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.
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 […]
본 튜토리얼에서는 Microsoft의 Agent-Lightning 프레임워크를 활용하여 고급 AI 에이전트를 설정하는 방법을 안내합니다. Google Colab 내에서 직접 모든 작업을 실행하므로 서버 및 클라이언트 구성 요소를 한 곳에서 실험할 수 있습니다. 작은 QA 에이전트를 정의하고 지역 Agent-Lightning 서버에 연결한 다음 학습하는 과정을 안내합니다.
LangGraph를 사용하여 대화 흐름을 구조화하고 ‘타임 트래블’을 통해 체크포인트를 거슬러 올라갈 수 있는 방법을 이해하는 튜토리얼. 자유로운 Gemini 모델과 위키피디아 도구를 통합한 챗봇을 만들어 대화에 여러 단계를 추가하고 각 체크포인트를 기록하고 재생할 수 있음.
TPOT를 활용하여 기계 학습 파이프라인을 자동화하고 최적화하는 방법을 실제로 시연하는 튜토리얼. Google Colab에서 작업하여 가벼우면서 재현 가능하고 접근성이 좋도록 설정. 데이터 로드, 사용자 정의 스코어러 정의, XGBoost와 같은 고급 모델로 검색 공간을 맞춤화하는 방법, 설정하는 과정을 안내.
LLM Arena-as-a-Judge 방법을 사용하여 대규모 언어 모델 출력물을 평가하는 방법을 살펴봅니다. 각 응답에 점수를 부여하는 대신, 이 방법은 도움이 되는지, 명확한지, 톤이 어떤지 등의 기준을 기반으로 출력물을 직접 비교하여 더 나은 쪽을 판단합니다.
GluonTS를 활용하여 복잡한 합성 데이터셋을 생성하고 다중 모델을 병렬로 적용하는 방법에 대해 다루는 튜토리얼. 다양한 추정기를 동일한 파이프라인에서 사용하고 누락된 종속성을 우아하게 처리하여 유용한 결과물을 생성하는 방법에 초점을 맞춘다. 평가 및 시각화 단계를 포함하여 결과를 분석한다.
McKinsey의 오픈소스 파이썬 툴킷 Vizro는 몇 줄의 설정으로 멋진 대시보드를 만드는데 도움을 주며, Plotly, Dash, Pydantic 위에 구축되어 있다.
이 튜토리얼에서는 Dagster를 사용하여 고급 데이터 파이프라인을 구현한다. 맞춤형 CSV 기반 IOManager를 설정하여 자산을 보존하고, 분할된 일일 데이터 생성을 정의하며, 합성 판매 데이터를 클리닝, 피처 엔지니어링 및 모델 트레이닝을 통해 처리한다. 중간에 데이터 품질 자산 확인을 추가하여 널 값, 범위 및 범주 값 등을 유효성 검사한다.
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.
이 튜토리얼에서는 Google의 Gemini API를 활용하여 SAGE 프레임워크(Self-Adaptive Goal-oriented Execution)에 기반한 고급 AI 에이전트 시스템을 구축하는 방법을 소개합니다. 자가평가, 적응형 계획, 목표 지향 실행, 경험 통합의 각 핵심 구성 요소를 살펴보며, 이를 결합하여 지능적이고 자체 개선이 가능한 에이전트를 만들어내는 방법을 다룹니다.
이 튜토리얼에서는 머신러닝 모델이 예측에 도달하는 방법에 대한 통찰을 제공하는 SHAP-IQ 시각화 범위를 탐색합니다. 이러한 시각화는 복잡한 모델 동작을 해석 가능한 구성 요소로 분해하여 각 특정 예측에 대한 기능의 개별 및 상호 작용적인 기여를 확인하는 데 도움을 줍니다.
Roboflow 감독 라이브러리를 활용하여 객체 감지 파이프라인을 구축하는 고급 튜토리얼. 실시간 객체 추적 설정, 감지 부드럽게 처리, 비디오 스트림에서 특정 지역을 모니터링하기 위해 다각형 영역 정의 등을 다룸. 프레임을 처리하면서 경계 상자, 객체 ID 등을 주석으로 달아줌.
SHAP-IQ 패키지를 사용하여 Shapley Interaction Indices (SII)를 통해 머신러닝 모델의 특성 상호작용을 발견하고 시각화하는 방법을 탐구하는 튜토리얼. Shapley values는 AI 모델의 개별 특성 기여를 설명하는 데 효과적이지만 특성 상호작용을 포착하지 못하는데, 이를 보완하는 방법을 다룸.
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.
LangGraph는 LangChain이 디자인한 강력한 프레임워크로, 그래프 기반 접근 방식을 통해 복잡한 AI 에이전트를 구축하는 데 필요한 구조와 도구를 제공합니다.
이 튜토리얼에서는 AI 에이전트의 성능, 안전성, 신뢰성을 평가하는 고급 AI 평가 프레임워크를 만드는 방법을 안내합니다. Python의 객체지향 프로그래밍과 멀티스레딩을 활용하여 의미 유사성, 환각 탐지, 사실 정확성, 독성 및 편향 분석과 같은 다양한 평가 메트릭을 활용하는 AdvancedAIEvaluator 클래스를 구현하는 것으로 시작합니다.
이 튜토리얼에서는 LLM을 사용하여 비구조화된 문서에서 지식 그래프를 생성하는 방법을 보여줍니다. 기존의 NLP 방법론은 엔티티와 관계를 추출하는 데 사용되었지만, GPT-4o-mini와 같은 Large Language Models (LLMs)는 이 과정을 보다 정확하고 문맥에 맞게 만듭니다. LLMs는 난잡하고 비구조화된 데이터 작업 시 특히 유용합니다. 파이썬을 사용합니다.
이 튜토리얼에서는 생명 과학 문헌을 쿼리하고 분석하는 간소화된 파이프라인을 구축하는 Advanced PubMed Research Assistant를 소개합니다. PubmedQueryRun 도구를 활용하여 “CRISPR 유전자 편집”과 같은 타겟 검색을 수행하고 결과를 구문 분석, 캐싱하여 탐색하는 방법에 초점을 맞춥니다.
이 튜토리얼에서는 Google의 무료 Gemini API를 활용하여 지능적인 Python-to-R 코드 변환기를 만드는 방법에 대해 탐구합니다. Python 함수, 라이브러리 및 구문 패턴을 가장 유사한 R로 매핑하고 Gemini AI를 활용하여 코드 품질을 평가합니다.
이 튜토리얼에서는 Python을 위한 현대적이고 비동기 중심의 구성 관리 라이브러리인 AsyncConfig의 설계와 기능에 대해 안내합니다. 데이터 클래스 기반 구성 로딩, 환경 변수, 파일, 사전과 같은 다양한 구성 소스 지원, 그리고 watchdog를 사용한 핫 리로딩을 포함한 강력한 기능을 지원하기 위해 처음부터 구축합니다.
Mirascope 라이브러리와 Groq의 LLaMA 3 모델을 사용하여 Chain-of-Thought (CoT) 추론을 구현하는 방법을 살펴본다. 모델이 직접 답변으로 이동하는 대신, CoT 추론은 문제를 논리적인 단계로 분해하도록 유도하여 사람이 해결하는 방식과 유사하게 만든다. 이 접근법은 정확도, 투명성을 향상시킨다.
이 튜토리얼에서는 Griffe에 대해 깊이 파고들어, 고급 AI 코드 분석기의 중심으로 위치시킵니다. Griffe의 풍부한 내재 검사 능력을 활용하여 Python 패키지 구조를 실시간으로 무리없이 로드, 탐색, 해부할 수 있습니다. 본 안내서는 Griffe를 NetworkX와 같은 보조 라이브러리와 통합하는 과정을 안내합니다.
Mirascope는 다양한 대형 언어 모델 제공업체와 함께 작업하는 통합 인터페이스를 제공하는 강력하고 사용자 친화적인 라이브러리입니다. 텍스트 생성부터 구조화된 데이터 추출, 복잡한 AI 기반 시스템 구축까지 모든 것을 간소화합니다.
이 튜토리얼에서는 병렬 컴퓨팅을 활용하여 데이터 워크플로우를 크게 가속화하는 강력한 Pandas 대체 도구인 Modin에 대해 알아본다. modin.pandas as pd로 가져와 Pandas 코드를 분산 처리 강자로 변환한다. Modin이 실제 데이터 작업에서 어떻게 수행되는지 이해하는 것이 목표다.
DSPy 프레임워크를 활용하여 지능적이고 자가 수정 가능한 질문-답변 시스템을 구축하는 방법에 대해 탐구합니다. 구조화된 서명을 정의하여 zu의 동작을 명확히하는 것으로 시작하여 DSPy의 선언적 프로그래밍 접근 방식을 통해 신뢰할 수 있는 파이프라인을 구축합니다.
오픈AI Codex는 소프트웨어 엔지니어링에서 루틴한 부분을 처리하여 고수준 사고에 집중할 수 있도록 돕는다. 이 튜토리얼에서는 Codex와 GitHub 저장소를 연동하는 방법에 대해 안내한다.
Quantum-Si 기술이 조직 특이 mRNA 치료제의 다음 세대 발전을 도와줍니다.
이 튜토리얼에서는 신호 처리에 의존하지 않고 Lilac 라이브러리를 사용하여 완전히 기능적이고 모듈화된 데이터 분석 파이프라인을 구축하는 방법을 보여줍니다. Lilac의 데이터셋 관리 기능을 Python의 함수형 프로그래밍 패러다임과 결합하여 깔끔하고 확장 가능한 워크플로우를 생성합니다. 프로젝트 설정부터 실제 샘플 데이터 생성, 통찰력 추출 및 필터링된 내보내기까지의 과정을 안내합니다.
MLflow는 머신러닝 라이프사이클을 관리하기 위한 강력한 오픈소스 플랫폼이다. 최근 MLflow는 대형 언어 모델(Large Language Models, LLMs)의 성능을 평가하기 위한 지원을 도입했다. 본 튜토리얼에서는 MLflow를 사용하여 LLM의 성능을 어떻게 평가하는지 살펴본다.
이 튜토리얼은 용량 제약이 있는 사용자들을 위해 설계된 울트라-라이트 Mistral Devstral 가이드를 제공하며, 제한된 저장 공간과 메모리 환경에서 Mistral과 같은 대형 언어 모델을 실행하는 것이 어려울 수 있지만, 이 튜토리얼은 강력한 devstral-small 모델을 배포하는 방법을 보여준다.
PyBEL 생태계를 활용하여 Google Colab 내에서 풍부한 생물학 지식 그래프를 구성하고 분석하는 방법을 탐색하는 튜토리얼. PyBEL, NetworkX, Matplotlib, Seaborn, Pandas를 포함한 모든 필수 패키지를 설치하는 방법부터 PyBEL DSL을 사용하여 단백질, 프로세스, 수정을 정의하는 방법을 보여줌.
이 튜토리얼에서는 Microsoft의 Presidio를 사용하는 방법을 살펴볼 것입니다. 이는 자유 형식 텍스트에서 개인 식별 정보(PII)를 감지, 분석 및 익명화하기 위해 설계된 오픈 소스 프레임워크입니다. 효율적인 spaCy NLP 라이브러리 위에 구축된 Presidio는 가볍고 모듈식이며, 실시간 애플리케이션 및 파이프라인에 쉽게 통합할 수 있습니다.
Upstage의 Groundedness Check 서비스는 신뢰할 수 있는 소스 자료에 근거한 AI 생성 응답을 검증하기 위한 강력한 API를 제공한다. 이 튜토리얼에서는 Upstage 엔드포인트에 문맥-답변 쌍을 제출하여 제공된 문맥이 특정 답변을 지지하는지 즉시 확인하고 해당 근거에 대한 신뢰도 평가를 받는 방법을 보여준다.
이 튜토리얼에서는 사용자들에게 강력하고 프로덕션에 적합한 Python SDK를 구축하는 방법을 안내합니다. 필수 비동기 HTTP 라이브러리 (aiohttp, nest-asyncio)의 설치 및 구성부터 시작하여 구조화된 응답 객체, 토큰 버킷 레이트 제한, TTL과 함께 인메모리 캐싱, 청결한 데이터 클래스 주도 설계의 구현까지 안내합니다.
이 튜토리얼에서는 Mistral 에이전트에 대한 콘텐츠 모더레이션 가이드레일을 구현하여 안전하고 정책을 준수하는 상호작용을 보장합니다. Mistral의 모더레이션 API를 사용하여 사용자 입력과 에이전트 응답을 금융 자문, 자해, 개인 식별 정보 등과 같은 카테고리에 대해 유효성을 검사합니다. 이를 통해 유해하거나 부적절한 콘텐츠가 생성되거나 처리되는 것을 방지합니다.
PyTorch 및 주요 Python 도구를 활용한 사용자 정의 에이전트 프레임워크의 설계 및 구현 방법을 안내하는 튜토리얼. 모니터링된 CustomTool 클래스에 핵심 기능을 포장하고 시스템 프롬프트를 통해 여러 에이전트를 오케스트레이션하며 확장성 있는 코드 생성기를 활용하는 방법을 학습합니다.
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.
이 튜토리얼에서는 LangChain, Google Gemini API 및 고급 도구 모음의 기능을 결합하여 스마트 AI 어시스턴트를 만드는 강력하고 인터랙티브한 Streamlit 애플리케이션을 구축할 것이다. Streamlit의 직관적 인터페이스를 사용하여 웹 검색, 위키피디아 콘텐츠 가져오기, 계산 수행, 키 기억 등을 수행할 수있는 채팅 기반 시스템을 만들 것이다.
BrightData의 강력한 프록시 네트워크와 Google Gemini API를 활용한 향상된 웹 스크래핑 도구 구축 방법 소개. Python 프로젝트 구조화, 필요한 라이브러리 설치 및 가져오기, BrightDataScraper 클래스 내부의 스크래핑 로직 캡슐화 등을 다룸.
Polars를 활용한 데이터 분석 파이프라인 구축 튜토리얼. Polars의 lazy evaluation, 복잡한 표현식, 창 함수 및 SQL 인터페이스 활용하여 대규모 금융 데이터셋 효율적으로 처리하는 방법을 소개.
TinyDev 클래스 구현을 통해 AI 코드 생성 도구를 소개하며, 간결하면서 강력한 Gemini API를 활용하여 간단한 앱 아이디어를 포괄적이고 구조화된 애플리케이션으로 변환하는 방법을 안내한다. Plan → Files → Code의 3단계 워크플로우를 따르며 일관성, 기능성 및 모듈식 설계를 보장한다.
Daytona SDK를 사용하여 안전한 샌드박스 환경에서 신뢰할 수 없거나 AI로 생성된 Python 코드를 Notebook 내에서 안전하게 실행하는 방법을 안내하는 튜토리얼. 샌드박스 생성, 코드 실행, 프로세스 격리, 종속성 설치, 간단한 스크립트 실행 등을 다룸.
Google의 Gemini 모델과 Pandas의 유연성을 결합하여 타이타닉 데이터셋을 분석하는 방법을 학습합니다. ChatGoogleGenerativeAI 클라이언트와 LangChain의 Pandas DataFrame 에이전트를 결합하여 자연어 쿼리를 해석하는 상호작용 가능한 “에이전트”를 설정합니다.
이 튜토리얼에서는 구글의 첨단 Gemini API를 사용하여 정교한 자기 발전형 AI 에이전트를 만드는 방법을 살펴볼 것이다. 이 자기 발전형 에이전트는 자율적인 문제 해결을 보여주며 성능을 동적으로 평가하고 성공과 실패로부터 학습하여 반성적 분석과 자가 수정을 통해 지속적으로 능력을 향상시킨다. 이 튜토리얼은 구조화된 코드 구현을 안내하며 메모리 관리 및 기타 메커니즘에 대해 상세히 다룬다.
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.
실제 데이터는 비용이 많이 들고 혼돈스럽고 개인정보 보호 규정에 제한을 받을 수 있지만, 합성 데이터는 이에 대한 해결책을 제공한다. SDV(Synthetic Data Vault)는 기계 학습을 사용하여 현실적인 탭릿형 데이터를 생성하는 오픈 소스 Python 라이브러리이다. 이는 실제 데이터에서 패턴을 학습하고 안전한 공유, 테스트 및 모델 훈련을 위해 고품질의 합성 데이터를 생성한다.
이 튜토리얼에서는 Anthropic의 Claude API와 완벽하게 통합된 간소화된 그래프 기반 AI 오케스트레이션 프레임워크인 LangGraph의 구현에 대한 실용적인 가이드를 제공합니다. Google Colab에 최적화된 자세하고 실행 가능한 코드를 통해 개발자들은 간결한 답변 생성, 응답의 분석, AI 워크플로우 시각화 등을 수행하는 상호 연결된 노드로 AI 워크플로우를 구축하는 방법을 학습합니다.
ADK는 개발자가 다중 에이전트 시스템을 구축, 관리, 배포하는 데 도움을 주는 오픈소스 파이썬 프레임워크이다. ADK를 사용하여 간단하거나 복잡한 에이전트 기반 애플리케이션을 쉽게 만들 수 있다. 이 튜토리얼에서는 ADK를 사용해 간단한 AI 에이전트를 만드는 방법을 안내한다.
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 Together AI의 확장 생태계를 활용하여 텍스트를 빠르게 구조화된 질의응답 서비스로 변환하는 방법을 보여줍니다. 라이브 웹 페이지를 스크래핑하고 응집된 청크로 나눈 후 함께컴퓨터/m2-bert-80M-8k-retrieval 임베딩 모델에 제공하는 과정을 다룹니다.
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.
구글 Colab에서 Anthropic의 Claude 모델과 mem0를 활용한 완전히 기능적인 봇 설정을 안내하는 튜토리얼. LangGraph의 직관적인 상태 머신 조종과 mem0의 강력한 벡터 기반 메모리 저장소를 결합하여 과거 대화를 기억하고 필요 시 관련 세부 정보를 검색하며 자연스러운 연속성 유지 가능.
유전자 요법은 유전 질환 치료 전략으로 급속히 인기를 얻고 있으며, 치료 유전자 물질을 전달하는 기술은 주로 세포 외에서 유전적으로 수정된 환자 유래 세포를 사용하는 ex vivo 방식과 실시간으로 유전자 전달하는 in vivo 방식으로 나뉜다. AAV 캡시드 품질을 평가하는 단일 검사와 혁신적인 디지털 PCR 방법이 유전자 요법 연구와 생산을 발전시키고 있다.
CAR T 치료 향상을 위해 TCR 신호 및 T 세포 피로 메커니즘을 연구 중. TCR-CAR 하이브리드 개발이 증가하고, 이에는 TCR 및 펩타이드-MHC와 같은 T 세포 관련 단백질 발현이 필요하다.
이 기사는 Anthropic의 Claude 모델로 구동되는 지능적 라우팅 시스템을 구축하는 방법을 보여줍니다. 이 시스템은 사용자 요청을 자동으로 분류하고 특화된 핸들러로 보내어 응답 효율과 품질을 향상시킵니다.
구글 코랩과 그라디오 인터페이스를 활용해 안정성 AI의 세 가지 확산 모델을 비교하고 창의적인 이미지 생성하는 방법을 알아본다. 세 강력한 파이프라인을 비교하고 빠른 프롬프트 반복과 GPU 가속을 경험할 수 있다.
급변하는 금융 환경에서는 전문화된 AI 에이전트를 활용하여 분석의 각 부분을 처리하는 것이 중요하며, Agno의 가벼운 모델에 중립적인 프레임워크는 Finance Agent와 Risk Assessment Agent와 같은 특정 에이전트를 신속하게 구축할 수 있도록 개발자에게 권한을 부여합니다.
Claude 데스크톱을 Tavily AI의 Model Context Protocol (MCP) 서버와 Smithery 클라이언트를 사용하여 실시간 웹 검색 및 콘텐츠 추출 기능에 연결하는 방법에 대한 실습 튜토리얼. Tavily 홈페이지 및 대시보드를 살펴보고 개발자 API 키를 생성한 후 Tavily MCP 서버를 탐색하는 과정 포함.
이 튜토리얼에서는 비즈니스 응용을 위해 다양한 비전 기반 모델을 구현하는 방법을 탐색합니다. 이론적 측면보다는 실용적인 코드 구현, 기술적 세부사항, 비즈니스 사례에 중점을 둘 것입니다.
이 튜토리얼에서는 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)의 실용적인 구현을 안내하며, ModelContextManager를 구축하여 Google Colab과 같은 환경에서 대규모 언어 모델을 다룰 때 발생하는 컨텍스트 관리의 중요성과 효율적인 방법을 다룹니다.
Arcad는 LangGraph 에이전트를 정적 대화형 인터페이스에서 동적인, 행동 중심 어시스턴트로 변환시켜주는 풍부한 도구 모음을 제공한다. 이 튜토리얼에서는 ArcadeToolManager를 초기화하고 Web.ScrapeUrl과 같은 개별 도구나 전체 툴킷을 가져오는 방법을 배운다.
Crawl4AI를 사용해 Python 기반의 현대적인 웹 크롤링 툴킷을 활용하여 구조화된 데이터를 추출하는 방법을 소개하는 튜토리얼. asyncio의 비동기 I/O, HTTP 요청을 위한 httpx, 그리고 Crawl4AI의 AsyncHTTPCrawlerStrategy를 이용하여 headless 브라우저의 오버헤드를 우회하면서 복잡한 HTML을 파싱한다.
구글 Colab에서 FastStream 및 RabbitMQ를 활용하여 인메모리 “센서 알림” 파이프라인을 구축하는 방법을 소개하는 노트북. FastStream의 RabbitBroker와 TestRabbitBroker를 이용하여 외부 인프라 없이 메시지 브로커를 시뮬레이션하며, 데이터 처리의 네 가지 단계를 조율한다.
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.
FastAPI-MCP는 FastAPI 엔드포인트를 Model Context Protocol (MCP) 도구로 변환해주는 툴이다. 이를 통해 FastAPI 앱 내에서 MCP 서버를 쉽게 마운트하여 통합이 간편해진다. 이 튜토리얼에서는 미국 국립 공원의 알림을 가져오는 FastAPI 엔드포인트를 FastAPI-MCP를 사용하여 어떻게 변환하는지 살펴볼 것이다.
LLM 평가는 인공지능의 신뢰성과 유용성을 높이는 데 중요하며, 이를 위한 튜토리얼에서는 철저하고 다양한 방법론을 제시한다.
Hugging Face Hub에 사용자 정의 데이터셋을 업로드하는 과정을 안내하는 튜토리얼. Hugging Face Hub는 머신러닝을 위한 데이터셋과 모델을 공유하고 협업하는 플랫폼이다.
Model Context Protocol은 강력한 도구를 Cursor와 같은 현대적인 IDE에 직접 통합하는 것을 매우 쉽게 만들어주어 생산성을 크게 향상시킵니다. 몇 가지 간단한 단계로 Cursor가 Figma 디자인에 액세스하고 코드 생성 기능을 사용하여 몇 분 안에 웹 페이지를 디자인할 수 있습니다.
