본문 바로가기
반응형

전체 글258

마크업 에디터로 블로그 포스팅하기 Typora와 StackEdit으로 마크다운 에디팅 시작하기 마크다운은 웹상에서 텍스트를 작성하고 포맷하는 방식을 바꿔놓았습니다. 마크다운은 가벼운 마크업 언어로, 단순한 텍스트 포맷팅 문법을 사용해 HTML 또는 다른 형식으로 변환할 수 있습니다. 이런 마크다운 세계에서 눈에 띄는 두 가지 도구는 Typora와 StackEdit입니다. Typora: 매끄러운 글쓰기 경험 Typora는 깔끔하고 방해받지 않는 인터페이스를 제공하며, 글쓰기와 미리보기를 동일한 창에서 병합하는 최상의 기능을 제공합니다. 생동감 있는 미리보기, 실시간 동기화, 그리고 모든 작가의 취향을 만족시킬 수 있는 다양한 테마를 지원합니다. StackEdit: 한 번 쓰고 어디서나 게시하기 StackEdit는 구글 드라이브와 드롭박스와.. 2024. 1. 20.
WSL 백업하고 다른 위치에서 복원하기 WSL 백업하고 다른 위치에서 복원하기 Windows Subsystem for Linux(WSL)는 윈도우 환경에서 리눅스 배포판을 실행할 수 있는 강력한 도구입니다. 때때로, 우리는 시스템을 재구성하거나, 데이터를 보호하기 위해 WSL 환경을 백업하고 싶을 때가 있습니다. 이 글에서는 WSL을 백업하고 다른 위치에서 복원하는 방법을 단계별로 안내합니다. 1단계: 현재 설치된 WSL 확인하기 먼저, 현재 시스템에 설치된 WSL 배포판을 확인해야 합니다. 이를 위해서는 다음 명령어를 사용합니다: wsl -l -v이 명령어는 설치된 모든 WSL 배포판과 그 상태, 버전을 보여줍니다. 예를 들어, 제 시스템에서는 다음과 같은 결과를 보여줍니다: NAME STATE VERSION ubuntu-22.04 Stop.. 2024. 1. 20.
WSL 우분투 22.04 실행 문제 해결하기 WSL 우분투 22.04 실행 문제 해결하기 Windows Subsystem for Linux(WSL)에서 우분투 22.04를 사용하다가 실행 문제가 발생했을 때의 해결 방법에 대해 공유하려고 합니다. 저처럼 WSL을 사용하다가 어느 날 갑자기 우분투가 실행되지 않는 문제를 겪으셨다면, 이 글이 도움이 될 것입니다. 문제 상황 우분투가 실행되지 않음: Application 실행이나 CMD, PowerShell에서 bash 명령어를 사용해도 반응이 없음. 해결 과정 이 문제를 해결하기 위해 가상 메모리 설정을 조정하는 방법을 사용했습니다. 다음은 해결 과정의 단계별 설명입니다: 1. 실행 창 열기 Windows + R 키를 눌러 실행 창을 엽니다. 그리고 SystemPropertiesAdvanced를 입력.. 2024. 1. 20.
GoPro 타임랩스 이미지를 비디오로 변환 파이선을 이용해서 GoPro 타임랩스 이미지로 비디오 만들기 GoPro 카메라로 촬영한 타임랩스는 멋진 순간들을 연속적으로 담아내는 데 탁월합니다. GoPro 의 타입랩스 기능을 사용하면 정해진 간격으로 이미지를 생성합니다. 하지만, 이 많은 이미지들을 관리하고 비디오로 만드는 것은 쉬운 일이 아닙니다. 이 블로그에서는 Python 스크립트 두 개를 사용하여 GoPro 타임랩스 이미지들을 쉽게 정리하고, 이를 사용해 비디오를 만드는 과정을 안내합니다. GoPro 타임랩스 이미지 정리하기 GoPro 의 타입랩스 기능을 사용하면 정해진 간격으로 이미지를 생성합니다. 예를 들면 Gopro 의 이미지를 가져오면 다음과 같습니다. group_files.py 스크립트 group_files.py는 이미지 파일들을 수.. 2024. 1. 19.
LLM 학습과정에서 RLHF 란? RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback) 란 RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback)는 인간의 피드백을 통해 대규모 언어 모델(Large Language Models, LLMs)을 미세 조정하는 고급 기술입니다. 이 접근 방식은 모델의 성능을 인간의 평가를 기반으로 향상시키는 데 유용하게 사용될 수 있습니다. RLHF의 과정 모델 생성: 먼저, 사전 훈련된 모델을 기반으로 초기 어시스턴트 모델을 생성합니다. 이 모델은 일반적인 언어 이해 능력을 가지고 있습니다. 세밀한 조정 단계 2 (Fine-tuning Phase 2): 이 단계에서 모델은 특정 작업에 대한 이해를 심화시키기 위해 추가적인 훈련을 받습니다. 비.. 2024. 1. 18.
LLM 의 기본 구조와 모델 대규모 언어 모델(Large Language Model, LLM)의 구조와 작동 원리 대규모 언어 모델(LLM)은 최근 몇 년간 인공지능 분야에서 눈부신 발전을 이루었습니다. 이 포스팅에서 LLM의 기본 구조와 작동 방식, 그리고 이 모델들이 어떻게 훈련되는지에 대해 간단히 정리합니다. 기본적인 내용은 "Andrej Karpathy" 님의 유튜브 영상의 내용을 참고 하였습니다. LLM 구조와 동작원리 LLM의 기본 구조 LLM은 크게 두 가지 주요 파일로 구성됩니다: 파라미터 파일과 이 파라미터를 실행하는 코드입니다. 예를 들어, Llama2 70b 모델은 700억 개의 파라미터를 포함하고 있으며, 이는 메타 AI에 의해 개발된 모델입니다. 이러한 파라미터는 신경망의 'Weight'을 나타.. 2024. 1. 18.
반응형

티스토리툴바