/312 ### 2.Modelfile 만들기 일단 우리는 llama3.1을 기반..

https://www.kaggle.com/datasets/qingyi/wm811k-wafer-map WM-811K wafer map www.kaggle.com 해당 데이터에 대해 나는 다음 3가지를 수행할 것이다.1. 데이터 분석 및 ML2. CNN DL 모델링 3. ViT DL 모델링 4. Image Retrieval 이용한 방법론  본 포스팅에서는 1을 수행한다.  먼저 해당 데이터를 통해 모델링을 하기 전에 데이터부터 확인하고 분석해본다.이번 포스팅에서는 각 불량 웨이퍼 종류별 분류를 위해, 웨이퍼 이미지에서 다음 특징을 추출한다.즉, Deep Learning이 아니라, 이미지에서 사람이 직접 feature를 뽑아내어 통계적 분석 또는 Machine Learning을 수행한다. 1. Density-..