데이터분석53 랭그래프를 활용한 Multi Agent 구현과 느낀점 랭그래프를 활용해서 질의에 따라 다른 에이전트를 동작시켜 봤습니다.확실히 그래프로 보면서 구현하니 직관적이었습니다.구현하면서 가장 큰 문제점은 원활한 자원관리였습니다.한정된 자원에서 원활한 자원을 확보하기 위해서는 쓰고 나서 바로바로 비워줘야 했습니다. 두 번째 문제점은 속도였습니다. 하나의 서버에서 여러 개의 에이전트를 초기화 하다 보니 시간이 많이 걸리기도 했고, 모델 초기화에서도 시간을 많이 잡아 먹었습니다. 아무리 추론속도를 높여도 한계는 있었습니다. 그리고 멀티 에이전트가 하나의 질의를 여러개의 에이전트에 태우는 건지 아니면 이렇게 병렬식 구조인지는 잘 모르겠습니다. 직렬 방식이라면 Output에서 매번 체크를 해야 오류를 최소화하지 않을까 생각합니다.하나의 모델에서 모든게 가능하다면 좋지만 그.. 2025. 4. 22. Claude를 활용한 MCP 사용법(filesystem) 저의 PC 환경은 Window입니다.먼저 Claude를 설치해봅니다. https://claude.ai/download설치가 끝나면 클로드에 접속해봅니다.여기서 좌측 상단에 버튼을 누르시고 파일 -> 설정 -> 개발자로 들어갑니다.빈 창아래 설정 편집을 클릭합니다.여러 파일 중에 'claude_desktop_config.json' 을 파이참 또는 VScode로 들어갑니다. 빈 창인데 이제 여기에 원하는 MCP 서버를 추가하겠습니다.1. filesystem : local 디렉터리 접근https://github.com/modelcontextprotocol/servers/tree/main/src/filesystem servers/src/filesystem at main · modelcontextprotocol/.. 2025. 4. 22. 파이썬 UV 라이브러리 사용법 완전 정복: 더 빠르고 효율적인 파이썬 환경 구축하기 🐍 Python 개발자를 위한 uv 사용법 가이드빠르고 간편한 의존성 관리와 실행을 위한 필수 도구Python 개발을 하다 보면 패키지 설치 속도, 가상환경 관리, 의존성 충돌 등 다양한 문제에 부딪히게 됩니다. 이런 문제들을 깔끔하게 해결해줄 도구가 바로 **uv**입니다.Rust로 개발된 uv는 기존 pip, venv, poetry, conda 등이 하던 일을 더 빠르고 간단하게 처리해 줍니다. 지금부터 uv의 주요 기능과 사용법을 소개해드릴게요.🔧 uv 설치 방법우선 uv를 설치해봅시다. 설치는 매우 간단합니다.curl -Ls https://astral.sh/uv/install.sh | bash설치가 완료되면 uv 명령어를 사용할 수 있습니다.🚀 기본 사용법 요약1. uv run: 파이썬 스크.. 2025. 4. 18. unsloth 을 활용한 llama 모델 동작 시키기. import transformersfrom transformers import AutoTokenizer# 모델 초기화model_id = "unsloth/llama-3-8b-Instruct-bnb-4bit"tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)# Create pipelinepipeline = transformers.pipeline( "text-generation", model=model_id, tokenizer=tokenizer, device_map="auto")# 문제 불러오기english_1 = """빈칸에 알맞는 것을 고르시오.The founding population of our direct ancestors is notth.. 2025. 2. 25. 넘파이 배열 생략없이 import sysimport numpy as np np.set_printoptions(threshold=sys.maxsize) 2024. 5. 3. tensor 생략없이 import torchtorch.set_printoptions(profile="full") 2024. 5. 3. 이전 1 2 3 4 ··· 9 다음 728x90
