아이디어위버 주간 업데이트: 2024년 6월 23일~27일
카테고리
프로그래밍/소프트웨어 개발
서브카테고리
인공지능
대상자
- *대상**: AI 모델 개발자, GenAI 파이프라인 구축자, ML 엔지니어
- *난이도**: 중급~고급 (CLI 기반 개발, 배포, 평가 도구 활용)
핵심 요약
- 핵심 기능:
lm-evaluation-harness,LangGraph,RAGAS등 도구 통합으로 모델 평가, RAG 파이프라인, 멀티에이전트 생성 지원 - 배포 최적화:
Docker,Kubernetes지원,FastAPI기반 추론 서버 자동 생성 - 사용자 편의: Hugging Face 모델 일괄 다운로드,
wandb및TensorBoard통합, 모델 성능 비교 및 문서 세그먼트 분석
섹션별 세부 요약
1. **6월 23일: 고급 모델 평가**
lm-evaluation-harness통합으로 추론, 지식, 언어 작업 기준화된 벤치마크 실행Weights & Biases및TensorBoard기반 실험 추적 내장- A/B 테스트 및 모델 병렬 비교 기능 강화
2. **6월 24일: 스마트 RAG 파이프라인**
- 하이브리드 검색(의미 기반 + 키워드 기반) 및 크로스-엔코더 재정렬 지원
LangGraph기반 에이전트 RAG 구축, 지능형 라우팅RAGAS통합으로 질량 점수 평가 및 다중 벡터 저장소 (Chroma, Qdrant, 로컬/클라우드)- 의미 기반 문서 분할 기능 추가
3. **6월 25일: 멀티에이전트 콘텐츠 생성**
Instagrampost생성기, 모듈형 에이전트 파이프라인 내장- CLI 기반 자동화된 콘텐츠 워크플로우 구현
4. **6월 26일: 모델 다운로드 최적화**
Hugging Face모델 일괄 다운로드 및 메타데이터 자동 추출- 프로젝트별 모델 관리 및 로컬 저장소 정리 기능
- 배치 다운로드 및 훈련 파이프라인 통합
5. **6월 27일: Docker & Kubernetes 배포**
FastAPI기반 추론 서버 자동 생성, 1명령어 Docker 이미지 빌드- ML 전체 라이프사이클(훈련 → 배포) 커버, 생산성 준비 OOTB
- CLI 중심, 오픈소스, 개발자 최적화
결론
- 실무 적용 팁:
RAGAS및lm-evaluation-harness도구를 활용해 모델 성능을 정량화하고,Docker기반 배포로 빠른 프로덕션 구현 가능 - 추천:
LangGraph기반 에이전트 RAG 및RAGAS품질 점수 평가를 필수적으로 통합하여 파이프라인 효율성 향상 - 커뮤니티 피드백 요청: LLM 훈련/배포 과정에서의 최대 고통점 및 필요 기능 공유를 통해 아이디어위버 개선 방향 제시
- *참고 링크**:
- Docs: https://ideaweaver-ai-code.github.io/ideaweaver-docs/