Llama 2와의 상호작용 | 생성 AI 시리즈

Llama 2와의 상호작용 | 생성 AI 시리즈

목차

1. 소개
2. 환경 설정
3. 텍스트 생성 INF 교체
4. 모델 파라미터 조정
5. 인퍼런스 서버 시작
6. 프롬프트 엔지니어링
   • 프롬프트 템플릿
   • 프롬프트 기술
   • 토큰 소개
   • LL&M 파라미터 영향
7. 환경 설정
   • GPU 인스턴스 시작
   • 모듈 설치
8. API 서버
   • Huening F Hub 소개
   • Transformers 모듈 소개
9. 텍스트 생성 INF 컨테이너 시작
   • 환경 변수 초기화
   • 도커 실행
10. Jupyter 랩 접속
    • 토큰 얻기
    • 노트북 접속
11. 프롬프트 작성
    • 프롬프트 템플릿 소개
    • 시스템 메시지
    • 사용자 메시지
    • 프롬프트 생성
12. 예제
    • 제로 쇼트 프롬프팅
    • 원 쇼트 프롬프팅
    • 프루 쇼트 프롬프팅
13. 추가적인 프롬프팅 기술
    • 몇 개의 프롬프팅
    • 프롬프팅 엔지니어링 기법

이야기를 만들어내는 AI 시스템과의 상호작용하는 방법

이번 섹션은 중요하면서도 흥미로운 섹션입니다. 이번에는 AI 시스템과 상호작용하는 방법에 대해 자세히 알아보겠습니다. 환경 설정, 텍스트 생성 INF 교체, 모델 파라미터 조정 및 인퍼런스 서버 시작에 대해서도 다룰 것입니다. 그리고 프롬프트 엔지니어링에 대해서도 좀 더 자세히 살펴보겠습니다. 프롬프트 엔지니어링은 Lama 2가 어떤 프롬프트 포맷을 기대하는지 이해하는 것과 매우 관련이 있습니다. Lama 2는 어떤 프롬프트 포맷으로 상호작용해야 예측 가능하고 정확한 응답을 얻을 수 있는지를 정의합니다. 또한 토큰이라는 기본 구성 요소에 대해서도 알아볼 것입니다. 토큰은 모든 대형 언어 모델의 기본 구성 요소이며 Lama 2에서도 중요한 역할을 합니다. 또한 응답의 정확성과 품질을 계속해서 변화시키는 매개변수에 대해서도 이해할 것입니다. 이러한 매개변수는 주로 API 서버를 통해 전송됩니다.

이제 환경을 설정하는 방법부터 시작하겠습니다. 다음 몇 가지 실습을 위해 환경을 설정해야 합니다. 먼저 GPU 인스턴스를 시작하고 자격 증명을 사용하여 해당 인스턴스에 SSH로 로그인하는 것으로 시작하겠습니다. 그런 다음 해당 인스턴스에서 몇 가지 작업을 수행해야 합니다. 첫 번째 단계는 적절한 파이썬 모듈을 설치하는 것입니다. 그런 다음 텍스트 생성 INF 교체 및 롱 인퍼런스 서버 시작에 대해 자세히 알아볼 것입니다. 마지막으로 프롬프트 작성에 대해 더 자세히 알아볼 것입니다.

프롬프트 작성에 대한 설명이 끝나면 어떤 프롬프트 템플릿을 사용해야 하는지 알아볼 것입니다. 또한 규칙기반으로 프롬프트를 조작할 수 있는 프롬프트 기법에 대해서도 다룰 것입니다. 이 기법은 토큰을 사용하여 Lama 2의 응답을 영향을 줄 수 있는 매우 강력한 도구입니다. 그리고 마지막으로 프로젝트 관리에서 중요한 개념인 토큰 개념과 그 영향에 대해서도 살펴볼 것입니다.

이제 API 서버에 대해 알아보겠습니다. Huening F Hub와 Transformers 모듈에 대해 간단히 소개하고, API 파라미터를 조정하여 응답을 제어하는 방법에 대해서도 자세히 알아볼 것입니다. 마지막으로는 텍스트 생성 INF 컨테이너의 이미지를 시작하는 단계에 대해서도 다룰 것입니다. 이 작업을 마치면 Jupyter 랩 인터페이스에 액세스할 수 있을 것입니다. Jupyter 랩을 사용하여 다양한 작업을 수행할 수 있으며, 이 작업들은 후속 레슨에서 응용됩니다.

이제 프롬프트 작성법에 대해 자세히 알아보겠습니다. Lama 2와 상호작용하는 방법에는 특정 템플릿 또는 형식이 있습니다. 완전히 다른 상황에서 Lama 2와 상호작용하는 방법은 매우 다르며 예상한 결과를 얻기 위해서는 Lama 2가 기대하는 프롬프트 템플릿을 따라야 합니다. Lama 2의 프롬프트 템플릿에는 시작 토큰과 프롬프트 기술, 토큰 개념 및 매개변수가 포함됩니다. 이러한 프롬프트 템플릿을 사용하여 Lama 2와 상호작용하는 방법을 알아볼 것입니다.

다른 프롬프팅 기법들도 살펴보도록 하겠습니다. 제로 쇼트 프롬프팅, 원 쇼트 프롬프팅, 프루 쇼트 프롬프팅의 예제들을 다루고, 다른 프롬프팅 기법들인 몇 개 프롬프팅과 프롬프팅 엔지니어링 기법들을 소개하겠습니다.

이제 이야기를 작성하는 AI 시스템과 상호작용하는 방법을 살펴봤습니다. 이를 통해 우리는 Lama 2와 상호작용하는 방법을 배웠고, 환경 설정(텍스트 생성 INF 교체, 모델 파라미터 조정 및 인퍼런스 서버 시작 포함)에 초점을 맞추고 프롬프트 엔지니어링 기법을 더 자세히 알아보았습니다.

참고 자료:

Hugging Face Hub

Transformers 모듈

토큰화 개요

문장 생성

이야기를 만들어내는 AI 시스템과의 상호작용하는 방법

이번 섹션은 중요하면서도 흥미로운 섹션입니다. 이번에는 AI 시스템과 상호작용하는 방법에 대해 자세히 알아보겠습니다. 환경 설정, 텍스트 생성 INF 교체, 모델 파라미터 조정 및 인퍼런스 서버 시작에 대해서도 다룰 것입니다. 그리고 프롬프트 엔지니어링에 대해서도 좀 더 자세히 살펴보겠습니다. 프롬프트 엔지니어링은 Lama 2가 어떤 프롬프트 포맷을 기대하는지 이해하는 것과 매우 관련이 있습니다. Lama 2는 어떤 프롬프트 포맷으로 상호작용해야 예측 가능하고 정확한 응답을 얻을 수 있는지를 정의합니다. 또한 토큰이라는 기본 구성 요소에 대해서도 알아볼 것입니다. 토큰은 모든 대형 언어 모델의 기본 구성 요소이며 Lama 2에서도 중요한 역할을 합니다. 또한 응답의 정확성과 품질을 계속해서 변화시키는 매개변수에 대해서도 이해할 것입니다. 이러한 매개변수는 주로 API 서버를 통해 전송됩니다.

환경 설정

먼저, 다음 실습을 위해 환경을 설정해야 합니다. GPU 인스턴스를 시작하고 해당 인스턴스에 대한 SSH 액세스 자격 증명을 사용하여 로그인해야 합니다. 로그인한 후에는 몇 가지 작업을 수행해야 합니다. 우선, 적절한 Python 모듈을 설치해야 합니다. 그런 다음, 텍스트 생성 INF 교체 및 롱 인퍼런스 서버를 시작해야 합니다. 마지막으로, 프롬프트 작성에 대해 자세히 알아보겠습니다.

프롬프트 작성

이재에서는 Lama 2와 상호작용하기 위한 프롬프트를 작성하는 방법에 대해 알아보겠습니다. Lama 2와 상호작용할 때 사용해야 하는 특정 프롬프트 템플릿이나 형식이 있습니다. Lama 2와 상호작용하는 방법은 각각의 상황에 따라 매우 다릅니다. 예상한 결과를 얻기 위해서는 Lama 2가 기대하는 프롬프트 템플릿을 따라야 합니다. 이번 섹션에서는 Lama 2의 프롬프트 템플릿을 적용하여 상호작용하는 방법에 대해 자세히 알아보겠습니다.

프롬프트 엔지니어링

여기서는 프롬프트 엔지니어링 기법에 대해 좀 더 자세히 알아보겠습니다. Lama 2가 상호작용하는데 사용하는 특정 템플릿 또는 형식이 있습니다. 이 섹션에서는 Lama 2와 상호작용하는데 사용하는 템플릿과 기술에 대해 자세히 알아보겠습니다. 또한, 프롬프트 엔지니어링 기법을 사용하여 Lama 2의 응답 결과에 영향을 줄 수 있는 방법에 대해서도 알아보겠습니다.

매개변수에 대한 이해

AI 시스템과의 상호작용에서 중요한 매개변수들에 대해 이해해보겠습니다. 텍스트 생성 INF에 사용되는 다양한 매개변수들은 응답 결과를 조절하는 데 매우 중요한 역할을 합니다. 이 섹션에서는 온전한 컨텍스트 길이, 최대 토큰 길이, 온전한 토큰 길이 등 매개변수들에 대해 알아보겠습니다. 이러한 매개변수들을 제대로 이해하여 AI 시스템과 상호작용 시 적절하게 사용하는 것이 중요합니다. AI 시스템과 상호작용하는 방법을 이해하고 프롬프트 엔지니어링 기법을 사용하여 최상의 결과를 얻을 수 있기를 바랍니다.

# 환경 설정
import numpy as np

# 텍스트 생성 INF 교체
import torch
from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer

# 모델 파라미터 조정
length_penalty = 1.0
repetition_penalty = 2.0
temperature = 0.8
top_p = 0.2
top_k = 50

# 인퍼런스 서버 시작
from transformers import pipeline
text_generator = pipeline("text-generation", model=model, tokenizer=tokenizer)

# 프롬프트 템플릿
start_token = "<|startoftext|>"
end_token = "