NLP 학습 및 구축: 산업용 경로 (2025)

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

인공지능

대상자

• NLP 엔지니어를 준비하는 모든 수준의 학습자, 특히 실무에 적용할 수 있는 기술을 원하는 개발자 및 데이터 과학자*
• 난이도: 초보자 → 전문가*

핵심 요약

• 데이터 처리부터 LLM 최적화까지 실무 중심 경로 제공
• 다양한 데이터 형식(.csv, .json, .parquet, SQL 등) 처리 및 pandas, PySpark, DVC 활용
• spaCy, transformers, Hugging Face 기반 텍스트 전처리, 모델 튜닝, LoRA, QLoRA 활용 LLM 최적화
• FastAPI, Docker, MLflow를 사용한 모델 배포 및 모니터링

섹션별 세부 요약

1. **데이터 처리 및 저장**

• 구조화된 데이터(.csv, .xlsx)와 반구조화된 데이터(.json, .xml) 처리
• 대규모 데이터 처리: Apache Spark과 PySpark 사용, S3, HDFS 연동
• 메타데이터 스키마 관리 및 버전 관리: DVC 활용

2. **텍스트 전처리 파이프라인**

• 토큰화, 정규화, 불용어 제거, 언어 감지(langdetect), 이모티콘 및 URL 처리
• spaCy, nltk, pyspellchecker 등 활용한 정확한 데이터 정제

3. **기계 학습 기반 텍스트 분석**

• TF-IDF, Word2Vec, Sentence-BERT 등으로 텍스트 특징 추출
• RandomForest, XGBoost 등 전통적 ML 모델 사용, GridSearchCV로 하이퍼파라미터 튜닝

4. **신경망 및 트랜스포머 기반 모델**

• RNN, LSTM, Transformer 아키텍처 이해
• BERT, RoBERTa, T5, DistilBERT 등 주요 모델 활용, Hugging Face 생태계 사용

5. **LLM 최적화 및 배포**

• LoRA, Prefix Tuning 등 효율적 튜닝 기법
• FastAPI, Docker, MLflow를 통한 모델 배포 및 모니터링
• Prometheus, Grafana 활용한 모델 성능 모니터링

결론

• 실무 적용 팁: DVC로 데이터 버전 관리, bitsandbytes로 메모리 최적화, MLflow로 모델 추적
• 핵심 프로젝트 예시: 벵골어 감정 분석, RAG 기반 QA 봇, Docker 컨테이너화된 LLM API
• 자료: GitHub(@sajjadrahman56), LinkedIn, YouTube, Twitter 계정 참조