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AI 엔지니어링: symbolic-search-runtime
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Databricks Vector Search Index
Databricks Vector Search Databricks에는 벡터 검색을 위한 벡터 검색 엔드포인트 및 인덱스를 생성하고 사용할 수 있습니다. Databricks의 Unity Catalog에 등록되었으며 ChangeDataFeed가 활성화된 테이블에 대해서만 인덱스를 생성할...
Langchain GPT-OSS 구조화된 출력 트러블슈팅
Databricks-gpt-oss 사용한 LLM은 gpt-oss-20b 모델이고 databricks workspace에 통합된 모델을 사용했습니다. huggingface에 업로드된 gpt-oss 모델을 사용해본 경험은 없지만 같은 에러가 발생할 것으로 예상됩니다. 만약 똑같은 문제...
바이브 코딩과 증강 코딩(Vibe Coding & Augmented Coding)
Vibe Coding 바이브 코딩은 자연어 프롬프트를 이용해 AI가 코드를 작성하고 사용자는 작동 결과에 관심을 기울이는 형태의 프로그래밍(?) 방식입니다. 만약, 작동 결과가 사용자의 의도와 맞지 않다면, 피드백을 통해 AI가 코드를 수정하는 방식이며 사용자는 코드에 관여하지 않...
Spark on Kubernetes
Apache Spark Spark는 대규모 데이터 처리를 위한 분석 엔진입니다. Java, Scala, Python 등의 언어를 지원하고 정형 데이터를 처리할 수 있는 SparkSQL, 머신러닝을 위한 MLlib, 스트리밍 처리를 위한 Spark Streaming 등을 포함한 많은...
Python으로 Diffusion 바닥부터 구현하기[2] (im2col, UNet, DDPM)
Objective 이전 글에서 UNet의 구성요소인 ResidualBlock, AttentionBlock, UpsampleBlock을 구현했습니다. Python으로 Diffusion 바닥부터 구현하기[1] (ResidualBlock, AttentionBlock, Upsampl...
Python으로 Diffusion 바닥부터 구현하기[1] (ResidualBlock, AttentionBlock, UpsampleBlock)
Text-to-Image 최근 Stable Diffusion이라는 모델이 발전하면서 많은 사람들이 이미지 생성 AI를 사용하고 있습니다. Diffusion 모델은 노이즈를 기존 이미지에 더한 뒤에 노이즈를 예측하고 지워가며 복원하는 학습과정을 거치게 됩니다.
Model Context Protocol(MCP)
Model Context Protocol 최근 MCP가 AI의 확장을 도움을 주는 사례가 많아지면서 크게 주목받고 있습니다. MCP는 Anthropic에서 처음 제안되어 LLM에 컨텍스트를 제공하는 방법을 표준화하는 개방형 프로토콜입니다.
Apache Iceberg: Architecture
What is a Data Lakehouse?