텍스트, 이미지, 영상 등
처리해야 하는 데이터의 종류가 다양해질수록
중요해지고 있는 것은? 바로 벡터 임베딩!
중요해지고 있는 것은? 바로 벡터 임베딩!
실리콘밸리 AI 개발자의 멀티모달 벡터 임베딩 마스터클래스 : 모델 파인튜닝부터 인프라 최적화까지
주요 기업들이
주목하는 멀티모달
키워드 사진 검색, 통화 녹음 요약 등이 가능한 멀티모달 AI 어시스턴트
음성과 텍스트를 자유롭게 오가며 감정상태까지 반영하는 멀티모달 AI 어시스턴트
인간수준의 텍스트 문맥과 이미지 해석능력을 가진 멀티 모달 모델
벡터 임베딩은 도입했으나,
아래와 같은 문제점에 부딪혔나요?
원기현 강사님이 벡터임베딩
실무의 어려움을 모두 해결해 드립니다.
바로 지금 글로벌 IT 대기업에서 벡터 임베딩 인프라 구축/운영 중인
전문가 원기현의 멀티모달 AI 를 만들기 위한 벡터 임베딩 끝판왕
현재 저는 실리콘밸리 A사 on-device AI 부서에서
벡터임베딩 인프라를 구축하고 최적화하는
업무를 맡고 있는 원기현입니다.
벡터임베딩 인프라를 구축하고 최적화하는
업무를 맡고 있는 원기현입니다.
저는 그 누구보다 벡터 임베딩을 다룰 때 어떤 고민을 가지고 실무에 적용하고 있는지 잘 공감하고 있습니다. 그렇기 때문에 본 강의를 통해 벡터 임베딩의 도입에서 끝나지 않고 실제로 벡터 임베딩을 운영할 때 실무 단에서 고민하는 것들을 모두 담기 위해 노력했습니다.
현재AI Infra는 필요한 AI 모델에 따라 비용이 천차만별이기에 어떤 회사에서도 획일화했다고는 볼 수 없는 상황입니다. 이러한 시점에서 벡터 임베딩 구축부터 운영까지의역량을 갖춘 개발자는 글로벌 시장에서도 좀 더 특화된 경쟁력을 갖출 수 있을 것입니다.
제 경험을 토대로 파악한 실리콘밸리의 2024 테크회사 인터뷰 트렌드 또한 가감없이 공유하겠습니다. 제가 실리콘밸리에서 벡터임베딩 실무를 하며 쌓은 노하우를 모두 집약한 강의를 만들었으니 이 강의에서 모두 얻어 가세요!
현재AI Infra는 필요한 AI 모델에 따라 비용이 천차만별이기에 어떤 회사에서도 획일화했다고는 볼 수 없는 상황입니다. 이러한 시점에서 벡터 임베딩 구축부터 운영까지의역량을 갖춘 개발자는 글로벌 시장에서도 좀 더 특화된 경쟁력을 갖출 수 있을 것입니다.
제 경험을 토대로 파악한 실리콘밸리의 2024 테크회사 인터뷰 트렌드 또한 가감없이 공유하겠습니다. 제가 실리콘밸리에서 벡터임베딩 실무를 하며 쌓은 노하우를 모두 집약한 강의를 만들었으니 이 강의에서 모두 얻어 가세요!
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실제로 벡터임베딩을 다루면서 마주하는
어려움을 모두 해결하는 3가지 POINT
실무지식에 패스트캠퍼스에서만
제공하는 추가 혜택 3가지 더!
POINT 1
실제 AI 서비스 개발 8단계를 모두 담은
멀티모달 검색 엔진 시스템 개발 프로젝트
벡터DB의 도입부터 구축, 운영까지! 글로벌 IT 기업에서 벡터DB로
생성형 AI 서비스를 개발하는 싸이클과 노하우를 여러분께 고스란히 알려드립니다.
Check 1
임베딩 서빙 및 인프라 최적화
임베딩한 데이터를 실제 서비스 연결까지
개발로직
단계별 정보
활용 스택
AWS S3
CatBoost
Hugging Face
Pytorch
Check 2
임베딩 서빙 및 인프라 최적화
임베딩한 데이터를 실제 서비스 연결까지
개발로직
단계별 정보
활용 스택
vLLM
Milvus
Qdrant
Apche Spark
Airflow
Apache Kafka
AWS Lambda
AWS S3
본 과정은 실리콘밸리 현직 개발자와 함께 멀티모달 검색이 가능한 Vector DB 인프라 구축 과정을처음부터 끝까지 전반적으로 실습해볼 수 있는 프로젝트형 강의입니다.
POINT 2
답변이 정확한 멀티모달 AI를 만들기 위한
3가지 임베딩 모델 파인튜닝 기법을 공개합니다.
텍스트와 이미지 데이터를 벡터 모델 1개로 병합하니 정확한 답변 도출이 안 된다면?
임베딩 모델 파인튜닝을 중심으로 문제를 해결해보세요!
학습 목표
모델이 사진 및 이미지를 해석하여 특정 목적에 맞게 정확한 답변을 할 수 있도록 임베딩 모델을 파인튜닝합니다.
학습 포인트
3번의 파인튜닝 기법으로 3차례 모델을 고도화합니다.
학습 스택
Pytorch
Hugging Face
Tensorflow
멀티모달 데이터셋을 제작하기 위해서는
임베딩 모델 선정도 매우 중요해요!
프로젝트에서 활용될 임베딩 모델을 선택하는 과정에서
실리콘밸리 엔지니어분의 인사이트를 가득 얻어가세요!
텍스트와 이미지 데이터를 문맥적으로
관련성 있게 해석하도록 학습된 모델을 선정합니다.
관련성 있게 해석하도록 학습된 모델을 선정합니다.
학습 목표
서로 다른 형태의 텍스트와 이미지를 한 모델로 병합하기 위해 문맥적으로 관련성 있는 표현을 구분하는 모델을 선택하는 것이 얼마나 중요한지 배웁니다.
학습 포인트
임베딩 모델 베이스를 일반적인 모델로 선택해서 평가했을 때 데이터셋의 오류를 확인하고, Contrastive Language Model로 선택해서 다시한번 모델을 평가하여 멀티모달 데이터셋이 잘 설정된 것을 눈으로 확인합니다.
POINT 3
메모리 부족과 병목현상을
분산 시스템으로 해결하세요.
기존 Text 임베딩보다 메모리가 더 늘어난 멀티모달 임베딩의 문제점을
실리콘밸리 실무처럼! 프로젝트 내에서 자연스레 해결해보세요!
Q. 강사님! 벡터임베딩 인프라 최적화와 분산 처리는 어떤 관계가 있나요?
Microservice Architecture는 병렬적으로 시스템을 쪼개어 시스템의 수정과 업데이트, 추론행동 등을 병렬적으로 이루어내는 설계방법론입니다.
벡터 임베딩의 많은 메모리 사용량과 연산량이 ‘병목현상’을 일으키게 되는데 이때 병렬화 노하우를 통해 많은 메모리들을 분산하여 병목현상을 해결할 수 있습니다.
즉, 분산 시스템 설계 및 병렬화가 병목현상 문제를 없애고 비용 절감을 할 수 있는 해결책이 됩니다.
벡터 임베딩의 많은 메모리 사용량과 연산량이 ‘병목현상’을 일으키게 되는데 이때 병렬화 노하우를 통해 많은 메모리들을 분산하여 병목현상을 해결할 수 있습니다.
즉, 분산 시스템 설계 및 병렬화가 병목현상 문제를 없애고 비용 절감을 할 수 있는 해결책이 됩니다.
Key Point
실리콘밸리에서 효과적으로 벡터 임베딩 인프라 최적화를 이루는 방법을 본 실습에 그대로 녹였습니다.
학습 포인트
병렬화를 기반으로 한 벡터 임베딩 인프라 최적화의 노하우를
오직 이 강의에서 만나보세요!
오직 이 강의에서 만나보세요!
POINT 4
잠깐! 4가지 벡터 DB도 비교해보고
내 조건에 맞는 벡터 DB를 알아가세요!
이 강의에서만 만날 수 있는
오픈소스 벡터 DB를 활용한 비용 절감 노하우까지
POINT 5
강사님이 직접 경험한
실리콘밸리 IT 채용 트렌드를 본 과정에서만! 공유합니다.
※ 테크 회사 공식 의견이 아닌, 강사님의 개인적인 경험을 토대로 제공하는 특별 세션입니다.
※ 24년 11월 진행한 [Vector Index를 활용한 Semantic 검색 및 추천 시스템 개발] 강의의 채용 트렌드 내용과 동일하며, 영상의 형태로 업로드 됩니다.
글로벌 IT 대기업들의 취업 동향을 파악하고
빅테크 해외취업에 성공하세요!
빅테크 해외취업에 성공하세요!
실리콘밸리 AI 개발자의 멀티모달 벡터 임베딩 마스터클래스 : 모델 파인튜닝부터 인프라 최적화까지
POINT 6
궁금증은 언제든지 질의응답 게시판에 질문하세요!
현직 실리콘밸리 재직자와의 무한 질의응답
현직 실리콘밸리 재직자와의 무한 질의응답
1) 실습 중 에러가 나면? 질의응답 채널을 통해 빠른 해결!
2) 강의를 듣다가 이해되지 않는 부분이 생기면 바로 질문하세요!
2) 강의를 듣다가 이해되지 않는 부분이 생기면 바로 질문하세요!
* 해당 커뮤니티는 26년 11월 17일까지 운영됩니다.
* 강사님이 현업 중 답변 하시기에 답변까지 영업일 기준 7일 내외 시간이 소요될 수 있습니다.
* 강의와 무관한 질문에 대해서는 답변이 필수로 제공되지 않습니다.
* 강사님이 현업 중 답변 하시기에 답변까지 영업일 기준 7일 내외 시간이 소요될 수 있습니다.
* 강의와 무관한 질문에 대해서는 답변이 필수로 제공되지 않습니다.
POINT 7
강의 이해가 안됐다구요? 일단 구현 가능!
강사님의 프로젝트 코드 모두 제공
강사님의 프로젝트 코드 모두 제공
꾸준히 업데이트 될 실습코드를 보고 내 컴퓨터에서 따라 치며
사전 지식 없이도 편하게 실습하고 학습하세요.
사전 지식 없이도 편하게 실습하고 학습하세요.
POINT 8
한 번의 구매로 평생 소장!
언제든, 몇 번이든 다시!
언제든, 몇 번이든 다시!
한 번 결제로 평생 동안 무제한 반복 학습이 가능합니다.
바쁜 일정에 걱정할 필요 업싱, 원하는 때에 학습하고 필요할 때마다 복습하세요.
바쁜 일정에 걱정할 필요 업싱, 원하는 때에 학습하고 필요할 때마다 복습하세요.
추천 대상
벡터 인덱스의 원리와 구현 방법을 마스터하고, 벡터 인덱스를 더 똑똑하게 활용하는 법을 알고 싶은 개발자
벡터 DB와 그 활용에 관심이 있는 머신러닝 엔지니어, AI 엔지니어 분들
"야 AI라는거 써서 우리도 뭐 좀 만들어봐" 라는 소리에 AI 구축부터 운영까지 싹-다 떠안고 계시는 분들
(토이 프로젝트가 아닌) 현업 수준의 RAG 인프라 구축이 처음이거나 경험해보고 싶으신 분들
실리콘밸리 AI 개발자의 멀티모달 벡터 임베딩 마스터클래스 : 모델 파인튜닝부터 인프라 최적화까지