전체 글 (301) 썸네일형 리스트형 Hugging Face란 무엇인가? Hugging Face란 무엇인가?Hugging Face는 인공지능(AI)과 머신러닝(ML) 접근 방식을 혁신적으로 변화시키는 플랫폼이자 커뮤니티입니다. 이 가이드에서는 Hugging Face의 주요 특징, 역할, 그리고 실제 활용 사례를 중심으로 플랫폼에 대해 자세히 알아보겠습니다.1. Hugging Face의 역할Hugging Face는 AI 연구자, 개발자, 그리고 엔지니어들을 위한 소셜 네트워크와 같은 공간을 제공합니다. 이 플랫폼은 다음과 같은 활동을 가능하게 합니다:최신 AI 모델 검색 및 공유: 혁신적인 모델과 기술을 손쉽게 찾아볼 수 있습니다.AI 커뮤니티와 협업: 전 세계의 AI 열정가들과 협력할 수 있습니다.강력한 도구 접근: AI 모델을 빌드하고 실험할 수 있는 강력한 도구를 제공합니.. Google Colab에서 Hugging Face 모델 사용하기 Hugging Face 모델을 Google Colab에서 사용하는 방법Google Colab은 무료로 Hugging Face 모델을 실행할 수 있는 편리한 플랫폼입니다. 이 가이드는 Google Colab을 사용하여 Hugging Face의 "Illusion Diffusion" 모델을 설정하고 실행하는 방법을 단계별로 안내합니다.1. Google Colab 준비하기1.1 Colab 노트북 생성Google Colab 페이지를 열고 Google 계정으로 로그인합니다.파일(File) > 새 노트북(New Notebook)을 클릭하여 새 노트북을 만듭니다.노트북 이름을 지정합니다.1.2 런타임 설정 변경런타임(Runtime) > 런타임 유형 변경(Change Runtime Type)을 클릭합니다.하드웨어 가속기.. LLaMA LLM을 이용해서 챗봇 만들기 Hugging Face에서 무료로 AI 모델 실행하기Hugging Face는 인공지능(AI) 작업을 하는 사람들에게 가장 인기 있는 플랫폼 중 하나입니다. 이 플랫폼은 모델, 데이터셋, 그리고 AI 애플리케이션을 호스팅할 수 있는 스페이스(spaces)를 제공합니다. 이번 가이드에서는 Hugging Face에서 무료로 스페이스를 설정하는 방법을 알아보겠습니다.Hugging Face란 무엇인가요?Hugging Face는 개발자들에게 다음과 같은 기능을 제공합니다:다양한 AI 작업용 사전 학습된 모델에 접근할 수 있습니다. 예를 들어 자연어 처리, 이미지 생성 등이 있습니다.데이터셋(datasets)을 활용하여 모델을 훈련하거나 미세 조정할 수 있습니다.스페이스 생성을 통해 챗봇, 이미지 생성기 등 AI 애.. Reflection Tuning: 최신 AI 모델 Hugging Face Reflection Tuning: 최신 AI 모델의 혁신최근 Hugging Face에서 공개된 Reflection LLaMA 70B 모델은 "Reflection Tuning"이라는 독특한 학습 기술을 활용해 주목받고 있습니다. 이 글에서는 Reflection Tuning의 개념, 이 기술이 기존 AI 모델과 비교해 어떤 점에서 차별화되는지, 그리고 이를 실무에서 어떻게 활용할 수 있는지를 소개합니다.Reflection Tuning이란?Reflection Tuning은 모델이 자체 추론 과정을 개선하도록 학습시키는 새로운 기법입니다. 이 기술의 핵심은 모델이 자기 성찰(reflection)을 통해 오류를 수정하고, 더 나은 추론을 생성하는 것입니다. 간단히 말해, 모델이 결과를 도출.. Par TTS로 로컬에서 AI 음성 생성하기 Hugging Face의 Par TTS로 로컬에서 AI 음성 생성하기Par TTS는 Hugging Face에서 제공하는 강력한 텍스트-음성 변환(Text-to-Speech, TTS) 모델입니다. 이 모델은 Python 기반으로 작동하며, 클라우드 없이도 로컬에서 실행 가능합니다. 이 글에서는 Python 환경 설정부터 Par TTS 설치 및 실행 방법까지 3단계로 간단히 안내합니다.1단계: Python 환경 설정Python 버전 확인먼저 시스템에 설치된 Python 버전을 확인하세요. Par TTS는 Python 3.10 이상에서 작동합니다. 터미널에서 다음 명령어를 실행하세요:python --version가상 환경 생성Python 가상 환경을 사용하여 작업 디렉토리를 깨끗하게 유지하세요. 가상 환경 생.. Ollama와 Hugging Face로 로컬에서 대형 언어 모델 실행하기 Ollama와 Hugging Face로 로컬에서 대형 언어 모델 실행하기로컬에서 대형 언어 모델을 실행하는 것이 Ollama 같은 도구 덕분에 매우 간단해졌습니다. 이 포스트에서는 Ollama를 설치하고 설정하며, Hugging Face 레포지토리에서 직접 모델을 로컬 시스템에서 실행하는 방법을 단계별로 안내합니다. 이 모든 것이 고성능 하드웨어가 아닌 일반적인 하드웨어에서도 가능합니다.왜 Ollama를 사용해야 할까요?Ollama는 GGML 형식(대형 모델의 양자화된 버전)을 활용하여 대형 언어 모델 실행을 단순화합니다. FP32나 FP16 같은 고정밀 형식을 요구하는 대신, Ollama는 4비트 또는 8비트 정밀도의 모델을 지원하여 소규모 하드웨어에서도 실행이 가능합니다.최근 Ollama는 중요한 기.. Ollama and Hugging Face Run Large Language Models Locally with Ollama and Hugging FaceRunning large language models locally has never been easier, thanks to tools like Ollama. This post provides a step-by-step guide to install, configure, and use Ollama to run models directly from Hugging Face repositories on your local machine, even with commodity hardware.Why Use Ollama?Ollama simplifies running large language models.. Hugging Face의 놀라운 AI 프로젝트 7가지 소개 Hugging Face의 놀라운 AI 프로젝트 7가지 소개AI 기술의 발전은 다양한 분야에서 우리의 삶을 변화시키고 있습니다. Hugging Face에서 발표한 혁신적인 프로젝트 7가지는 텍스트 생성, 오디오 생성, 이미지 생성 등에서 AI의 잠재력을 보여줍니다. 이 글에서는 각각의 프로젝트를 자세히 소개하고, 활용 가능한 방법을 제시합니다.1. S Audio: 텍스트를 생생한 오디오로 변환S Audio는 텍스트를 자연스러운 오디오로 변환하는 강력한 도구입니다. 이 도구는 팟캐스트, 오디오북, 접근성 솔루션 등에서 활용할 수 있습니다.작동 방식: 텍스트 입력 → 고품질 오디오 생성기술적 특징:딥러닝 기반의 자연어 처리(NLP)와 고급 오디오 합성 기술을 활용억양, 발음, 감정을 세밀하게 표현활용 사례:시.. 이전 1 ··· 24 25 26 27 28 29 30 ··· 38 다음