패스트캠퍼스 환급챌린지 31일차 : 조대협의 항로 2 : 실전 LLM 애플리케이션 개발 로드맵 강의 후기

본 포스팅은 패스트캠퍼스 환급 챌린지 참여를 위해 작성하였습니다.

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1. 학습 인증샷 5장 
① 오늘자 날짜, 공부 시작 시각 포함 사진 1장
② 오늘자 날짜, 공부 종료 시각 포함 사진 1장
③ 1개 클립 수강 인증 사진 (강의장 목록 캡쳐, 강의 내용이 담긴 수강화면이 보이지 않도록) 1장
④ 학습 인증샷 1장 이상 (ex. 필기 촬영, 작업물, 등)
⑤ 마이페이지 - 학습통계 - 챌린지 대상 강의 완강률 캡쳐 사진 1장

오늘 느낀 점

오늘은 두번째 강의를 수강하였다. 
클라우드 AI 모델 서비스, 프록시 등 여러가지 서비스를 배웠다. 
처음 들을 때는 프록시는 가볍게 넘어갔었는데, 프록시 서비스가 생각보다 더 중요할 것 같았다. 
클라우드 AI 서비스인 아마존 베드락 같은 경우엔, AWS 를 학습하면서 들어만 보고 사용은 해보지 않았다. 

허깅페이스의 경우엔 회사에서는 들어 보았는데, 실제로 써본적은 없다. 실습으로 한번 진행은 해보고 싶다. 
허깅페이스에 우리나라 LG의 경우 엑사원 등 여러가지 서비스들이 많이 올라와 있다고 들었다. 
야놀자 등 여러가지 회사에 있는 모델을 써보고 싶다. 모델을 서빙하기 위해 애플 맥스튜디오를 구매하였고 실습으로 써보고 싶다. 

사실 나는 좀 관심이 있는 부분이 오히려 프록시였다. AI 프록시 서비스의 경우에 한가지 API Endpoint로 여러가지 서비스를 연동할 때 추상화 한 API 를 사용할 수 있으면 좋을 것 같다. 
LITELLM 이라는 것을 배웠는데, LITELLM 의 경우에 좀 찾아보니 오픈소스 서비스였다.
처음 봤을떈 SaaS 서비스 인 줄 알았는데, 그것은 아니였다. 

근데 결국 돌아보면 지피티, Gemini 를 사용하는 것이 실제 퀄리티 있느 결과가 나오는 것 같다. 
일단 실제 모델 서빙하는 것은 성능이 조금 떨어지긴 했는데, 이걸 잘 쓰고 있는 사람들이 있는 거 보면 다른 파일을 받은건지는 잘 모르겠다. 

다양한 플랫폼도 알 수 있었다. 허깅페이스 뿐 아니라 그룩 등 처음 들어본 서비스가 많았다. 
비용이 너무 비쌀 것 같아 사용해 보지는 못했지만, 다음에 한번 잠시라도 올려 보고 싶다. 

아직은 실제 모델을 올려서 확인하는 수준까지는 성장하지 못했지만, 조금 더 학습해보고 성장하고 싶다. 
여러가지 케이스를 적용해서 실제로 문제를 풀어내는 엔지니어로서의 성장을 해보고 싶다. 

다음 강의는 프롬프트 엔지니어링이다. 더 자세히 학습해서 조금 더 나음 프롬프트를 작성해 보고 싶다.