Project Jo

도입 배경개발 조직에서 머지 리퀘스트(Merge Request)가 쏟아져 들어올 때, 코드 리뷰의 부담은 눈덩이처럼 불어난다. 모든 요청을 꼼꼼히 확인하려면 많은 시간이 소요되고, 반대로 대충 넘어가자니 잠재적인 오류나 보안 문제가 걱정된다.“이 과정을 누군가 대신 도와줄 수 있다면 얼마나 좋을까?”라는 고민이 반복되던 시점에, 우리는 떠올렸다. 바로 AI 기반 코드 리뷰다. 아키텍처 및 시나리오단순히 ChatGPT와 같은 LLM(Language Model)을 열어 직접 붙여 넣고 결과를 확인하는 방식은 반복적이고 비효율적이다. 실제 개발 프로세스에 적용하려면 자동화가 필수적이다.이를 위해 CI/CD 파이프라인과 LLM을 연동한 자동화 시나리오를 설계할 수 있다.흐름: Merge Request → Pip..

웹 개발 환경을 위해 MAC 에서 작업하는 경우 Docker 를 이용해 리눅스를 개발하면 된다.하지만 윈도우에서 개발하기에는 지금까지 VirtualBox 에 리눅스를 올려 작업하고 있었다.최근 정전으로 인해 vbox 파일이 깨지며 조금더 안정적인 방법을 찾아보던중 WSL 의 존제를 알게 되었다.WSL + VS Code 를 이용한 개발 환경 구축에 흥미를 느꼈고, 진행한 내용을 여기에 정리한다. 1. 설치Microsoft Store 에서 WSL 을 설치 한다. (이전에는 Windows PowerShell에서 wsl --install를 입력 했지만 이제는 딸깍! 한번!) Windows Subsystem for Linux - Microsoft AppsWindows Subsystem for Linux lets ..

구글 코랩을 이용한 파인 튜닝 코드를 작성하다 보면 다들 된다는 내용이 나는 되지 않는걸 확인할수 있다.(나만 찾을수 없는건지 코드 내용을 이해하지 못하는건지...)작성이 완성된 코드를 여기에 정리하고, 최종 목표인 특정 제품에 대한 전문 AI 를 만들수 있도록 준비해 보겠다. 1. colab 환경에서 필요한 라이브러리 설치#@title colab 환경에서 필요한 라이브러리 설치!pip install -q transformers datasets peft accelerate bitsandbytes 2. 허깅페이스 로그인#@title 허깅페이스 로그인from huggingface_hub import notebook_loginnotebook_login() 3. 데이터 준비 (전채를 학습하는 코드)#@title..

작년 WWDC 에서 Apple Intelligence 에 너무 집중해서 그런지 좋은 API 의 발표를 못본것 같다.최근 Create ML APP 을 보면서 이것저것 보다보니 번역 API 가 오픈된 사실을 알았다.구글의 번역 API 를 사용하지 않고 과금에 걱정 없이 사용할수 있는것 같아 정리 한다.Translation API 소개

지금까지 많은 자료를 찾아가며 파인 튜닝에 대한 접근을 진행해 왔다.FineTuning: 메모리 부족으로 llama3.1 8B 를 실행할수 없어서 포기Persona: 사전 지식이 많아지면 llama3.1 8B 의 프롬프트 갯수를 초과할수 있는 단점이 있어 포기LangChain: 정확도가 떨어지며 속도가 몹시 느려서 포기그러나 Apple 의 메일에서 "머신 러닝 튜토리얼 시작하기" 라는 링크가 보여 클릭해 보니 Xcode 의 Create ML 앱 영상 몇개를 보다보니 WWDC 에서 "Apple GPU에서 머신 러닝 및 AI 모델 학습시키기" 영상이 있는것이 아닌가!!Apple GPU에서 머신 러닝 및 AI 모델 학습시키기해당 영상을 보면서 다시한번 양자화가 가능하다면 로컬에서 파인튜닝에 문제가 없을것으로 ..

클로드 + MCP 를 통해 인터넷 검색 권한과 파일 접근 권한을 주고, 바이브 코딩(?) 으로 웹사이트 구축에 성공하였다.마무리 하고 보니 뭔가 야매 같기도 하고, 코드 편집기도 안쓰니 폼도 안나고...VS Code 에 Claude 를 넣어 진정한 바이브 코딩을 완성해 보려 한다. 1. VS Code 설치 Download Visual Studio Code - Mac, Linux, WindowsVisual Studio Code is free and available on your favorite platform - Linux, macOS, and Windows. Download Visual Studio Code to experience a redefined code editor, optimized for ..

이전 정리를 통해 MCP 를 통해 웹 검색도 가능하게 했고, 파일 시스템에 접근도 가능하게 만들었다.이제 클로드 AI 를 통한 바이브 코딩의 준비는 모두 마쳤다고 생각 된다.간단한 개시판 웹 사이트를 만들어 바이브 코딩을 테스트해보자.조금 오버스팩이 될수도 있지만, 지금 개발중인 컴퓨터의 환경에 최대한 영향을 주지 않는 방향이 필요하기에 Docker 도 사용해 본다. (처음 사용해본다...) 1. Docker Desktop 설치특별한것 없다... 홈페이지에 들어가서 설치를 진행해준다... Docker: Accelerated Container Application DevelopmentDocker is a platform designed to help developers build, share, and ru..

1. Xcode 용량 확보 필요성Xcode 를 이용해 프로젝트를 진행 하다보면 용량을 야금야금 먹어 가면서 캐시 파일이 많이 쌓여 PC 사용시 용량이 부족한 경우가 자주 발생한다. 2. 수동 삭제 방법"설정 > 일반 > 저장 공간 > 개발자" 에 들어가면 캐시 파일을 삭제 할수 있다. 3. 외부 저장 방법하지만 용량이 부족할때마다 이걸 삭제 하면서 다른 개발을 진행 하기에는 불편함이 있어 캐시 파일을 외장 하드로 설정 하도록 했다."Xcode > Settings > Locations" 에 보면 Derived Data 와 Archives 가 있다.2개의 경로를 외장하드 경로로 옮겨주면 캐시 파일과 아카이브 파일은 이제 외장하드에 쌓이게 되어 사용하면서 용량이 늘어나는 일이 없어진다.(원본 Derived D..