이 튜토리얼에서는 Unsloth와 QLoRA를 사용하여 대형 언어 모델을 효율적으로 파인 튜닝하는 방법을 보여줍니다. GPU 감지 실패, 런타임 충돌, 라이브러리 호환성과 같은 일반적인 문제를 처리하는 안정적인 end-to-end 감독 파인 튜닝 파이프라인 구축에 초점을 맞춥니다.
MLflow를 사용하여 생산용 ML 실험 및 배포 워크플로우를 구축하는 튜토리얼. MLflow 추적 서버를 시작하고 구조화된 백엔드 및 아티팩트 저장소를 사용하여 실험을 추적하고, 중첩된 하이퍼파라미터 스윕을 통해 여러 머신러닝 모델을 훈련하고 자동화된 모델 평가 및 배포까지 진행.
이 Folium 튜토리얼에서는 Colab이나 로컬 Python 환경에서 실행되는 완전한 대화형 지도 세트를 구축합니다. 다양한 베이스맵 스타일을 탐색하고 HTML 팝업을 사용하여 풍부한 마커를 설계하며 히트맵을 사용하여 공간 밀도를 시각화합니다. 또한 GeoJSON에서 지역 수준의 코로플레스 맵을 생성하고 마커 클러스터링을 사용하여 수천 개의 포인트로 확장합니다.
최신 LangChain 에이전트 API를 사용하여 물류 디스패치 센터를 위한 생산 스타일의 경로 최적화 에이전트를 구축하는 튜토리얼. 에이전트가 추측하는 대신 거리, 도착 예정 시간 및 최적 경로를 신뢰성 있게 계산하고 결과를 구조화하여 하류 시스템에서 직접 사용할 수 있게 함.
이 튜토리얼에서는 CTGAN과 SDV 생태계를 사용하여 완전한 프로덕션급 합성 데이터 파이프라인을 구축합니다. 원시 혼합 유형 탭 데이터부터 시작하여 제약 생성, 조건부 샘플링, 통계적 유효성 검사 및 다운스트림 유틸리티 테스트로 진행됩니다.
이 튜토리얼에서는 Einops의 고급 사용법을 통해 복잡한 텐서 변환을 명확하고 가독성 있게 표현하는 방법을 안내합니다. rearrange, reduce, repeat, einsum, pack/unpack을 사용하여 텐서를 재구성, 집계 및 결합할 수 있는 방법을 보여줍니다. 비전과 같은 실제 딥러닝 패턴에 초점을 맞춥니다.
로봇들이 GPT-3 시대로 진입하고 있습니다. 연구자들은 오랫동안 로봇을 대규모 언어 모델 (LLM)을 구동하는 자기 회귀(AR) 모델을 사용하여 훈련하려고 노력해왔습니다. 모델이 문장에서 다음 단어를 예측할 수 있다면 로봇 팔의 다음 움직임도 예측할 수 있어야 합니다. 그러나 기술적 한계가 있었습니다.
오픈에이아이가 GPT-5.3-Codex를 소개했다. 이 모델은 코딩 및 컴퓨터 작업을 다루는 새로운 코딩 모델로, GPT-5.2-Codex의 코딩 성능과 GPT-5.2의 추론 및 전문 지식 능력을 결합하여 단일 시스템으로 운영되며 25% 빠르다.
이 자습서에서는 금융 운영에 헌법 AI 원칙을 적용하는 이중 에이전트 지배 시스템을 구현한다. Worker Agent가 금융 작업을 수행하고 Auditor Agent가 정책, 안전 및 규정을 강제함으로써 실행과 감독을 분리하는 방법을 보여준다. 지배 규칙을 형식적 헌법에 직접 인코딩하고 결합함으로써 […]
이 연구는 LLM 에이전트를 위해 장기 기억에 저장할 내용, 단기 기억에 유지할 내용, 버릴 내용을 스스로 결정하는 방법을 설계하는 방법에 대해 다루고 있습니다. 이 연구에서는 텍스트 생성과 동일한 액션 공간을 통해 두 유형의 기억을 관리하는 단일 정책을 학습할 수 있는지에 대해 탐구하고 있습니다.
이 튜토리얼에서는 제어 평면 디자인 패턴을 사용하여 고급 에이전틱 AI를 구축하고 구현할 때 각 구성 요소를 단계별로 안내합니다. 제어 평면을 중앙 조정기로 취급하여 도구를 조정하고 안전 규칙을 관리하며 추론 루프를 구조화합니다. 또한 작은 검색 시스템을 설정합니다.
Black Forest Labs가 FLUX.2를 발표했습니다. FLUX.2는 실제 창의적 워크플로우를 대상으로 하며, 마케팅 자산, 제품 사진, 디자인 레이아웃, 복잡한 인포그래픽 등에 편집 지원을 제공합니다. FLUX.2 제품군과 FLUX.2 [dev]가 소개되었습니다.
Moonshot AI와 Tsinghua 대학의 연구진은 대규모 추론 모델에 대한 강화 학습이 매우 긴, 매우 느린 롤아웃에 멈추지 않도록하고 GPU가 under used 상태에서 어떻게 유지할 수 있는지에 대한 새로운 온라인 콘텍스트 학습 시스템 ‘Seer’를 소개했다.
Opik를 사용하여 LLM 파이프라인을 구축, 추적 및 평가하는 완전한 워크플로우를 구현하는 튜토리얼. 경량 모델로 시작하여 프롬프트 기반 계획 추가, 데이터셋 생성 및 자동화된 평가 실행까지 구조화된 시스템을 단계별로 진행하며 Opik가 각 함수 스팬을 추적하는 방법을 확인합니다.
이 튜토리얼에서는 윤리적 및 조직적 가치와 일치하는 자율 에이전트를 구축하는 방법을 탐구합니다. Colab에서 로컬로 실행되는 오픈 소스 Hugging Face 모델을 사용하여 목표 달성과 도덕적 추론을 균형있게 고려하는 의사 결정 과정을 시뮬레이션합니다. 이 구현을 통해 “정책” 모델을 통합하는 방법을 보여줍니다.
미니맥스팀이 코딩과 에이전트 워크플로에 최적화된 전문가 모델인 MiniMax-M2를 공개했다. 이 모델은 최대 모델 비용의 일부분으로 오랜 기간 동안 MCP, 쉘, 브라우저, 검색 및 코드 작업을 지원한다.
강화 학습 RL 후 훈련은 이제 추론 중심 LLMs에 대한 주요 수단이지만, 사전 훈련과 달리 예측 가능한 스케일링 규칙이 없었습니다. Meta, UT Austin, UCL, Berkeley, Harvard 등의 연구진이 시그모이드 스케일링 곡선을 도입하여 이 문제를 해결했습니다.
Qualifire AI가 Rogue를 공개했는데, 이는 AI 에이전트의 성능을 평가하는 파이썬 프레임워크로, 기존 QA 방법론의 한계를 극복하고 개발팀이 믿고 릴리스를 관리할 수 있도록 도와준다.
AI 에이전트가 간단한 챗봇을 넘어 발전함에 따라, 더 강력하고 적응 가능하며 지능적인 디자인 패턴이 등장했습니다. 이러한 에이전트 디자인 패턴은 실제 세계 환경에서 복잡한 문제를 해결하기 위해 에이전트가 어떻게 생각하고 행동하며 협업하는지를 정의합니다.
이 자습서에서는 Lightly AI 프레임워크를 사용하여 자기 지도 학습의 힘을 탐구합니다. 레이블 없이 의미 있는 이미지 표현을 학습하는 SimCLR 모델을 구축한 다음 UMAP와 t-SNE을 사용하여 임베딩을 생성하고 시각화합니다. 데이터를 지능적으로 정리하기 위한 코어셋 선택 기술로 진입하고 액티브 러닝 워크플로를 시뮬레이션합니다.
Anthropic이 Petri를 출시했습니다. 이는 AI 요소들을 활용하여 대상 모델의 행동을 다양한 시나리오에서 테스트하는 오픈소스 프레임워크로, 실제적이고 다중 턴 및 도구 사용 환경에서 경계 LLMs를 감사하는 방법을 자동화합니다.
이 튜토리얼에서는 Dash, Plotly 및 Bootstrap을 사용하여 고급 대화형 대시보드를 구축하는 방법을 설명합니다. 이 도구들이 레이아웃 및 시각화를 설계하는 데 어떻게 도움을 주고, Dash의 콜백 메커니즘이 컨트롤을 출력에 연결하여 실시간으로 응답 할 수 있도록 하는 방법을 강조합니다.
OpenAI가 Pro 사용자를 위해 맞춤형 일일 브리핑을 제공하는 ChatGPT Pulse를 선보였다. 이 기능은 사용자의 채팅, 명시적 피드백, 캘린더/이메일과 같은 연결된 앱에서 정보를 수집하여 사용자 맞춤형 카드를 제공하며, ChatGPT를 요청 중심 도구에서 맥락을 이해하는 어시스턴트로 변화시킨다.
이 튜토리얼에서는 Octave를 oct2py 라이브러리를 통해 연결하여 Python 내에서 MATLAB 스타일 코드를 실행하는 방법을 살펴봅니다. Google Colab에서 환경을 설정하고, NumPy와 Octave 간에 데이터를 교환하며, .m 파일을 작성하고 호출하며, Octave에서 생성된 플롯을 Python 내에서 시각화하고, 툴박스, 구조체 및 .mat 파일과 함께 작업하는 방법을 알아봅니다.
IBM이 그래나이트 독링 258M을 공개했다. 이는 엔드 투 엔드 문서 변환을 위해 설계된 오픈소스 비전-언어 모델로, 레이아웃-정확한 추출을 목표로 함. 테이블, 코드, 수식, 목록, 캡션 및 읽기 순서를 처리하여 손실이 적은 Markdown이 아닌 구조화된 기계 판독 가능한 표현을 출력함.
캘리포니아 소재 음성 AI 스타트업 TwinMind은 Ear-3 음성 인식 모델을 공개하며 탁월한 성능과 다국어 지원을 주장하고 있다. Ear-3은 Deepgram, AssemblyAI, Eleven Labs, Otter, Speechmatics, OpenAI와 같은 기존 ASR 솔루션에 대항하는 경쟁력 있는 제품으로 소개되었다.
바이두 AI 연구팀이 효율성, 장기적 논리 추론, 도구 통합을 중심으로 설계된 새로운 ERNIE-4.5-21B-A3B-Thinking을 발표했다. 이 모델은 21B 총 매개변수를 가지고 있지만 토큰 당 활성 매개변수는 3B뿐으로, 계산 효율성을 유지하면서 경쟁력 있는 논리 능력을 갖추고 있다.
MCP 팀이 MCP 레지스트리의 미리보기 버전을 출시했다. 이는 기업 AI를 실제로 운영 가능하게 만드는 마지막 퍼즐 조각일 수 있다. MCP 레지스트리는 MCP 서버를 발견하기 위한 연합 아키텍처를 소개하여 인터넷이 주소 지정을 해결한 방식을 모방한다.
알리바바 클라우드의 Qwen 팀이 Qwen3-ASR Flash를 공개했다. 이는 Qwen3-Omni의 강력한 지능을 기반으로 한 올인원 자동 음성 인식(ASR) 모델로, 여러 시스템을 번갈아가며 사용하지 않고 다국어, 소음, 도메인별 전사를 간단하게 처리한다. 주요 기능은 edtech 플랫폼(강의 캡처, 다국어 지도), 미디어(자막, 성우), 고객 서비스(다국어 IVR) 등이다.
본 튜토리얼은 Gensim과 관련 라이브러리를 사용하여 Google Colab에서 원활하게 실행되는 NLP 파이프라인을 소개한다. 전처리, Latent Dirichlet Allocation (LDA)을 사용한 토픽 모델링, Word2Vec을 이용한 단어 임베딩, TF-IDF 기반 유사도 분석, 의미 검색 등 현대 NLP의 핵심 기술들을 통합한다.
구글 딥마인드 팀의 최근 연구에서, RAG 시스템의 밀집 임베딩 모델이 규모에 한계를 가지고 있음을 설명했다. 이 한계는 더 큰 모델이나 더 나은 훈련만으로 해결할 수 없는 기본적인 구조적 한계이다.
AI2가 공개한 OLMoASR은 OpenAI의 Whisper와 경쟁하는 오픈 ASR 모델 스위트로, 모델 가중치 외에도 훈련 데이터 식별자, 필터링 단계, 훈련 레시피, 벤치마크 스크립트를 공개하여 ASR 분야에서 이례적으로 투명한 움직임을 보이고 있다.
이 튜토리얼에서는 채팅 뿐만 아니라 기억도 할 수 있는 고급 AI 에이전트를 구축하는 방법을 안내합니다. 경량 LLM, FAISS 벡터 검색 및 요약 메커니즘을 결합하여 단기 및 장기 메모리를 만드는 방법을 보여줍니다. 임베딩 및 자동 압축된 사실들과 함께 작동하여 […]
2025년은 음성 AI 에이전트에 대한 전환점으로, 10년 전에는 상상도 못했던 자연스러움, 문맥 이해, 상용 채택 수준의 기술이 도래했다. 음성 인식, 자연어 이해, 다중 모달 통합 등의 큰 발전을 통해 음성 AI는 더 이상 명령 및 질의 시스템에 한정되지 않고 중심적 인터페이스로 신속히 발전하고 있다.
MCP는 에이전트와 AI 어시스턴트를 위해 HTTP가 웹을 위해 한 것처럼 AI 상호 운용성의 새 시대를 열어줄 준비가 되어 있습니다. MCP는 AI 시스템을 구축, 확장, 분석하는 경우 무시할 수 없는 오픈 표준으로, 도구를 발견하고 리소스를 가져오는 데 대한 범용 계약을 제공합니다.
머신러닝이 산업을 변혁하고 금융 서비스, 의료, 자율 시스템 및 전자 상거래와 같은 다양한 분야에서 혁신을 주도하고 있지만, 조직이 ML 모델을 대규모로 운영화할 때 전통적인 소프트웨어 전달 방식인 CI/CD가 머신러닝 워크플로에 적용될 때 중요한 간극을 드러내고 있다.
스피커 다이어라이제이션은 오디오 스트림을 화자 식별로 분리하여 각 세그먼트를 일관되게 레이블링하는 프로세스로, 통역을 더 명확하고 검색 가능하며 콜센터, 법률, 의료, 미디어, 대화형 AI 등 다양한 분야에서 유용하게 활용된다. 2025년 현재 현대 시스템들이 활발히 사용되고 있다.
Microsoft가 엑셀 for Windows와 Mac에 COPILOT 함수를 공식적으로 도입하여 대형 언어 모델의 기능을 스프레드시트로 직접 가져왔다. 사용자들은 이제 자연어를 사용하여 데이터를 분석, 요약 및 생성할 수 있다.
사이버 위협이 더욱 정교해짐에 따라 조직들은 인공지능을 중심으로 방어 전략을 재구상하고 있다. AI로 구동되는 사이버 보안 방어에서 주목해야 할 가장 중요한 트렌드를 살펴보자. AI 기반 위협 탐지와 자동 응답, 그리고 더 이상의 갈라진 방어 시대는 끝났다.
인공지능 시대에 기업은 전례 없는 기회와 복잡한 도전에 직면하고 있습니다. 최신 도구를 채택하는 것뿐만 아니라 AI가 사람, 프로세스, 플랫폼과 어떻게 통합되는지에 대해 근본적으로 재고하는 것이 성공의 열쇠입니다. 최신 연구를 바탕으로 기업 리더가 이해해야 할 11가지 AI 개념을 소개합니다.
이 튜토리얼에서는 Google의 무료 Gemini 모델을 활용한 고급 LangGraph 멀티 에이전트 시스템을 구축하는 방법에 대해 설명합니다. 필요한 라이브러리 및 LangGraph, LangChain-Google-GenAI, LangChain-Core의 설치부터 구조화된 상태 정의, 연구 및 분석 도구 시뮬레이션, 세 가지 특수 에이전트(연구, 분석, 보고)의 연결까지 단계별로 안내합니다.
PEER 패턴을 활용한 강력한 다중 에이전트 시스템 구축 튜토리얼. Google Colab/Notebook에서 전체 워크플로우를 실행하며 특화된 역할을 가진 에이전트를 통합하고 Google의 Gemini 1.5 Flash 모델을 무료 API 키로 활용한다.
2025년을 향해 인공지능(AI)이 안전한 브라우징과 가상 사설망(VPN) 기술을 근본적으로 변화시키고 있다. AI와 양자 컴퓨팅 능력에 의해 강화된 정교한 사이버 위협의 폭발은 프라이버시 보호, 사용자 신뢰 및 온라인 보안 인프라의 신속한 혁신을 강제하고 있다.
메모리의 중요성은 AI 에이전트에서 과소평가될 수 없다. 인공지능이 단순한 통계 모델에서 자율 에이전트로 성숙해갈수록 기억, 학습, 적응 능력이 기본적인 능력이 된다. 메모리는 기본 반응형 봇과 유연하고 인간과 유사한 상호작용과 의사결정을 지원할 수 있는 문맥을 인식하는 디지턀 개체를 구분짓는다.
Mistral AI가 Voxtral을 발표했다. Voxtral은 오디오와 텍스트 입력을 처리하는 Voxtral-Small-24B 및 Voxtral-Mini-3B 모델로, 자동 음성 인식(ASR)과 자연어 이해 기능을 통합한다. Apache 2.0 라이선스로 공개된 Voxtral은 전사, 요약, 질문 응답 등에 실용적인 솔루션을 제공한다.
Apple이 코드 생성을 위해 맞춤화된 7B Diffusion LLM인 DiffuCoder를 소개했다. LLMs는 대화부터 코드 생성까지 다양한 작업에서 놀라운 결과를 얻어내며 자연어 처리를 혁신시켰다.
전문 의료 추론을 보다 접근하기 쉽게 만들어주는 AI의 잠재력이 있지만 현재의 평가는 간단화된 정적 시나리오에 의존하여 부족하다. 진짜 임상 실무는 훨씬 동적하며, 의사들은 진단 접근법을 단계별로 조정하며 목표로 하는 질문을 하고 새로운 정보를 해석한다. 이 반복적 과정은 그들이 가설을 정제하는 데 도움이 된다.
2025년 7월 Moonshot AI가 발표한 Kimi K2는 1조개의 총 매개변수와 토큰당 32억개의 활성 매개변수를 갖춘 MoE 모델로, 1550억 토큰에 대해 훈련되었다. K2는 대규모 모델에서 흔히 볼 수 있는 불안정성 없이 전례 없는 규모에서 안정적인 훈련을 달성했다.
AI 주도적 세계에서 프롬프트 엔지니어링은 중요한 기술이다. 이는 간단한 질의를 넘어서 모호한 아이디어를 명확하고 실행 가능한 AI 결과물로 변환할 수 있는 능력을 제공한다. ChatGPT 4o, Google Gemini 2.5 플래시, Claude Sonnet 4 등을 사용하는 경우 네 가지 기본 원칙이 전체 잠재력을 발휘하게 한다.
UC San Diego 연구진이 로봇학 분야에서 민첩한 손 조작을 위한 10억 규모의 Dex1B 데이터셋을 소개했다. 손 조작을 위한 대규모 데이터 수집은 로봇공학에서 여전히 주요 과제이며, 이번 데이터셋은 민첩한 손의 복잡성을 효과적으로 다룰 수 있는 방법을 모색하고 있다.
희귀병은 전 세계 4억 명을 영향을 미치며, 7,000가지 이상의 질병 중 80% 이상이 유전적 원인을 가지고 있다. 이러한 희귀병의 진단은 어려운데, DeepRare는 AI 기술을 활용하여 임상 의사 결정을 개선하고 환자의 진단 과정을 단축시키는 첫 번째 시스템이다.
구글의 새 표준 인 A2A 프로토콜은 AI 에이전트들이 표준화된 메시지, 에이전트 카드 및 작업 기반 실행을 통해 HTTP를 통해 상호 작용할 수 있도록 하는 것을 가능하게 합니다. 이를 통해 AI 에이전트들이 개발자나 기반이 되는 프레임워크에 관계없이 원활하게 통신하고 협업할 수 있습니다.
구글의 AI 논문에서는 인종, 성별, 사회경제적 배경과 같은 속성으로 정의된 다양한 부분집단에서 모델의 성능을 평가하는 것이 기계 학습에서의 공정성을 평가하는 중요한 요소임을 소개하고 있습니다. 이 평가는 의료 분야와 같이 부조그룹 간의 모델 성능 차이가 치료 권고나 진단에 불평등을 초래할 수 있는 맥락에서 중요합니다.
AI 필름 제작자와 첨단 생성 비디오 모델이 협력하여 국내 TV 광고를 제작하고, 제작 비용을 95% 절감했다. 광고와 AI 분야에 있어서 의미 있는 순간.
이 튜토리얼에서는 Lyzr을 활용하여 YouTube 비디오 트랜스크립트를 추출, 처리, 분석하는 간소화된 방법을 소개합니다. Lyzr의 직관적인 챗봇 인터페이스와 youtube-transcript-api, FPDF를 결합하여 사용자는 비디오 콘텐츠를 구조화된 PDF 문서로 변환하고 동적 분석을 수행할 수 있습니다.
AI는 언어 처리, 수학, 코드 생성 분야에서 발전했지만 물리적 환경으로 확장하는 것은 여전히 어렵다. 물리 AI는 동적인 실제 환경에서 지각, 이해, 행동하는 시스템을 개발하여 이 간극을 줄이려고 한다. 텍스트나 기호를 처리하는 기존 AI와 달리 물리 AI는 주로 비디오와 같은 감각적 입력과 상호작용한다.
최신 데이터 시스템에 대한 핵심 요구 사항 중 하나는 고차원 벡터 표현을 검색하는 능력이 되었다. 이러한 벡터 표현은 딥러닝 모델에 의해 생성되며 데이터의 의미론적 및 문맥적 의미를 포착한다. 이를 통해 시스템은 정확한 일치가 아닌 관련성과 유사성에 기반한 결과를 검색할 수 있다.
LangGraph와 NetworkX를 사용하여 자동화된 지식 그래프 파이프라인을 구축하는 방법에 대해 안내하는 튜토리얼. 지능적 에이전트들이 데이터 수집, 개체 추출, 관계 식별, 개체 해결, 그래프 유효성 검사 등의 작업을 협업적으로 수행하는 과정을 모의한다.
이 튜토리얼에서는 스미더리를 구성 프레임워크로 사용하여 모델 컨텍스트 프로토콜 (MCP) 서버를 배포하는 방법을 배우고, 런타임 오케스트레이터로 베리액스를 활용합니다. 스미더리를 설치하고 구성하여 MCP 엔드포인트를 정의한 다음, 베리액스를 활용하여 서버 프로세스를 구동하고 관리합니다.
본 튜토리얼에서는 Lovable.dev를 사용하여 현대적이고 세련된 AI 블로깅 웹사이트를 만들고 게시하는 과정을 단계별로 안내합니다. Lovable.dev는 웹사이트 생성을 간단하게 만들어주며 사용자가 AI와 기술과 같은 특정 niche에 맞게 시각적으로 매력적이고 반응 형 웹 페이지를 손쉽게 개발할 수 있도록 돕습니다. 홈페이지를 빠르게 구축하는 방법, 대화형 구성 요소 통합 방법 등을 설명할 것입니다.
NVIDIA AI는 오디오 확산 모델을 도입하여 텍스트에서 3D 및 이미지 편집을 지원한 Score Distillation Sampling (SDS)을 활용해 오디오 합성 및 소스 분리 작업을 효율적으로 수행한다. 특별한 데이터셋이 필요하지 않고 명시적이고 해석 가능한 매개변수를 조정할 수 있는 모델이 필요한데, 이를 통해 음악, 효과음 등의 고품질 소리를 생성할 수 있다.
바이트댄스가 DeerFlow를 공개했는데, 이는 대형 언어 모델(Large Language Models)의 기능을 도메인별 도구와 통합하여 복잡한 연구 워크플로우를 향상시키는 오픈소스 멀티 에이전트 프레임워크이다. DeerFlow는 LangChain과 LangGraph 위에 구축되어 정보 검색부터 다중 모달 콘텐츠 생성까지 협력적인 인간 중심 환경에서 고급 연구 작업을 자동화하는 구조화된, 확장 가능한 플랫폼을 제공한다.
구글이 AI 에이전트 시스템 개발 전문가를 위한 76페이지 화이트페이퍼를 발표했다. 에이전트 평가, 다중 에이전트 협업, RAG의 진화 등에 중점을 두고 에이전트를 대규모로 운영하는 데 초점을 맞췄다.
마이크로소프트의 AI 레드 팀이 에이전틱 아키텍처의 고장 모드에 대한 상세한 분류 체계를 발표했다. 이 보고서는 탄탄한 에이전틱 시스템을 설계하고 유지하려는 실무자들에게 중요한 기초 자료를 제공한다.
Xata Agent는 PostgreSQL 데이터베이스를 위한 사이트 신뢰성 엔지니어로 구축된 오픈 소스 AI 어시스턴트입니다. 느린 쿼리, CPU 및 메모리 스파이크, 비정상적인 연결 수 등의 신호를 지속적으로 모니터링하여 장애로 확대되기 전에 문제를 감지합니다.
본 콜랩 튜토리얼에서는 Google의 Gemini 2.0 생성 AI를 FastMCP를 통해 내부 프로세스 MCP 서버와 통합하는 방법을 보여줍니다. GEMINI_API_KEY를 안전하게 캡처하기 위해 대화형 getpass 프롬프트로 시작하여 Gemini API 호출을 위한 google-genai Python 클라이언트, FastMCP 등을 설치하고 구성합니다.
Hugging Face Hub에 사용자 정의 데이터셋을 업로드하는 과정을 안내하는 튜토리얼. Hugging Face Hub는 머신러닝을 위한 데이터셋과 모델을 공유하고 협업하는 플랫폼이다.
