AI 코딩27 초보 개발자를 위한 GPT-5 코딩 활용 가이드 홈 / AI활용 / 초보 개발자를 위한 GPT-5 코딩 활용 가이드GPT-5가 코딩에 특별한 이유이 포스팅은 최근에 발표한 GPT-5에 대하여 코딩에 활용하는 방법과 관련된 오픈AI, 'GPT-5'를 코딩에 잘 활용할 수 있는 6가지 팁 공개, AI타임즈, 2025.08.17 >기사와 관련되어 초보 개발자가 좀 더 쉽게 접근할 수 있도록 하는 가이드입니다. 최근 OpenAI가 공개한 'GPT-5를 코딩에 활용하는 6가지 팁'은 초보 개발자들에게 매우 중요한 의미를 가집니다.GPT-5는 단순한 언어 모델이 아닌 '코딩 에이전트'로 설계되었기 때문입니다. 이는 이전 모델들과는 완전히 다른 접근 방식이 필요하다는 뜻입니다. 기존의 GPT-4나 다른 AI 모델에서 효과적이었던 프롬프트 방식이 GPT-5에.. 2025. 8. 22. 제조업 로컬AI에서 Gemma 모델을 추천하지 않는 이유 - 제조업 특화 관점 홈 / AI활용 / 제조업 로컬AI에서 Gemma모델을 추천하지 않는 이유자연어 처리와 추론작업은 뛰어나지만, 산업 특화 지식에는 약하다.Google의 Gemma 모델은 Gemini 기술을 기반으로 한 오픈소스 언어모델로, 일반적인 자연어 처리와 추론 작업에서 뛰어난 성능을 보여주며 로컬 환경에서의 실행이 가능한 경량화된 구조를 자랑합니다.특히 코딩, 텍스트 생성, 일반 지식 기반 질의응답 등의 범용 AI 작업에서는 상당한 경쟁력을 갖추고 있어 개발자들 사이에서 주목받고 있습니다.하지만 제조업 환경에서 요구되는 전문성을 살펴보면 한계점이 드러나는데, 제조 공정의 복잡한 변수 관리, 품질 관리 프로토콜, 설비 최적화 등 산업 특화 지식에서는 아쉬운 모습을 보입니다. 제조업 데이터의 특성상 수치 데이.. 2025. 8. 14. Hugging Face 플랫폼 완벽 가이드 - AI모델 공유의 허브 홈 / AI활용 / Hugging Face 플랫폼 완벽 가이드 - AI모델, 데이터셋, 어플리케이션 허브Hugging Face는 전 세계 AI 개발자들이 모델, 데이터셋, 애플리케이션을 공유하고 협업할 수 있는 오픈소스 플랫폼입니다. 현대 제조업에서 AI 기술의 도입은 선택이 아닌 필수가 되었습니다. 예방정비 시스템을 통한 설비 고장 예측, 공급망 최적화를 통한 비용 절감, 품질 관리 자동화 등 다양한 영역에서 AI가 혁신적인 변화를 만들어내고 있습니다. 이러한 변화의 중심에는 Hugging Face라는 강력한 플랫폼이 있으며, 초급 개발자도 쉽게 접근할 수 있는 도구들을 제공하고 있습니다. 이번 글에서는 Ollama 툴을 기반으로 하여 Hugging Face를 활용한 실제 제조업 환경에서 활용 .. 2025. 8. 13. [로컬AI] 중소 제조기업의 로컬AI를 위한 하드웨어 구축 가이드 홈 > AI활용 > 로컬AI구축 > 중소 제조기업의 로컬 AI를 위한 하드웨어 구축가이드현재 제조업계는 디지털 전환의 물결 속에서 생존을 위한 변화를 요구받고 있습니다.특히 중소 제조기업들은 대기업과의 경쟁에서 살아남기 위해 스마트 팩토리와 AI 기술 도입이 필수가 되었습니다. 정부에서는 스마트 제조혁실 지원사업을 수 년간 지속하면서, 중소기업의 디지털 트랜스포메이션을 지원하고 있지만, 뜻 하는 대로 쉽게 실질적인 성공적인 구축이라고 말하기 어려운 경우가 많습니다.클라우드 기반 AI 서비스는 비용 부담과 데이터 보안 문제로 인해 중소기업에게는 부담스러운 선택지입니다. 이러한 상황에서 로컬 AI 시스템 구축은 중소 제조기업이 자체적으로 AI의 혜택을 누릴 수 있는 현실적인 대안이 됩니다.로컬 AI 시스템의.. 2025. 8. 2. [로컬AI] Ollama모델의 Q4 양자화 모델 설치 및 실행 홈 > AI활용 > 로컬AI > Q4양자화 > Ollama모델의 Q4 양자화 실행하기관련글 먼저 읽어보기 : 2025.07.22 - [AI 활용] - [로컬AI] AI모델 Q4 양자화의 의미와 원리 이해하기 로컬AI를 구축하기 위해 제일 먼저 GPU서버의 마련과 관련된 부담감을 안고 시작하게 됩니다. 우리가 사용하는 일반적인 PC를 사용해서 간단하게 구축하는 일반적인 프로젝트와는 부담감의 차이가 있을 수 밖에 없습니다. 글로벌 AI전문 기업이면서 일반인들이 쉽게 접할 수 잇는 생성형 AI인 ChatGPT, Gemini, Claude등은 GPU가 수백만장씩 사용되고 여기서 발생되는 전기료, 발열과 관련된 이슈를 기사로 접하다 보면 저걸 우리가 할 수 있나 하면서 조기에 포기하는 현상들이 있을 수 밖에 없습.. 2025. 7. 31. [로컬AI] AI모델 Q4 양자화의 의미와 원리 이해하기 홈 > AI활용 > 로컬AI 구축 > Q4 양자화의 의미와 원리 완전 가이드로컬AI를 구축할 때 초기의 파일럿 프로젝트는 많은 비용을 사용할 수 없습니다. 소프트웨어 개발이야 어차피 투입되는 인력부분이고, 하드웨어는 투자의 개념이 많이 들어갑니다. 양자화는 조금은 더 가벼운 컴퓨터에서 좀 더 무거운 모델을 시험해보고 싶은 욕망에서 시작됩니다. 양자화는 기본적으로 저장되는 학습 데이터에 대한 압축기술입니다. 이러한 압출기술을 이용해서 VRAM등의 메모리 사용량을 줄이며, 처리속도 또한 개선하기 위한 접근입니다.1. 양자화(Quantization)의 기본 개념1.1 양자화란 무엇인가?양자화의 정의와 목적기본 원리고정밀도 숫자를 저정밀도 숫자로 변환하는 압축 기법입니다. 32비트 부동소수점(FP32)으.. 2025. 7. 30. CNC 제조업 특화 AI 모델 선정 가이드 홈 > AI활용 > 제조업 로컬AI 구축 중소기업의 로컬AI를 구축할 때는 제조업종에 따라 특화된 모델이나 학습 패턴이 달라져야 해당 제조 데이터에 최적화된 인공지능 서비스를 구축할 수 있습니다.MCT, CNC등의 가공설비를 이용하여 부품을 가공하는 대부분의 자동차 관련 제조업체는 잦은 공구 마모 및 수명과 관련된 불량문제를 겪게되며, 불량을 사전에 예측하지 못하면 잘못된 공구사용으로 인한 대량의 불량 제품이 생산될 문제점을 가지고 있습니다. 이러한 가공설비 기반의 중소기업은 공구 설비로 부터 수집된 가공 데이터를 활용한 로컬AI 구축을 통하여 예방점검 또는 공구 마모 예측 시스템 구축에 대한 꾸준한 현장 요구사항이 나타나고 있습니다.1. 모델 선정 기준 및 평가 지표1.1 제조업 특화 평가 기준기술.. 2025. 7. 29. 로컬AI 구축의 핵심 : LLM과 임베딩 모델의 협업 AI가 어떻게 똑똑해지는 걸까요? 많은 개발자들이 "AI를 만들려면 ChatGPT 같은 모델 하나만 있으면 되는 거 아닌가?"라고 생각합니다.하지만 실제로 업무에 활용할 수 있는 똑똑한 AI를 만들려면 두 개의 서로 다른 AI 모델이 팀워크를 이뤄야 합니다. 이는 마치 사람이 뇌에서 기억을 저장하는 부분(해마)과 생각하고 판단하는 부분(전두엽)이 따로 있는 것과 같습니다. AI도 마찬가지로 정보를 저장하고 찾는 역할을 하는 임베딩 모델과 그 정보를 바탕으로 똑똑한 답변을 만드는 LLM(대형 언어 모델)이 각각의 전문 역할을 담당합니다. 이 두 모델이 협력하는 이유는 각각이 서로 다른 강점을 가지고 있기 때문입니다.임베딩 모델은 마치 도서관 사서처럼 수많은 문서 중에서 질문과 관련된 정보를 빠르게 찾아내는.. 2025. 7. 28. 제조업 특화 로컬 LLM 도구 TOP 5 홈 / AI활용 / 로컬AI / 제조업 특화 로컬 LLM 도구 TOP 5 저는 아직도 중소 제조기업에 가장 적합한 로컬AI용 LLM모델이 어떤것일까? 를 계속 시험하고 있고, 아직도 정답을 모르겠습니다. 다양한 형태의 중소기업과 중소기업이 보유한 복잡하고 난해하고, 표준화 되지 않은 생산데이터를 어떻게 하면 가장 적은 비용과 시간안에 AI를 구축하고, 비 전문가인 현장에서 사용될 수 있을 정도의 로컬AI 구축용 LLM모델을 찾는것은 성공으로 가장 빠르게 접근 할 수 있는 방법입니다. 저는 Ollama 플랫폼 기반의 로컬LLM 모델을 이용한 학습과 시험을 진행하는 것을 선호합니다. 그래도 결과가 잘 나오지 않을 때는 다른 LLM도구들에 눈을 돌려 사용해보고 비교해 보기도 합니다. 그래서 개발자 여러분들도 .. 2025. 7. 26. 이전 1 2 3 다음
