이 여정에 함께하게 되어 정말 기쁩니다. 앞으로 몇 주 동안 매우 만족스러운 프로젝트들을 진행할 것입니다. 어떤 것은 쉬울 것이고, 어떤 것은 도전적일 것이며, 많은 것들이 여러분을 ASTOUND(깜짝 놀라게) 할 것입니다! 이 프로젝트들은 서로 쌓아 올리는 방식이므로 매주 더 깊은 전문 지식을 개발하게 될 것입니다. 한 가지 확실한 것은, 과정 내내 많은 재미를 느낄 것이라는 점입니다.
강의 자료는 모든 새로운 주차 내용으로 완전히 새로워졌습니다. 만약 기존 비디오의 코드를 유지하고 싶다면, Anaconda Prompt 또는 터미널에서 다음 명령을 실행하십시오:
git fetch
git checkout original
질문이 있다면 Udemy나 [email protected]으로 저에게 물어봐 주세요. 더 자세한 내용은 여기 강의 자료 상단에서 확인하실 수 있습니다.
저는 여러분의 학습에 가장 성공할 수 있도록 돕기 위해 여기에 있습니다. 만약 어려움(snafus)을 겪거나, 제가 과정을 개선할 방법에 대한 아이디어가 있다면, 플랫폼이나 직접 이메일([email protected])로 연락 주시기 바랍니다. 커뮤니티를 구축하기 위해 LinkedIn에서 사람들과 연결하는 것은 항상 좋습니다. 여기에서 저를 찾아보실 수 있습니다:
https://www.linkedin.com/in/eddonner/
그리고 이것은 저에게 새로운 일이지만, X/Twitter에서도 @edwarddonner로 시도하고 있습니다. 만약 X를 사용하신다면, 어떻게 하는지 보여주세요 😂
강의에 수반되는 자료(슬라이드 및 유용한 링크 포함)는 여기에서 확인하실 수 있습니다:
https://edwarddonner.com/2024/11/13/llm-engineering-resources/
그리고 일반적인 질문에 대한 유용한 FAQ는 여기입니다:
https://edwarddonner.com/faq/
중요 참고 사항: 아래의 Llama3.3에 대한 경고를 확인하세요. 집 컴퓨터로는 너무 큽니다! llama3.2를 사용하십시오. 몇몇 학생들이 이 경고를 놓쳤습니다...
저희는 Ollama를 설치하면서 강의를 시작하여 즉시 결과를 확인할 수 있도록 할 것입니다!
- https://ollama.com에서 Ollama를 다운로드하고 설치하세요. PC의 경우, 설치가 제대로 작동하려면 관리자 권한(administrator permissions)이 필요할 수 있다는 점에 유의하십시오.
- PC에서는 명령 프롬프트(Command prompt)/PowerShell을 시작합니다 (Win + R을 누르고
cmd를 입력한 후 Enter를 누릅니다). Mac에서는 터미널(Applications > Utilities > Terminal)을 시작합니다. - 다음을 실행하세요:
ollama run llama3.2
또는 더 작은 기기의 경우 ollama run llama3.2:1b를 시도해 보세요.
- Meta의 최신 모델인 llama3.3은 70B 파라미터로 대부분의 가정용 컴퓨터에는 너무 크다는 점을 유념하십시오!
- 이것이 작동하지 않는다면, 다른 PowerShell(Windows) 또는 Terminal(Mac)에서
ollama serve를 실행한 다음 3단계를 다시 시도해야 할 수 있습니다. PC의 경우, PowerShell을 관리자 인스턴스(Admin instance)로 실행해야 할 수도 있습니다.
- 그리고 그것이 여러분의 컴퓨터에서 작동하지 않는다면, 제가 클라우드에 설정해 두었습니다. 이것은 Google Colab에 있으며, 여러분에게 필요할 것입니다.