메모리허브

프로젝트 관리와 작업 추적에 어려움을 겪으신 적 있으신가요? 복잡한 업무를 체계적으로 관리하고 싶으신가요? Taskmaster AI가 여기 있습니다! 오늘은 개발자와 프로젝트 매니저들의 업무 효율을 높여주는 혁신적인 AI 도구에 대해 알아보겠습니다.등장 배경기존의 프로젝트 관리 도구들은 단순히 작업을 나열하고 기한을 설정하는 수준에 머물렀습니다. 개발자들은 복잡한 프로젝트를 진행하면서 맥락을 유지하고, 중요한 코드를 손상시키지 않으며, 효율적으로 작업을 처리해야 하는 어려움에 직면했습니다. 특히 AI 코딩 보조 도구(Cursor AI 등)를 사용할 때 맥락 과부하(context overload)로 인해 AI가 방향을 잃는 문제가 자주 발생했습니다. 이러한 문제들을 해결하기 위해 Taskmaster AI가..

안녕하세요! ✨ 오늘은 Ollama Modelfile 설정의 핵심인 num_ctx 파라미터를 자유자재로 조절하는 방법과, Hugging Face 모델 다운로드부터 Ollama 등록까지 클릭 몇 번으로 끝내는 마법 같은 스크립트를 소개해 드릴게요. 복잡한 과정은 이제 안녕! 👋 나만의 강력한 로컬 LLM 환경, 더 쉽고 스마트하게 구축해 볼까요? 🚀등장 배경예전에는 강력한 AI 모델을 사용하려면 비싼 클라우드 서비스나 복잡한 설정이 필수였죠. 😥 하지만 Ollama 같은 도구가 등장하면서 내 컴퓨터에서도 다양한 LLM을 비교적 쉽게 실행할 수 있게 되었어요! 특히 Hugging Face Hub에는 정말 방대한 종류의 모델들이 공개되어 있어서, 이 둘을 조합하면 가능성이 무궁무진해진답니다. 마치 레고 ..

요즘 AI 정말 똑똑하죠? 그런데 가끔은 AI가 자기만의 세상에 갇혀 있는 것처럼 느껴질 때가 있어요. 예를 들어 AI 챗봇에게 "오늘 내 일정 알려줘"라고 물어도, 챗봇이 내 캘린더 앱에 직접 접근할 수 없으면 대답을 못 하죠. 😅 마치 외국어를 전혀 못하는 천재 과학자 같달까요?이런 AI의 '소통 문제'를 해결하기 위해 앤트로픽(Anthropic)이라는 회사가 MCP(Model Context Protocol)라는 멋진 해결책을 내놓았습니다. MCP는 AI가 다양한 외부 도구나 데이터와 자유롭게 소통할 수 있도록 도와주는 '만능 소통 도우미' 또는 'AI 세계의 표준 USB 포트'라고 생각하면 이해하기 쉬울 거예요! 🔌왜 필요했을까요? 🤔 (등장 배경)예전에는 AI를 외부 서비스(슬랙, 데이터베이..

Google DeepMind가 발표한 Gemini 2.5 Pro는 응답하기 전에 사고 과정을 거치는 "생각하는 모델"입니다. 추론 능력, 코딩 성능, 멀티모달 처리에서 뛰어난 성능을 보이며, 현재 Google AI Studio와 Gemini Advanced에서 사용 가능합니다.소개인공지능이 어떻게 "생각"할까요? 🤔 Google DeepMind가 2025년 3월 25일(한국 3월26일)에 발표한 Gemini 2.5 Pro는 이 질문에 대한 흥미로운 답변을 제시합니다. 이 모델은 단순히 정보를 분류하고 예측하는 것을 넘어 실제로 사고 과정을 통해 복잡한 문제를 해결할 수 있는 "생각하는 모델(Thinking Model)"입니다.여러분이 복잡한 수학 문제를 풀 때를 상상해보세요. 바로 답을 내리기보다 문제..

언어 모델(LLM)을 더 효과적으로 활용하고 싶으신가요? 파인튜닝은 기존 모델을 여러분의 필요에 맞게 조정하는 핵심 기술입니다. 하지만 어떤 방법을 선택해야 할까요?여러분이 맞춤옷을 만드는 과정으로 생각해보세요.전체 파인튜닝은 옷 전체를 처음부터 다시 만드는 것LoRA는 기존 옷에 작은 패치를 붙이는 것QLoRA는 가볍고 저렴한 소재로 패치를 만들어 붙이는 것왜 필요한가?파인튜닝 방법이 해결하는 문제들은 다음과 같습니다:컴퓨팅 자원 제한: 대형 언어 모델은 수십억 개의 매개변수를 가지고 있어 일반 소비자 하드웨어로 훈련하기 어렵습니다.시간 효율성: 전체 모델을 훈련하는 것은 시간이 많이 소요됩니다.저장 공간: 파인튜닝된 모델 저장에 필요한 공간이 크게 차이납니다.연구 접근성: 고가의 GPU가 없는 연구자..

LLM 파인튜닝이 어려워서 포기하고 싶었던 적이 있나요? 복잡한 코드와 환경 설정 때문에 머리가 아팠다면, 이제 걱정하지 마세요! LlamaFactory가 여러분의 구원자가 되어드립니다 😎등장 배경과거에는 LLM 파인튜닝이 정말 복잡했어요. Hugging Face Transformers 라이브러리가 나와서 많이 편해졌지만, 여전히 많은 문제가 있었습니다:기존의 문제점들:환경 설정의 지옥: GPU 환경 구성, 라이브러리 호환성 체크, CUDA 버전 맞추기 등 설치만으로도 몇 시간이 걸렸어요복잡한 코드 작성: 각 파인튜닝 단계마다 다른 스크립트를 작성해야 했고, 데이터 전처리부터 학습까지 모든 걸 직접 코딩해야 했습니다메모리 관리의 어려움: 대용량 모델을 작은 GPU에서 돌리는 것은 거의 불가능했어요Lla..

안녕하세요! 오늘은 AI 모델의 성능을 끌어올리는 강력한 기술인 '파인튜닝'에 대해 알아보려고 합니다. 특히 누구나 쉽게 사용할 수 있는 오픈소스 도구들을 중심으로 살펴볼게요.파인튜닝을 일상적인 비유로 설명하자면, 기성복을 맞춤 수선하는 것과 같습니다. 완전히 새 옷을 만드는 대신(처음부터.모델 훈련), 잘 만들어진 옷(사전 훈련된 모델)을 내 체형에 맞게 조금 수정(파인튜닝)하는 거죠!전체 옷을 새로 만들 필요 없이 소매 길이나 허리 부분만 수정맞춤 수선은 새 옷을 만드는 것보다 시간과 비용이 적게 들어요기본 디자인은 유지하면서 나에게 딱 맞는 옷으로 변신!왜 필요한가?파인튜닝이 해결하는 문제들은 다음과 같습니다:일반 모델의 한계 극복: 범용 모델은 특정 분야에서 깊이 있는 답변을 제공하기 어려움자원 ..

여러분은 AI 챗봇과 대화할 때 이전 대화를 얼마나 잘 기억하는지 의문을 가져본 적이 있나요? 혹은 긴 문서를 AI에게 분석해달라고 했는데 "너무 길어서 처리할 수 없어요"라는 답변을 받은 적은 없으신가요? 이것은 모두 AI 모델의 '컨텍스트 길이(Context Length)'와 관련이 있습니다. 📏인간의 기억력에 비유하자면:일반 사람이 한 번에 기억할 수 있는 정보의 양은 제한되어 있습니다 (전화번호 7자리 정도)AI 모델의 컨텍스트 길이는 한 번에 '기억'하고 처리할 수 있는 텍스트의 양입니다이 '기억 용량'이 클수록 더 복잡한 작업과 긴 대화가 가능해집니다왜 필요한가? 🤔컨텍스트 길이가 해결하는 문제들은 다음과 같습니다:정보 단절 문제: 긴 대화에서 초반 내용을 잊어버리는 문제 해결대규모 문서 ..

여러분은 논문을 쓸 때 인용문헌을 꼼꼼히 달아본 경험이 있으실 겁니다. 마치 학술 논문의 참고문헌처럼, AI도 자신의 답변에 대한 '출처'를 제시할 수 있다면 얼마나 신뢰할 수 있을까요? 🤔 Anthropic이 새롭게 선보인 Citations API는 바로 이런 필요성에 응답합니다.AI가 제공하는 정보의 출처를 정확히 알고 싶으신가요?문서 기반 AI 응답의 신뢰성을 높이고 싶으신가요?할루시네이션(환각) 문제 없이 정확한 AI 응답을 원하시나요?왜 필요한가?Citations API가 해결하는 문제들은 다음과 같습니다:AI 응답의 출처 검증 어려움: AI가 어디서 정보를 가져왔는지 알 수 없어 신뢰하기 어려웠습니다.복잡한 프롬프트 엔지니어링 필요: 기존에는 AI에게 출처를 인용하도록 하려면 복잡한 프롬프트..

여러분은 복잡한 문제를 풀 때 어떻게 하시나요? 아마도 종이에 생각을 적거나, 단계별로 메모를 하거나, 문제를 작은 부분으로 나누어 생각하실 겁니다. 🤔 이런 '생각하는 공간'이 없다면 어떨까요?Anthropic이 개발한 'Think' 도구는 바로 이런 개념에서 출발했습니다. AI 비서 Claude에게 생각을 정리하고 구조화할 수 있는 전용 공간을 제공함으로써 복잡한 문제 해결 능력을 크게 향상시키는 도구입니다.마치 여러분이 복잡한 수학 문제를 풀 때 풀이 과정을 적어가는 것과 같습니다AI가 문제 해결 과정에서 자신의 사고를 정리하고 검증할 수 있는 '메모장' 역할을 합니다왜 필요한가? 🤷‍♀️Claude의 'Think' 도구가 해결하는 문제들은 다음과 같습니다:도구 출력 분석 어려움: Claude가..