찬기의 블로그

패스트캠퍼스 AI 커리어 핏 장학금 : 한번에 끝내는 LLMOps & 데이터 파이프라인 구축 강의 최종 후기

찬기 — Fri, 31 Oct 2025 12:33:35 +0900

본 포스팅은 AI 커리어 핏 장학 프로그램 참여를 위해 작성하였습니다.

#패스트캠퍼스 #AI커리어 #장학금 #직장인자기계발

https://fastcampus.co.kr/ai_careerfit_scholarship

패스트캠퍼스 AI 커리어핏 장학금 | 패스트캠퍼스

AI로 커리어를 진단하고 장학금으로 커리어 핏을 완성하세요.

fastcampus.co.kr

수강 사진

필기(필기는 대부분 온라인으로 했는데, 수업 내용 적은 것이 있어 첨부)

개인 컨플루언스 정리

소스코드 실습 진행

쿠버네티스로 수업시간에 배운 MLFLOW 구축(서버 구축, UI로 MLFLOW 첨부)

*패스트캠퍼스 진행율은 이미 만료된 강의에서 볼 수가 없어 아쉽다. 고객센터에서는 다른 사진으로 대신 갈음하라 해서 첨부한다.

참여 후기>

① 왜 이 강의를 선택하게 되었는지? (무엇을 얻고 싶었는지, 실제로 얻은 것은 무엇인지)

이번에 공부도 하고 직무를 변경해 보고 싶었다. 회사에서 하는 업무의 경우 DevOps 업무를 진행하고 있다.

개발도 진행하긴 하는데, 결국은 진행하는 개발도 학습이 필요하다고 느낀다. 그래서 패스트 캠퍼스에 AI 강의와 함꼐 추가적으로 이런 기회가 있어 신청해 보았다. 두가지 강의를 병행하니 힘들긴 했지만 배운 것은 많은 것 같다.

얻고싶은 것은 AI 에 관련된 지식이였다. 너무 추상적이지만, LLM 이라던지 LLMFlow 등 여러가지 Ops 적인 것도 배웠다.

시간이 부족해서 완전히 내 것으로 만들긴 어렵긴 했다. 그래도 가만히 있는 것 보다 많은 발전을 했다고 생각한다.

실제로 얻은 것은 여러가지 서비스 사용 경험이다. 추가로 내가 적어 둔 것에 대한 복습을 한다면 알고 있는 내용에서도 큰 지식이 나에게 생길 것으로 생각 한다.

② 장학 프로그램에 참여한 소감

장학 프로그램 자체는 그냥 별게 없었는데, 좋은 정책으로 보인다. 패스트캠퍼스 강의를 듣고 더 많은 사람들이 신규 강의를 듣고 싶어 하지 않을 까 한다. 강의 내용은 배워두면 확실히 안 배운 것보다는 당연히 좋고, 인사이트를 얻을 수 있었다.

강의를 듣는 것을 좋아하고 배우는 것에 대해 흥미가 있다. 이번 기회를 통해 여러가지 강의 내용에 있는 내용을 접하면서 성장한 것 같다. 뭐라도 이렇게 정해져 있어야 수강하고 듣는 데에 도움이 되는 것 같다.

고맙습니다!

③ 앞으로의 계획 (ex. 커리어 목표, 이직 목표, 자기 계발 목표 등)

사실 주제 선정을 잘못 한 것 같다. 나는 막상 배워보니 AI 보다는 전통적인 Backend 개발을 좀 더 해보고 싶다는 것을 느꼈다.

결국은 이것도 해보지 않으면 알 수 없는 경험이라고 생각한다.

일단은 추가적으로 백엔드 공부로 전문성을 키워볼 까 한다. 어찌되었든, 해당 기술도 충분히 응용하고 사용하는데 도움이 될 것 같다.

다른 강의도 추가로 사서 들어봐야겠다

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

찬기 — Sat, 6 Sep 2025 00:42:55 +0900

본 포스팅은 패스트캠퍼스 환급 챌린지 참여를 위해 작성하였습니다.

#패스트캠퍼스 #환급챌린지 #파이널미션 #패스트캠퍼스후기 #직장인자기계발

https://fastcampus.info/4kQ0Ahe

(~6/20) 50일의 기적 AI 환급반 | 패스트캠퍼스

초간단 미션! 하루 20분 공부하고 수강료 전액 환급에 AI 스킬 장착까지!

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1. 학습 인증샷 4장
1. 마이페이지 - 내 강의 보기 - 온라인 강의 시청하기 - 학습 통계 기록 캡쳐 사진
2. 공부 인증샷 3장 이상 (ex. Before/After, 필기, 작업물 등)

> 후기

진짜 여러번 강의를 들었다. 근데 진짜 강의를 들어도 첨 듣는 것 같은 경험도 했다.

1,2,3 학습통계

2. 내가 AI 로 만든 메일 요약 봇

3. 300개 이상의 수강 관련 사진들

4. 내가 따로 정리한 나만의 노트

5. 노트 중 한개. 과거 팀원과 지식 공유

6. 8월 포스

강의를 50일 간 하루도 빼먹지 않고 듣고 수강 후기를 남겼다. 중간에 조금 착오가 있긴 했지만, 결국 50일 간 열심히 수업을 들었고 환급 챌린지 마지막에 도전하게 되었다. 강의는 약 2~3회독 한 것 같다. 물론 전체는 아니고 듣고 기억이 안나는 내용은 좀 여러번 들었다.

일단 나눠서, 후기를 남겨 보겠다. 많은 시간이 흘렀고 많은 것을 배울 수 있는 시간이였다. 아래 여섯가지의 질문에 대한 답변을 남기며, 이 긴 50일간의 챌린지의 여정을 마무리 하고 싶다.

1. 환급챌린지에 참여한 이유는 무엇이었는지?

나는 환급챌린지를 과거 몇년 전에 진행해 본 적이 있다. 그 때에는 환급을 받지 못했고, 강의도 다 제대로 듣지 못했었었다.

이번에는 조금 더 강한 결심을 가지고 환급 챌린지에 참여했다. 못하면 어쩌지 하는 고민은 있었지만, 그러한 고민을 가진다는 것 부터가 문제라고 생각하고 일단 수강을 하기로 했다. 추가로 AI 기술은 알아보고 싶은 기술이였다. 물론 AI 말고 다른것도 해보고 싶긴 했지만, 일단은 이걸 최소 한번 듣자는 생각도 컸다. 나는 항상 여러가지에 흥미를 느끼고 하나를 끝을 못 보는 성격이였기 때문에, 이번 기회가 한개의 강의를 마무리 하고 성취할 수 있는 좋은 기회라 생각했다.

그리고 이번에 결국 성취 하면서 조금 더 성취감을 얻고 자신감을 얻게 되었다. 이제 스트레스 덜 받고 AI 연동도 해보고 업무에도 활용 해 보고 싶다. 커서 AI 같은, 코드 베이스를 분석하는 AI 를 만들고 싶다.

추가로 여러가지 아이디어는 만들었는데, 강의를 듣기 전에 어떤게 좋은건지 이런걸 알기 너무 어려웠기 때문에 강의를 꼭 들어봐야겠다는 생각을 하기는 하였다. 이제 강의를 들었으니 실전으로 적용해야 할 것 같다.

2. 왜 이 강의를 선택하게 되었는지? (무엇을 얻고 싶었는지, 실제로 얻은 것은 무엇인지)

나는 강의를 고를 때에도 한번에 고르지 못했다. 사실 강의 수가 가장 많은 것을 들을까? 간단한 강의를 들어 볼까? 여러가지 생각이 나에게 큰 고민이였다. 그러다가 조대협 님을 사실 검색하면서 이름을 많이 들어 본 것도 좀 작용을 한 것 같긴 하지만 결국 고른 이유는 강의 볼륨이 크지 않은 것이 지금 생각해 보면 결정적 이였던 것 같다.

왜냐하면, 나는 공부를 할 때 예전엔 무조건 다 내용이 들어있는 all in one 형태의 책을 항상 구매 했었다. 결국 다 보지 못하고 이해하지 못했다. 어느정도 공부를 하는 법을 익힌 뒤에는 무조건 얇은 책을 먼저 정독하고, 1~2회 독 한 다음에 점점 범위를 넓혀가는 방식으로 공부했다.

물론 아쉽기도 하다. 볼륨이 적은 만큼, 실전 강의의 수는 적었겠지만 전체적인 흐름은 느낀 것 같다.

강의를 듣기 전 나는 AI 와 RAG 가 뭔지 알고 싶었다. 사실 회사에서도 Rag, 신문 등에서도 Rag 등 많은 내용을 들었다. 잘 모르는 것에 대한 동경은 있기 마련이다. 그래서 결국 agentic ai 나, rag 등 여러가지 내용이 포함 되어 있는 해당 내용이 최종적으로는 괜찮다는 생각을 하고 구매했다.

대학생 때 사실 나는 AI에 대해 공부를 하긴 했었다. 물론 그떄는 LLM 이라는 존재가 있었는지는 모르겠지만, CNN 등 사진 쪽으로 배웠던 것 같다.

이야기가 조금 샜는데, 나는 이 강의를 듣고 RAG 와 AGENTIC AI 등 내가 원하는 정보 이상을 얻었다. 구현에 대한 예시도 있어서 실제로 돌아가는 코드도 보여주셨다. 물론 강의에서 모든 것을 알려줄 수는 없다고 생각한다. 그래도 시간에 비해 밀도있게 배울 수 있었다. 실제로도 RAG와 프롬프트 엔지니어링, 캐싱 등을 배울 수 있었는데 사실 듣고 보면 당연한 거지만 배우기 전까지는 모르는 내용이다.

3. 이 강의만의 장점 (ex. 강사님의 강의력, 커리큘럼 등)

이 강의는 장점이 있다. 배울만한 내용을 다 배우는 것 같다. 실습도 있고 개념도 있다. 사실 책도 살펴 보니, 랭체인만 다루는 강의도 많았다. 이 강의의 경우엔 랭 그래프도 보여주고, 랭스미스도 적용한다. 랭퓨즈라던지 약간 주제도 조금 던져준 것도 있다.

강사님 수업은 전달력이 떨어지지도 않고, 주제도 괜찮았다.

강의에서는 실습도 하고 하니까 코드도 볼 수 있고 강의의 경우에도 개념을 익히니 기본적인 커리큘럼은 따라갈 수 있다.

그리고 조대협 님께서 쓴 책이 있다고 하는데, 그 책은 사지 않았다. 그 책도 사서 이제 한번 읽어볼 생각이긴 하다.

강사님께서는 책으로 강의를 하시진 않고 PPT로 하시기 때문에 책을 구매하는것은 당연히 필수가 아니다.

그래도 이제는 강의를 들었으니 책을 한번 사 보고 다시 한번 들어 보고 싶다.

4. 강의를 추천하고 싶은 사람은 누구인지?

이 강의는 AI를 이미 알고 있는 사람 보다 입문하는 사람이 좀 더 맞는 것 같다. 물론 근데 이미 AI 를 알면 잘 알아서 찾으리라고 생각한다. 나는 이 강의를 듣고 AI 가 어떤 것인지, 찾아서 이제 좀 적용할 수 있는 수준으로 올라 갔다고 생각한다. 현재 맨 바닥에서는 못 만들고 있지만, 오픈소스 LLM 으로 메일을 요약하는 봇이라던지 이런 것들은 만들 수 있는 수준이 되었다.

결국은 Application 은 연동을 잘 하는 사람이 결국은 살아남을 것 같다. 백엔드 개발자들이 해당 강의를 수강하고 AI 기술까지 얹어 날개를 달 수 있으면 좋겠다.

나도 여러가지 연동을 통해 개발 해서 결과를 빨리 내고 싶다. 한번 AI 를 알아보고싶고, 강의 자체도 15시간인가? 정도 되는데 그 시간은 큰 시간은 아니라고 생각한다.

이 강의를 듣고 AI 와 백엔드 연동을 해보는 것도 좋은 경험이라고 생각한다.

5. 다음으로 듣고 싶은 강의는 무엇인지?

난 다음으로 듣고 싶은 강의는 백엔드 강의다. 대용량 백엔드 관련 강의를 들어서 나의 백엔드와 LLM 을 연동해 보고 싶다.

현재 회사에서는 devops 형태로 일을 하고 있지만, 사실은 백엔드 개발이 나에겐 더 맞는 것 같다. 물론 생각하는 것이야 사람마다 다르겠지만, 아키텍쳐를 설계하고 문제를 정의하는 것이 나에게는 정말 즐거운 일인 것 같다.

사실 devops 는 내가 생각하는 그런 부분은 아닌 것 같다. 물론 우리 회사 기준이다. ㅋㅋ

패스트 캠퍼스에서 돈을 환급받으면 다시 강의를 살까 한다. 패스트캠퍼스에게 선순환인건지 나에게도 사실 강의를 들어서 좋은 것 같다. 추가로 이 강의를 들으면서 관련 LLM 강의도 들었다.

LLM Ops 로써도 한번 활동해 보고싶다. 빅데이터 등 datalake 등 환경은 구축이 되어 있다. 사실 LLM 을 이용해 보고 싶은데, 아직은 회사도 바쁘고 잘 적용해 보지 못하고 있는 상황이다.

후배랑 같이 여러가지를 구축했다. mlflow, airflow 등 여러가지 플랫폼들을 올려 보았다. 역시, 쉽지는 않았지만 그래도 더 배울 것은 많은 것 같다.

다음 강의는 java 로 된 대용량 강의로 들을 것도 정리해 두었다. cdc 등 궁금한 기술이 많은데 배우고 싶다

패캠에 훌륭한 강의가 많고, 물론 강의야 듣는 사람 비중이 중요하긴 하지만, 강의 자체가 여러가지를 다루고 그 내용이 항상 새로워서 배울게 많은 것 같다.

환급 받으면 빨리 새 강의를 구매해서 들어 여러가지 발전을 도모하고 싶다. 이거 말고도 패캠에서 강의를 하나 더 주었는데 그것도 LLM 관련 강의다. LLMOps 등 여러가지 빅데이터 등을 다루는 강의다. 이것도 얼마 안남아서 빨리 들어야 하는데, 담에 좀 몰아서 수강해 봐야 겠다.

6. 앞으로의 계획 (ex. 커리어 목표, 이직 목표, 자기계발 목표 등)

나는 이 강의를 50일 연속 수강하고 몇 일간 패캠 사이트를 들어가지 않았다. 역시 약속이 있어야 진행이 되는 것일까? 나는 그래서 이번에도 뭔가 목표를 잡아 이루어야 겠다는 생각을 했다.

자기계발 목표를 정했다. 사이드 프로젝트를 진행해 보고 싶다. LLM 을 곁들여 만들어 보고 싶다. 물론 LLM 을 써보면 써볼 수록, 분석 능력이 과연 뛰어난가 하는 개인적인 생각이 든다.

이직보다는 일단 뭔가를 도움이 되는, 결국 회사 생활에서도 내가 바쁘다 바쁘다 하는 것보단 하다 보니 나의 발전이 결국 모두의 발전이라는 것을 알았다. 회사에서도 결국은 내가 성장한 만큼 무언가 도움이 될 것이라 생각한다. 현재 사내 LLM 을 연동했다. 물론 연동해서 앱을 개발하고 있지는 않지만, 일단 간단한 PoC를 진행해서 작업을 시작하려고 한다.

여러 아이디어가 있지만, 간단한 사항부터 적용해서 개발해 보는게 목표다. 현재는 간단한 랭체인 연동만 했고 여러가지 사항은 나중에 좀 생각해 볼 예정이다. 랭그래프 등으로 연동해도 재미 있을 것 같다. 재미?는 모르겠지만 성능이 좋아지는 것을 보면 기분 좋을 듯 하다 .

이번 강의를 들으면서, 패스트캠퍼스에게 고맙다는 말씀을 남긴다.

패스트캠퍼스 환급챌린지 50일차 : 조대협의 항로 2 : 실전 LLM 애플리케이션 개발 로드맵 강의 후기

찬기 — Tue, 19 Aug 2025 23:25:00 +0900

본 포스팅은 패스트캠퍼스 환급 챌린지 참여를 위해 작성하였습니다.

#패스트캠퍼스 #환급챌린지 #패스트캠퍼스후기 #습관형성 #직장인자기계발 #오공완

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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 들은 강의

01. RAG 개념

오늘 느낀 점

오늘은 진짜 마지막이고, 이 강의를 앞으로 여러 가지 다른 강의나 학습으로도 이어갈 수 있겠다는 생각을 했다. 사실 50일 동안 꾸준히 무언가를 이어간다는 건 결코 쉬운 일이 아니었다. 하지만 지금 돌이켜보면 그렇게 힘들었던 기억보다는 오히려 그 과정에서 얻은 성취감과 배움이 더 크게 남는다.

매일 강의를 듣고, 실습을 해보고, 또 블로그에 정리하면서 내가 성장하고 있다는 게 눈에 보였다. 처음에는 이해하기 어려웠던 개념들이 이제는 조금 더 익숙해지고, 직접 손으로 코드를 짜보고 실험도 해보면서 내 것이 되어가는 과정이 분명 있었다. 이게 바로 학습의 즐거움이라는 걸 다시금 느꼈다.

특히 이번 과정에서 가장 크게 얻은 건 꾸준함 그 자체였다. 회사 일도 있고, 개인적인 일정도 많았는데 그 사이사이 시간을 쪼개서라도 강의를 듣고 기록을 남겼다는 건 앞으로 어떤 걸 하더라도 분명히 자산이 될 거라고 생각한다. 단순히 AI 지식뿐만 아니라, 나 스스로를 관리하고 하는 방법을 배운 것 같다.

물론 아직도 배워야 할 건 많다. RAG든, 에이전트든, 모델 파인튜닝이든 끝도 없이 새로운 것들이 나온다. 하지만 이번 50일을 지나면서 알게 된 건, 내가 끝까지 따라가고자 하는 의지가 있다면 어떤 주제든 결국은 해낼 수 있다는 자신감을 가지게 되었다.

그래서 마지막으로 느끼는 건, 이 50일은 끝이 아니라 시작이라는 점이다. 이제는 강의를 듣는 것에 그치지 않고, 직접 무언가를 만들고 시도하고 실패하면서 더 깊게 파고들고 싶다.

다시 새로운 50일을 만들어가고 싶고, 언젠가 뒤돌아봤을 때 이번처럼 또 기분 좋은 회고를 할 수 있으면 좋겠다. 이 블로그에 남길 진 모르겠지만 .. 결국은 남길 예정이다.

모델 파인튜닝은 아직 해본적이 없다. 근데 내가 받은 오픈소스의 경우 파인튜닝 된 소스코드였다. 왠지 잘은 모르겠지만 생각했던 게 응답이 harmony 형태였다. 이건 openai 의 형태였다.

오늘도 마지막이다. 파이팅 파이팅! 새로운 시작일 것 같고, 앞으로 ai 연동해서 좋은 app 을 만들어 보고 싶다.

패스트캠퍼스 환급챌린지 49일차 : 조대협의 항로 2 : 실전 LLM 애플리케이션 개발 로드맵 강의 후기

찬기 — Mon, 18 Aug 2025 12:55:20 +0900

본 포스팅은 패스트캠퍼스 환급 챌린지 참여를 위해 작성하였습니다.

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1. 학습 인증샷 5장 이상 포함
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 들은 강의

01. Multi Agent 이해

오늘 느낀 점

이제 하루 남았다. 오늘까지 벌써 49일 째 포스팅을 완료한다. 오늘은 Agent 에 대해 배웠고, 여러가지 Agent 를 핸들링 하는 개념만 배웠다.

기존에 들을 때 agent 강의에서 랭그래프 얘기를 안 했었는데, 보니까 멀티 에이전트 정도는 되야 랭그래프가 나왔던 것이다 ㅋㅋ

50일이 끝나면 이 시간을 아껴서 뭘 할지 또 고민이다. 물론 강의는 다 듣긴 했지만, 이 시간을 아껴서 새로운 것들을 공부해야 하는데 그게 쉽지는 않을 것 같다. 의무감에 뭔가 하는 것들이 생각보다 결과가 좋다 생각한다.

시간을 조금씩 쓰는 거지만, 생각보다 해당 강의를 완강하기는 쉽지 않았다. 여러가지 주말 간 몸이 안 좋을 때도 있었고, 해외 여행을 간 적도 있었다. 물론 거기서도 꼭 하루에 한강을 들을 수 있도록 했다. 아이패드로 출퇴근 길에도 수업을 듣기도 하고, 원래같으면 하루에 한시간씩 투자 하지 못했을 텐데 한시간 씩 투자 한 것도, 한 시간씩만 투자했다 쳐도 50시간 이다.

강의는 5분이지만, 이게 업무도 있고 정리도 하고 하면 시간이 빠르게 많이 지나갔다. 특히 나는 5분 강의지만 앞에 보면 강의 시간이 길다. 이 게시글을 정리하는 시간, 내가 배운걸 나만의 저장소에 정리 하는 시간 등 시간을 많이 사용한 것 같다.

AI 개발은 깊게는 어렵겠지만, 단순 랭체인 랭 그래프 연동은 할만 하겠다는 자신감도 생겼다. 물론 실무를 해본적은 없으니 다양한 예외처리 에러처리는 아직 어렵겠지만, 그래도 내가 원하는 결과값을 내는 정도로 만들 수 있을 것 같다.

OUTPUT PArser 라던지, Formater, 뭐 등등. 실제로도 메일을 읽어서 정리 해주는 프로그램을 만들어 보기도 했다.

오늘처럼 멀티 에이전트를 사용한다면 좀 더 풍성한 프로젝트를 만들수는 있을 것 같다.

오늘도 점심시간을 이용해 게시글을 다 작성했다. 짧은 강의만 듣게 되는데, 요새 업무가 바쁘기도 하다.

그래도 주말간 실습도 하고 많은 것들을 진행했다. LLMOps 로 다시한번 진화 해 봐야겠다.

패스트캠퍼스 환급챌린지 48일차 : 조대협의 항로 2 : 실전 LLM 애플리케이션 개발 로드맵 강의 후기

찬기 — Sun, 17 Aug 2025 20:08:55 +0900

본 포스팅은 패스트캠퍼스 환급 챌린지 참여를 위해 작성하였습니다.

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오늘 들은 강의

LLM Agent 이해

Function Calling 기능 이해

오늘 느낀 점

오늘은 LLM Agent 와 Function Calling 수업을 들었다. 오늘 수업을 듣고 관련되서 챗봇을 만들어 보려고 조금 다른 코드도 짜 보았다. Agent 의 경우엔 얘내가 선택해서 검색도 하고 LLM 이 학습하지 않은 것에 대해서도 물어볼 수 있었다.

뒤에서 LangGraph 에 대해 학습 하였고, 이걸 학습하다 보니 좀 더 쉽게 이해되는 부분이 있었다.

Json output 이것은 되게 중요한 것 같은데 요새는 LLM 에서 그냥 해준다고 한다. 앞에선 Pydantic 을 이용해서 처리한다고했는데 그것도 나는 괜찮았던 것 같다. 사실 그래서 그건 큰 문제는 되지 않을 것 같다.

일단은 이제 LLM 을 통해서 여러가지를만들어 봐야하는데, 뒤에 랭그래프 수업을 먼저 들어봐야 겠다.

이제 2일 남았다. 이게 끝나면 좀 더 자유롭게 강의를 들을 수 있을 것 같고, 50일간 어찌보면 이렇게 시간 내서 수업을 들었다는 게 되게 신기하기도 하다.

근데 사실 환급을 받을 수 있을지는 아직 의문이긴 하다 ㅋㅋ 그래도 그 동안 LLM 도 설치해 보고 많은 일들이 있긴 했다.

회사에서 사준 책도 한번 돌려 봐야 하는데 이리저리 놀러 다니고하느라 50일 간 계획은 완벽하지는 못했다.

그래도 이렇게 강의를 안듣고 넘어 갔다면 사실 더 힘들었을 것 같은데, 강의도 듣고 해서 어찌저찌 수업에 대한 내용은 지금 머리에 있다.

오늘 들은 수업이 그래도 2번째라 그런지 확실히 머리엔 더 잘 들어온다.
회사에서 요새 ai 등 여러가지는 하는 것 같은데, 나는 그 부분은 아니다.
나는 요새 백엔드를 이 챌린지가 끝나면 좀 더 집중해서 공부를 해보려 한다.

백엔드가 확실히 나랑 fit 은 조금 더 잘 맞는거 같다. llm 의 경우에 답변이 내 예측대로 나오지 않기도 한다. 사실 db 에서 조회하거나 이런거의 경우엔 명확한 응답이 오기 때문에 컨트롤이 쉬운데 llm 같은 경우는 그것과는 좀 다른 부분이 있기 때문이다.

오늘 주말도 마무리 되었다. 나는 조금 더 성장하고 싶다.

패스트캠퍼스 환급챌린지 47일차 : 조대협의 항로 2 : 실전 LLM 애플리케이션 개발 로드맵 강의 후기

찬기 — Sat, 16 Aug 2025 18:20:54 +0900

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(~6/20) 50일의 기적 AI 환급반 | 패스트캠퍼스

초간단 미션! 하루 20분 공부하고 수강료 전액 환급에 AI 스킬 장착까지!

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오늘 들은 강의

01. LangSmith 모니터링 컨셉 이해

02. LangSmith 모니터링 실습

오늘 느낀 점

오늘은 주말이라 여유 있게 시간을 잡고 실습 위주로 돌려보았다.

어제까지만 해도 환경 변수 문제 때문에 연동이 안 되던 랭스미스가 오늘은 제대로 연결되었고, 테스트도 깔끔하게 UI에 올라갔다.

작은 차이 같지만 환경 변수 세 개를 올바르게 잡아주니 바로 해결되었다는 점에서, 역시 이런 시스템은 사소한 설정이 전체 흐름을 결정한다는 걸 다시 느꼈다.

추가로 OpenAI 20B 모델을 활용해 돌려봤는데, 거기서 Harmony 라는 annotation 방식을 접하게 되었다. 처음에는 뭔가 신기했지만, 실제로 실습을 여러 번 반복하다 보니 이 방식이 데이터 파싱이 제대로 되지 않았다. 오픈 AI API 와 응답 형태가 달랐기 때문에 출력이 깔끔하게 파싱되지 않았다.

특히 같은 입력을 두세 번 돌려도 annotation 결과가 제각각이라 비교가 쉽지 않았고, 정합성이 떨어지는 느낌이 강했다. 사실 정합성이라기 보단, 실습 문제를 그대로 이 형태로 바로돌릴 수 는 없었다.

결국은 추가적인 정제 과정을 거치지 않으면 원하는 수준의 데이터를 확보하기 힘들 것 같았다.

그래도 이런 시행착오가 의미 있는 건, 단순히 모델을 가져다 쓰는 수준을 넘어서 직접 문제를 마주하고 해결책을 고민하는 과정이 있다는 점이다.

사실 로컬에서 모델을 돌려보면서 얻는 만족감도 이런 지점에서 나온다.
돈 들이지 않고, 내 환경에서 원하는 방식으로 세팅하고, 거기서 생기는 문제를 직접 해결하는 것. 오늘도 Harmony 문제로 시간을 좀 썼지만, 최소한 어디가 병목이고 어떤 지점에서 개선해야 하는지는 확인했다.

삽질 같지만 결국은 앞으로 나아가는 과정이고, 하나씩 쌓여서 나중에는 더 단단한 기반이 될 거라 생각한다. 오늘도 뭔가 배웠다는 점에서 충분히 의미 있는 하루였다.

근데 진짜 확실히 강의 보다는 이렇게 새롭게 해보는 것도 재미있는 것 같다. harmony 등새로운 것을 알게 되었다. 이제는 120b 짜리도 올려서 좀 제대로 돌려봐야겠다.

패스트캠퍼스 환급챌린지 46일차 : 조대협의 항로 2 : 실전 LLM 애플리케이션 개발 로드맵 강의 후기

찬기 — Fri, 15 Aug 2025 21:52:42 +0900

본 포스팅은 패스트캠퍼스 환급 챌린지 참여를 위해 작성하였습니다.

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오늘 들은 강의

01. Langsmith 컨셉 이해

02. Langsmith 실습

오늘 느낀 점

오늘은 Langsmith 에 대해서 배웠다. 기존에 실습할 때에는 실습 하고 데이터가 잘 연동이 되었던 것 같은데 이번엔 이상하게 연동이 되지 않았다. 그래서 실습은 따라하다가 좀 막혔는데, 실습에서 진행하는 것에 대해서는 사진이 있어서 그 내용으로 했다.

보니까 Langsmith 연동을 항상 2번 들을땐 잘 해보고 싶었는데 안 되서 찾아보는데 시간이 많이 걸렸다. 대신 수업때 들은 run, project 등 여러가지 사항에 대해선 조금 더 알게된 것 같다.

랭퓨즈를 항상 올려보고 싶었는데, 랭스미스도 서버에 깔아 쓰는게 있긴 했다. 물론 비용이 문제일 순 있겠지만.. 사용해 보지 않은 입장에서는 아직 모르겠다.

오늘은 광복절이라 시간이 많다. 이번주 몸이 너무 안 좋아서 제대로 수업을 듣진못했지만, 하루 한강 씩 듣고 정리는 계속하였다.

오늘은 야근을 하지는 않았다. 광복절이기 때문에..ㅋㅋ 그래도 이번 주는 야근이 유난히 많았던 한 주였다. 하루이틀만 해도 피곤한데, 연속으로 하다 보니 체력이 바닥나서 이번주는 좀 모든 나의 활동을 대충 마무리 했던 것 같다. 야근이 많을 땐 확실히 업무 몰입은 잘 되지만, 그만큼 다음 날 컨디션이 엉망이 된다. 이번 주는 거의 매일 10시 넘어서 퇴근했고, 집에 오면 씻고 나면 바로 잠드는 패턴이었다.

그 와중에 광복절 덕분에 하루는 좀 숨통이 트였다. 덕분에 오늘은 일찍 들어와서 Langsmith 실습 내용 복습하고, 주말에 몰아서 들을 강의 계획도 세웠다. 야근이 많으면 회사 일은 진도가 나가는데, 정작 내가 하고 싶은 공부나 프로젝트는 손을 못 댄다. 그래서 다음 주는 가능하면 야근 줄이고, 퇴근 후 시간을 좀 더 내 쪽에 쓰고 싶다.

남은 부분의 실습 수업을 주말간 몰아서 들어볼 예정이다. 회사에서도 사이드 프로젝트로 한개 진행해 보고 싶다. 회사에서 PM이라던지 다양한 직군들과 함께 챗봇이라던지 이런걸 한번 만들어 보고싶다. 사실 코딩도 업무라 쉴때는 하기가 싫긴 하다. 그래도.. 이러한 학습이 날 강하게 만든다고 생각한다.

패스트캠퍼스 환급챌린지 45일차 : 조대협의 항로 2 : 실전 LLM 애플리케이션 개발 로드맵 강의 후기

찬기 — Thu, 14 Aug 2025 21:40:16 +0900

본 포스팅은 패스트캠퍼스 환급 챌린지 참여를 위해 작성하였습니다.

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오늘 들은 강의

01. Langsmith 컨셉 이해

오늘 느낀 점

오늘은 늦잠을 자버려서, 집에서 휴가를 쓰고 글을 쓰게 되었다. LangSmith는 정말 강력한 툴인 것 같다. LLM이 단순 호출이라면야 로그 몇 줄 찍어서 문제를 찾을 수 있겠지만, 실제로는 여러 체인과 툴 호출, 외부 API 연동이 얽히다 보니 어디서 어떤 값이 틀어졌는지, 왜 예상과 다르게 동작했는지를 찾는 게 정말 힘들다. 기존에는 콘솔 로그를 여기저기 심어놓고 하나씩 추적해야 했는데, 그러면 코드가 지저분해지고, 로그를 보다가도 문맥이 끊겨서 다시 따라가야 하는 상황이 반복됐다.

그런데 랭스미스는 UI에서 토큰 사용량, 각 단계별 입력과 출력, 실행 시간, 호출 순서까지 한눈에 볼 수 있게 해준다. 단순히 “에러가 났다”는 정보가 아니라, 그 과정에서 어떤 데이터가 오갔는지, 어느 지점에서 이상 징후가 나타났는지 시각적으로 보여주니까 분석 속도가 확 달라진다. 특히 체인 내부에서 호출이 중첩되거나 비동기로 섞여 있을 때, 기존 방식이라면 로그 순서가 뒤죽박죽 돼서 해석하기 어려웠는데, 랭스미스는 실행 흐름을 트리 형태로 정리해주니 그 구조를 그대로 따라가면서 디버깅할 수 있다. 토큰 사용량이 눈에 보이니 최적화 포인트도 쉽게 잡히고, 불필요하게 토큰을 많이 먹는 부분을 조정하기도 편하다. 개발 중간중간 이 화면만 켜놓고 보면, 마치 LLM이 실제로 머릿속에서 어떻게 생각하고 응답을 만드는지 투명하게 들여다보는 느낌이다. 쓰다 보면 자연스럽게 아 이거 없었으면 진짜 개발 못했겠다 싶은 싶은 순간이 계속 나온다.

랭스미스는 첨에 들었을 때에도 실습을 좀 잘 하진 못했다. 이번에는 실습은 모아서 주말에 한번 진행해 보려고 한다. 확실히 실습을 진행해 보면서 여러가지 케이스를 겪는 것이 좋은 거 같다. 아니 근데 LLM 이 어찌보면 재미있는게, 응답이 달라져서 결과가 돌릴때마다 조금 다른거가 있다는 것이다. 확실히 그런거 보면 좀 불확실 하지만 재미있는 것 같다.

패스트캠퍼스 환급챌린지 44일차 : 조대협의 항로 2 : 실전 LLM 애플리케이션 개발 로드맵 강의 후기

찬기 — Wed, 13 Aug 2025 22:53:16 +0900

본 포스팅은 패스트캠퍼스 환급 챌린지 참여를 위해 작성하였습니다.

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오늘 느낀 점

LangChain Expression Language(LCEL)은 LangChain v0.3부터 새로 도입된 표준이라고 한다.

기존 Legacy Chain 방식은 LLMChain, RetrievalQA처럼 클래스 단위로 기능을 묶어 쓰는 구조였는데, 각자 인터페이스가 달라서 프롬프트나 모델을 바꾸려면 코드부터 수정해야 한다고 한다.

LCEL은 모든 구성 요소를 Runnable이라는 공통 규격으로 만들고, | 파이프 연산자로 연결했습니다. Prompt → LLM → OutputParser 같은 구조를 그대로 코드에 드러낼 수 있었고, 블록처럼 조립해 복잡한 파이프라인도 쉽게 만들 수 있게 했습니다.

API는 단순했습니다.
• invoke: 단건 처리를 실행합니다
• stream: 토큰 단위 실시간 출력
• batch: 다건 병렬 처리
• ainvoke, astream, abatch: 비동기 버전

여러가지를 배웠는데 이게 실제로 써보진 못했다. 위에 간단히 정리했지만 api는 단순했다.

ConfigurableField를 사용하면 코드 수정 없이 실행 시점에 LLM, 프롬프트 등을 바꿀 수 있었습니다. 예를 들어, 기본은 Anthropic 모델을 쓰다가 실행 시에만 OpenAI로 교체하거나, 농담 생성 프롬프트를 시 작성으로 변경할 수 있었습니다.

분기 처리(RunnableBranch)로 입력 조건에 따라 다른 체인을 태우거나, 병렬 처리(RunnableParallel)로 여러 체인을 동시에 실행할 수도 있었습니다.

결론적으로 LCEL은 선언적, 통일된, 모듈 조합형 방식으로 LangChain을 재구성했습니다. 코드 흐름이 명확했고, 재사용성이 높았으며, 운영 중에도 유연하게 대응할 수 있었습니다. Legacy Chain보다 훨씬 깔끔했습니다.

이번에 배운걸 떠나서 이건 체인자체는 단순했다. 랭 그래프를 배워서 그런지는 모르겠다 확실히 배우다 보니 더 성장 하는 것 같다

패스트캠퍼스 환급챌린지 43일차 : 조대협의 항로 2 : 실전 LLM 애플리케이션 개발 로드맵 강의 후기

찬기 — Tue, 12 Aug 2025 08:30:49 +0900

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오늘 들은 강의

01. Example Selector 를 통해 프롬프트 방향성 제어이론

Langchain Memory 개념

오늘 느낀 점

오늘은 LangChain의 Memory 수업을 들었다.

처음에는 메모리는 단순하게 그냥 대화 저장하는 것으로 생각하고 하고 대충 넘길 뻔했는데, 막상 종류별로 보니까 생각보다 차이가 컸다. 그리고 이거는 이전에 들었었는데, 뭔가 처음 듣는 느낌이였다.

ConversationBufferMemory처럼 그냥 모든 대화를 다 쌓는 건 간단하긴 한데, 토큰이 미친 듯이 늘어나는 게 문제다. 반대로 WindowMemory는 최근 k개만 저장하니 가벼운데, 예전 얘기는 싹 잊어버린다.

둘다 실무에서 쓰기는 어려울 것 같았다.

그중에서 SummaryMemory는 길게 가도 토큰을 아낄 수 있다는 게 매력인데, 대신 요약 과정에서 디테일이 사라진다. 결국 SummaryBufferMemory가 가장 현실적인 타협안인 것 같다. 최신 대화는 그대로 두고 오래된 건 요약해서 관리하는 방식이니까, 속도·비용·맥락 유지 모두 잡을 수 있다.

그리고 v0.3에서 Memory를 LangGraph로 옮기는 걸 권장한다는 것도 흥미로웠다. “레거시”라고 치부되더라도, 결국 대화 기록을 어떻게 다룰지 설계하는 건 여전히 핵심이니까. 이걸 잘 알아둬야 직접 커스텀할 때도 길이 보일 것 같다.

결론적으로, 단순히 “대화 기억”이 아니라 맥락 유지 전략이라는 관점에서 봐야 한다는 걸 깨달았다. 앞으로는 LLM 서빙할 때 무턱대고 버퍼만 쓰지 말고, 상황에 맞게 메모리 전략을 정해야겠다.

수업을 듣고, 뒤에 예제 선택기 강의를 또 추가로 들었다. 예제 선택기의 경우엔 N Shot Prompt, 즉 여러 예시를 주는 것인데 이것도 과거에들었던 것이 기억이 잘 안났다. 길이 기반의 예제선택기 등 여러가지가 있었는데, 다들 좀 쓰기는 어려운 것도 같다. 튜닝은 되게 어려운 것 같은데 실무에서는 해본 적이 없다.

확실한 부분은 이런 것들을 튜닝하고 해야 돈, 토큰을 아낄 수 있을 것 같은데, 실무에서는 토큰 등 어떻게 돈이 나가는 지를 모르겠다.

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