대규모 언어 모델 분야는 급격히 성장하고 있으며, 그중에서도 Llama가 두드러집니다. Llama 3로 가능성이 한층 넓어졌어요. 이 장에서는 모델의 기능을 살펴보고, llama-cpp-python으로 사용하는 법을 배우며, 파라미터 조정과 대화에 특정 역할을 부여하는 방식으로 모델 동작을 제어하는 방법을 이해합니다.

Llama란 무엇인가요?

Llama 3와 대화하기

응답 추출하기

Llama 3 매개변수 튜닝

고객 지원 응답 유도하기

안전한 응답 보장하기

창의적인 카피 생성하기

채팅 역할 지정

대화 구성하기

System 메시지

LLM과 Llama 이해하기

언어 모델은 단순히 텍스트를 생성하는 것을 넘어, 구조화되고 문맥을 반영한 응답을 내도록 안내할 수 있어요. 이 장에서는 llama-cpp-python을 활용해 특정 형식의 출력을 생성하는 방법을 익히며, 데이터 연계를 위한 JSON 호환 응답도 다룹니다. 또한 다양한 작업에 맞게 응답을 조정하기 위해 프롬프트 기법으로 Llama의 출력을 개선합니다. 마지막으로 여러 차례의 상호작용 동안 문맥을 유지하는 대화를 구축해, 보다 자연스러운 상호작용을 구현합니다. 

비정형 응답 유도하기

Llama용 프롬프트 서식 지정

Llama로 퓨샷 프롬프트 만들기

구조화된 출력 생성하기

JSON 재고 목록 만들기

구조화된 JSON 스키마 지정하기

대화 구축하기

대화형 클래스 만들기

단일 턴 대화

다중 턴 대화

축하합니다!

로컬에서 Llama 사용하기

Llama와 같은 오픈 소스 대규모 언어 모델은 내 컴퓨터에서 실행할 수 있어 데이터 프라이버시를 지키고 비용을 줄일 수 있어요. 이 강의에서는 Llama를 로컬에서 설정하고 사용하는 방법을 배웁니다. 더 나은 응답을 얻기 위한 프롬프트 조정, 문맥을 기억하는 대화 구성, 프로젝트 요구에 맞춘 출력 조정 등 간단한 기법을 살펴봐요. 예를 들어 구조화된 데이터를 생성하거나 응답의 명확성을 다듬는 작업이 이에 해당합니다. 이 강의는 Python 사용 경험이 있는 학습자를 대상으로 합니다.

<h2>Llama 대규모 언어 모델(LLM) 사용법을 배우세요</h2>  
Llama LLM이란 무엇이며, 이를 어떻게 활용해 프로젝트를 향상시킬 수 있을까요? 이 강의에서는 Llama를 로컬에서 실행하는 방법, 프롬프트 엔지니어링으로 응답을 유도하는 방법, 그리고 구조화되고 맥락을 인식하는 대화를 구축하는 방법을 배우게 됩니다. <br>  
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<h2>Llama 모델과 그 활용 사례를 이해하기</h2>  
라마의 기초 개념 소개로 시작하여, Llama 모델과 상호작용하는 방법을 배우고 다양한 활용 사례를 살펴보게 됩니다. llama-cpp-python 라이브러리를 사용해 모델을 설정하고, 실행하고, 상호작용하는 실습 경험을 쌓게 됩니다. 진행하면서 Llama의 응답을 다듬고, 대화 기록을 유지하며, 자동화된 워크플로에 통합할 준비가 된 구조화된 출력을 생성하는 기법을 적용하게 됩니다.<br>  
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개발자와 AI 실무자를 위한 Llama 입문 과정으로 이상적입니다. 이 강력한 오픈소스 LLM의 기초와 이를 실제 상황에 적용하는 방법을 살펴봅니다.  

Python Toolbox

최신 Llama LLM 로컬 실행 및 스택 통합 기법을 탐색하세요.

Llama 3 다루기

Llama LLM을 로컬에서 실행하고 스택에 통합하는 최신 기법을 살펴보세요.

대화 구축하기

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