Large-Language-Model-Notebooks-Course은(는) 무료로 사용할 수 있나요? 라이선스는 무엇인가요?

Large-Language-Model-Notebooks-Course은(는) MIT 라이선스의 오픈소스입니다. 상업용 제품에 사용하기 전에 라이선스 조건을 확인하세요.

Large-Language-Model-Notebooks-Course은(는) 아직 유지보수되고 있나요?

활발히 유지보수 중. Large-Language-Model-Notebooks-Course의 마지막 커밋은 2026년 9월 29일입니다.

Large-Language-Model-Notebooks-Course은(는) 어디에 사용할 수 있나요?

LangChain과 벡터 데이터베이스를 활용해 RAG 챗봇을 만드는 방법을 배울 수 있습니다. 단일 소비자용 GPU에서 QLoRA로 LLM을 파인튜닝하는 연습을 할 수 있습니다. 프루닝과 지식 증류 같은 모델 압축 기법을 살펴볼 수 있습니다.

Large-Language-Model-Notebooks-Course는 어떻게 설치하나요?

Google Colab에서 강의 노트북을 열거나 저장소에서 로컬로 실행하세요 저장소를 클론하세요 노트북과 함께 강의 글을 읽으며 따라 해 보세요

Large-Language-Model-Notebooks-Course은(는) 어디서 받을 수 있나요?

소스 코드와 설치 방법은 GitHub에 있습니다: https://github.com/peremartra/Large-Language-Model-Notebooks-Course

peremartra/Large-Language-Model-Notebooks-Course

OpenAI, Hugging Face, LangChain, 벡터 데이터베이스, 파인튜닝 및 프루닝을 활용한 LLM 애플리케이션을 다루는 무료 실습형 강의입니다.

GitHub에서 보기 웹사이트

스타: 1,825
포크: 450
열린 이슈: 0
마지막 커밋: 22일 전

어떤 프로젝트인가요?

이 저장소는 대규모 언어 모델을 다루는 무료 실습형 강의로, 대부분 Colab에서 실행할 수 있는 Jupyter 노트북으로 구성되어 있으며 각 노트북에는 코드를 설명하는 긴 아티클이 함께 제공됩니다. Apress에서 출간한 책의 비공식 보충 자료이지만, 책의 모든 내용을 포함하지는 않으며 새로운 강의가 계속 추가되고 있습니다.

강의는 기법과 라이브러리, 실습 프로젝트, 엔터프라이즈 솔루션의 세 부분으로 나뉩니다. 첫 번째 부분에서는 OpenAI API 기반 챗봇, 자연어를 SQL로 변환하는 방법, ChromaDB를 활용한 벡터 데이터베이스, LangChain을 이용한 검색 증강 생성, 에이전트, BLEU와 ROUGE 같은 평가 지표, PEFT·LoRA·QLoRA를 활용한 파인튜닝을 다룹니다. 후반부에서는 Llama 계열 모델의 구조적 프루닝, 어텐션 우회, 지식 증류, 편향 분석에 초점을 맞춥니다.

각 강의는 아티클과 함께 따라 하도록 구성되어 있으며, 일부 노트북은 무료 Colab 요금제에서 제공하는 것보다 더 많은 메모리가 필요합니다.

핵심 기능

01OpenAI API 챗봇, NL-to-SQL, 프롬프트 엔지니어링을 다루는 노트북을 제공합니다.
02ChromaDB와 LangChain을 활용하는 RAG 파이프라인을 포함합니다.
03BLEU, ROUGE, LangSmith, Giskard를 이용한 평가를 다룹니다.
04PEFT, LoRA, QLoRA를 활용한 파라미터 효율적 파인튜닝을 배울 수 있습니다.
05Llama 3.2 모델의 프루닝과 지식 증류를 시연합니다.

활용 사례

LangChain과 벡터 데이터베이스를 활용해 RAG 챗봇을 만드는 방법을 배울 수 있습니다.
단일 소비자용 GPU에서 QLoRA로 LLM을 파인튜닝하는 연습을 할 수 있습니다.
프루닝과 지식 증류 같은 모델 압축 기법을 살펴볼 수 있습니다.

빠른 시작

1
Google Colab에서 강의 노트북을 열거나 저장소에서 로컬로 실행하세요
2
저장소를 클론하세요
3
노트북과 함께 강의 글을 읽으며 따라 해 보세요

사용 전 알아둘 점

많은 노트북이 API 키가 필요하거나 무료 Colab 요금제보다 더 많은 메모리를 요구하는 OpenAI 또는 Hugging Face 모델을 사용합니다.
이 강의는 아직 지속적으로 개발 중이므로 강의가 시간이 지나면서 추가됩니다.
일부 강의는 작업 중이며 아직 글이 없습니다.

토픽

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자주 묻는 질문

Large-Language-Model-Notebooks-Course은(는) 무엇인가요?: OpenAI, Hugging Face, LangChain, 벡터 데이터베이스, 파인튜닝 및 프루닝을 활용한 LLM 애플리케이션을 다루는 무료 실습형 강의입니다. 이 저장소는 대규모 언어 모델을 다루는 무료 실습형 강의로, 대부분 Colab에서 실행할 수 있는 Jupyter 노트북으로 구성되어 있으며 각 노트북에는 코드를 설명하는 긴 아티클이 함께 제공됩니다. Apress에서 출간한 책의 비공식 보충 자료이지만, 책의 모든 내용을 포함하지는 않으며 새로운 강의가 계속 추가되고 있습니다.
Large-Language-Model-Notebooks-Course은(는) 무료로 사용할 수 있나요? 라이선스는 무엇인가요?: Large-Language-Model-Notebooks-Course은(는) MIT 라이선스의 오픈소스입니다. 상업용 제품에 사용하기 전에 라이선스 조건을 확인하세요.
Large-Language-Model-Notebooks-Course은(는) 아직 유지보수되고 있나요?: 활발히 유지보수 중. Large-Language-Model-Notebooks-Course의 마지막 커밋은 2026년 9월 29일입니다.
Large-Language-Model-Notebooks-Course은(는) 어디에 사용할 수 있나요?: LangChain과 벡터 데이터베이스를 활용해 RAG 챗봇을 만드는 방법을 배울 수 있습니다. 단일 소비자용 GPU에서 QLoRA로 LLM을 파인튜닝하는 연습을 할 수 있습니다. 프루닝과 지식 증류 같은 모델 압축 기법을 살펴볼 수 있습니다.
Large-Language-Model-Notebooks-Course는 어떻게 설치하나요?: Google Colab에서 강의 노트북을 열거나 저장소에서 로컬로 실행하세요 저장소를 클론하세요 노트북과 함께 강의 글을 읽으며 따라 해 보세요
Large-Language-Model-Notebooks-Course은(는) 어디서 받을 수 있나요?: 소스 코드와 설치 방법은 GitHub에 있습니다: https://github.com/peremartra/Large-Language-Model-Notebooks-Course

요약은 프로젝트 README를 바탕으로 AI가 작성했습니다. GitHub 통계는 매일 갱신됩니다.