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poetrypython project의 dependency를 선언, 관리, 설치하여 어디서든지 프로젝트가 작동하도록 하게 도와주는 툴, 각 프로젝트 마다 프로젝트에 적합한 파이썬 환경을 할당할 수 있음poetry는 Python 프로젝트의 의존성 관리와 패키지 배포를 도와주는 도구입니다. 기존의 pip 와 virtualenv 를 대체할 수 있으며, pyproject.toml 파일을 사용하여 프로젝트 설정과 의존성을 관리합니다.poetry 의 가장 주요한 특징은 pyproject.toml 파일을 사용하여 프로젝트 설정과 의존성을 선언적으로 관리합니다.poetry.lock 파일은 프로젝트의 의존성이 해결된 후 생성되어, 의존성 트리에 있는 모든 패키지의 정확한 버전을 잠그고(즉, 고정하고) 기록합니다. 이러한..
Poetry 설치 가이드poetrypython project의 dependency를 선언, 관리, 설치하여 어디서든지 프로젝트가 작동하도록 하게 도와주는 툴, 각 프로젝트 마다 프로젝트에 적합한 파이썬 환경을 할당할 수 있음poetry는 Python 프로젝트의 의존성 관리와 패키지 배포를 도와주는 도구입니다. 기존의 pip 와 virtualenv 를 대체할 수 있으며, pyproject.toml 파일을 사용하여 프로젝트 설정과 의존성을 관리합니다.poetry 의 가장 주요한 특징은 pyproject.toml 파일을 사용하여 프로젝트 설정과 의존성을 선언적으로 관리합니다.poetry.lock 파일은 프로젝트의 의존성이 해결된 후 생성되어, 의존성 트리에 있는 모든 패키지의 정확한 버전을 잠그고(즉, 고정하고) 기록합니다. 이러한..
2024.06.30 -
AICE ASSO 라이브러리 호출 # Scikit Learn : 머신러닝 학습을 위한 최고의 파이썬 패키지 import sklearn as sk # Pandas : 데이터 처리를 위한 파이썬 패키지 import pandas as pd # Numpy : 행렬 연산을 위한 파이썬 패키지 import numpy as np # Matplotlib : 데이터 시각화를 위한 파이썬 패키지 import matplotlib.pyplot as plt # Seaborn : 데이터 시각화를 위한 파이썬 패키지 import seaborn as sns 데이터 호출 # CSV 파일 ## index_col : 특정 열을 인덱스로 지정 ## header : 헤더(컬럼) 행 설정 -> 주로 데이터에 첫 줄이 헤더가 아닌 ##..
KT AICE Asso 자격증을 위한 코드 정리AICE ASSO 라이브러리 호출 # Scikit Learn : 머신러닝 학습을 위한 최고의 파이썬 패키지 import sklearn as sk # Pandas : 데이터 처리를 위한 파이썬 패키지 import pandas as pd # Numpy : 행렬 연산을 위한 파이썬 패키지 import numpy as np # Matplotlib : 데이터 시각화를 위한 파이썬 패키지 import matplotlib.pyplot as plt # Seaborn : 데이터 시각화를 위한 파이썬 패키지 import seaborn as sns 데이터 호출 # CSV 파일 ## index_col : 특정 열을 인덱스로 지정 ## header : 헤더(컬럼) 행 설정 -> 주로 데이터에 첫 줄이 헤더가 아닌 ##..
2024.06.21 -
인공지능 기초 용어 Artificial Intelligence (AI): 기계가 인간처럼 사고하고 학습하며 문제를 해결할 수 있도록 하는 기술 및 개념.Machine Learning (ML): AI의 하위 분야로, 데이터를 통해 모델을 학습하여 예측하거나 분류할 수 있는 기술.Deep Learning (DL): ML의 하위 분야로, 인공신경망을 사용하여 데이터를 학습하는 기술. 주로 다층 신경망을 사용.Neuron: 신경망에서 정보의 기본 단위로, 입력을 받아 처리하고 출력을 내보내는 계산 유닛.Neural Network: 여러 개의 뉴런이 연결된 구조로, 입력을 받아 출력을 생성하는 모델.Layer: 신경망에서 뉴런들이 모여 있는 층. 입력층, 은닉층, 출력층으로 구성됨.Activation Functi..
인공지능 용어 공부인공지능 기초 용어 Artificial Intelligence (AI): 기계가 인간처럼 사고하고 학습하며 문제를 해결할 수 있도록 하는 기술 및 개념.Machine Learning (ML): AI의 하위 분야로, 데이터를 통해 모델을 학습하여 예측하거나 분류할 수 있는 기술.Deep Learning (DL): ML의 하위 분야로, 인공신경망을 사용하여 데이터를 학습하는 기술. 주로 다층 신경망을 사용.Neuron: 신경망에서 정보의 기본 단위로, 입력을 받아 처리하고 출력을 내보내는 계산 유닛.Neural Network: 여러 개의 뉴런이 연결된 구조로, 입력을 받아 출력을 생성하는 모델.Layer: 신경망에서 뉴런들이 모여 있는 층. 입력층, 은닉층, 출력층으로 구성됨.Activation Functi..
2024.06.10 -
브라우저에서 자기 AWS ip를 입력하여 구동을 확인한다
7차 미니프로젝트 1 - 클라우드 운영 환경 구축– 장고 배포 후 서비스(prod)브라우저에서 자기 AWS ip를 입력하여 구동을 확인한다
2024.06.05 -
layout: singletitle: "jupyter notebook 변환하기!"categories: codingtag: [python, blog, jekyll]toc: trueauthor_profile: falseLangChain Component1. 스키마텍스트: 텍스트 인터페이스로 언어모델과 주로 상호작용.from langchain.schema import Texttext_input = Text(content="안녕 오늘 도움을 받을 수 있을까?")채팅 메시지: 시스템, 사용자, AI의 채팅 메시지.from langchain.schema import SystemChatMessage, HumanChatMessage, AIChatMessagesystem_message = SystemChatMessag..
LangChain 기초 정리layout: singletitle: "jupyter notebook 변환하기!"categories: codingtag: [python, blog, jekyll]toc: trueauthor_profile: falseLangChain Component1. 스키마텍스트: 텍스트 인터페이스로 언어모델과 주로 상호작용.from langchain.schema import Texttext_input = Text(content="안녕 오늘 도움을 받을 수 있을까?")채팅 메시지: 시스템, 사용자, AI의 채팅 메시지.from langchain.schema import SystemChatMessage, HumanChatMessage, AIChatMessagesystem_message = SystemChatMessag..
2024.06.04 -
layout: singletitle: "jupyter notebook 변환하기!"categories: codingtag: [python, blog, jekyll]toc: trueauthor_profile: falseMemory & Chain1.환경준비(1) 라이브러리 Importimport pandas as pdimport numpy as npimport osimport openaifrom langchain.chat_models import ChatOpenAIfrom langchain.schema import HumanMessage, SystemMessage, Documentfrom langchain.embeddings import OpenAIEmbeddingsfrom langchain.vectorst..
RAG - 모델이 질문과 모델의 답변을 기억하기 및 이어지는 질문과 답변하기layout: singletitle: "jupyter notebook 변환하기!"categories: codingtag: [python, blog, jekyll]toc: trueauthor_profile: falseMemory & Chain1.환경준비(1) 라이브러리 Importimport pandas as pdimport numpy as npimport osimport openaifrom langchain.chat_models import ChatOpenAIfrom langchain.schema import HumanMessage, SystemMessage, Documentfrom langchain.embeddings import OpenAIEmbeddingsfrom langchain.vectorst..
2024.06.04