파기차차

ㅁ 개요 O 프로젝트 소개   - 이번 글은 이전글(GCP환경구성 - 1.GCP 프로젝트 생성)에 이은 3번째 글로 VM을 생성하는 방법에 대해 알아 보겠습니다.VM생성시 원래는 비용이 수반되지만, 우리는 기본 제공 크래딧을 사용하므로 기본적으로 비용이 들지 않습니다.    O 주요 내용  VM 생성을 위해 아래와 같이 진행합니다. 1. 아래와 같이 GCP > Compute Engine > VM Instances > CREATE INSTANCE를 클릭합니다.    2.아래와 같은 화면이 나타나는데 기본 사항으로 일단 놓아 둡니다.     3. 아래와 같이 'Boot disk' 부분을 변경 후 'SELECT'를 클릭합니다.    4.방화벽 부분은 'Allow HTTP traffic' 만 허용(선택) 후 '..

ㅁ 개요 O 프로젝트 소개   - 이번 글은 이전글(GCP환경구성 - 0.소개)에 이은 2번째 글로 구글의 GCP(구글 클라우드 플랫폼)를 활용하기 위해 프로젝트를 생성해 보겠습니다.    O 주요 내용  프로젝트 생성을 위해 아래와 같이 진행합니다. 1. 구글에서 '구글 클라우드 플랫폼'으로 검색 후 아래와 같은 화면에서 'NEW PROJECT'를 클릭합니다.     2.프로젝트 이름은 적당이 지어주면 되고, Location은 기본 값(조직 없음)으로 설정 후 'CREATE'를 클릭합니다.    3.'k8s-pygitest2-20240901' 프로젝트가 생성되었으며, 쿠버네티스를 사용하기 위해서는 관련 API를 enable해주어야 합니다.아래 화면에서 'Kubernetes Engine'를 클릭합니다. ..

ㅁ 개요 O 프로젝트 소개  - 이번 프로젝트는 구글 GCP(구글 클라우드 플랫폼)을 이용하여 가상머신을 생성하고, 도커를 설치하는 등 구글 GCP 환경을 구성하는 방법을 알아보겠습니다.   O 사전 준비 사항- 이 프로젝트를 하려면 GCP 사용을 위해 카드 등록을 해야 합니다. 300크래딧을 90일간 무료로 사용할 수 있으며, 이를 통해 다양한 테스트를 해 볼 수 있습니다.(90일 동안 300 크래딧으로 사용하고, 이후에 추가 사용하지 않는다면 비용은 무료입니다.)   O 진행 순서 진행 순서는 크게 아래와 같습니다. 1.GCP 프로젝트 생성 -구글의 GCP(구글 클라우드 플랫폼)의 특징은 프로젝트 단위로 움직입니다. 따라서 가장 먼저 해야 할 일은 프로젝트를 생성하고 여기서 가상머신 생성, 도커 설치..

ㅁ 개요 O 프로젝트 소개   - 이번 글은 이전글(이미지 To 텍스트 - 2.GUI 이미지to텍스트 프로그램)에 이은 4번째 마지막 글로 이전 글 GUI 이미지to텍스트 프로그램을 업그레이드하여 이미지를 drag&drop 하면 자동으로 이미지의 텍스트를 뽑아주는 프로그램을 만드는 방법에 대하여 살펴보겠습니다.    O 완성된 프로그램 실행 화면   - 최종 완성된 프로그램의 결과화면은 아래와 같습니다.  1. 5.py 실행 시 아래와 같이 실행됩니다.  드래그 앤 드롭할 수 있는 부분이 보입니다.  이미지를 창의 레이블 영역으로 마우스로 끌어다 놓으면 아래와 같이 창의 윗부분(레이블)에는 이미지가 보이고, 창의 아래 부분(텍스트 에디트 부분)에는 이미지에서 텍스트를 추출하여 보여주고 있습니다.    실..

ㅁ 개요 O 프로젝트 소개   - 이번 글은 이전글(이미지 To 텍스트 - 1.텍스트 이미지to텍스트 프로그램)에 이은 3번째 글로 GUI버전을 만들기 위해 GUI 빈창을 띄워 보는 것 부터 시작해서, 단계적으로 살을 붙이고 이미지를 불러오면 이미지를 텍스트로 변환하는 프로그램을 만드는 방법을 알아보겠습니다.    O 완성된 프로그램 실행 화면   - 최종 완성된 프로그램의 결과화면은 아래와 같습니다.  1. 2.py 실행 시 아래와 같이 이미지를 선택할 수 있는 빈창이 뜹니다.(2.py는 빈창만 띄우며, 다른 코드는 포함되어 있지 않습니다.)     1. 3.py 실행 시 아래와 같이 이미지를 선택할 수 있습니다.  이미지 선택 후 '열기'버튼을 누르면 아래와 같이 이미지 부분의 레이블에 이미지의 경로..

ㅁ 개요 O 프로젝트 소개   - 이번 글은 이전글(이미지 To 텍스트 - 0.소개)에 이은 2번째 글로 가장 간단한 코드로 이미지에서 텍스트를 뽑아내는 방법을 알아보고, 이를 위해 Tesseract 프로그램을 다운로드하고 설치 후 환경변수 설정하는 것까지 살펴보겠습니다.    O 완성된 프로그램 실행 화면   - 최종 완성된 프로그램의 결과화면은 아래와 같습니다.  1. 1.py 실행 시 아래와 같이 이미지의 텍스트를 잘 뽑아낸 것을 볼 수 있습니다.     실제 사용한 이미지는 아래와 같습니다.     ㅁ 세부 내용 O 완성된 소스 소스파일 : 1.py  import pytesseractfrom PIL import Imageimg_file = 'card7.png'image = Image.open(im..

ㅁ 개요 O 프로젝트 소개  - 이번 프로젝트는 파이썬을 이용하여 이미지에서 텍스트를 추출하는 프로그램을 만들어 보도록 하겠습니다.   O 사전 준비 사항1.GUI 프로그램을 아나콘다에 기본 내장되어 있는 qt5를 이용하여 만들 것입니다. 따라서 아나콘다를 설치해야 합니다.>아나콘다 설치(또는 개별설치 가능) 2.또한 이미지를 텍스트로 변환해주는 파이썬 모듈 pytesseract를 사용하기 위해서 Tesseract 프로그램을 설치 및 환경변수를 설정해야 합니다.> Tesseract 프로그램 다운로드/설치 및 환경변수 설정> pip install tesseract 3.이미지에서 한글을 추출하기 위해 아래 파일이 필요합니다.>kor.traineddata (아래 사이트에서 다운로드)https://github...

ㅁ 개요 O 프로젝트 소개   - 이번 글은 GPT4ALL이란 프로그램(llm 로컬 실행 프로그램)으로 메타의 라마3.1을 간단하게 튜닝하는 방법에 대해 알아보겠습니다.   O GPT4ALL로 메타 라마3.1 튜닝 하기   1. 아래 사이트에 접속하여 gpt4all을 다운로드 합니다.https://nomic.ai/gpt4all GPT4AllRun AI Locally: the privacy-first, no internet required LLM applicationwww.nomic.ai    2. 다운로드 한 파일을 모두 기본(디폴트)으로 설치합니다.    3. 아래 화면에서 'No'를 선택합니다.    4.설치 완료 후 프로그램을 실행하면 아래와 같이 나오는데, 여기서 왼쪽의 'Models'를 클릭합니..

ㅁ 개요 O 프로젝트 소개   - 이번 글은 메타의 라마3.1을 직접 다운로드 하는 방법을 알아보겠습니다. 이 글을 쓰게된 이유는 라마3.1을 직접 다운로드 하는 것이 생각보다 쉽지 않아 기록으로 남겨두려고 합니다. 필요하신 분들께서는 참고하시기 바랍니다.    O 라마3.1 다운로드 방법  1. 구글에서 아래와 같이 입력 후 'Download Llama' 를 클릭합니다.  2. 아래와 같이 정보 입력 후   3. 오른쪽 하단의 'Next'를 클릭합니다.   4. 왼쪽 하단에 동의 부분에 체크한 후 'Accept and continue' 클릭합니다.  5. 아래 url은 복사 후 메모장 등에 잘 보관합니다.(나중에 다운로드 시 24시간 동안 5회까지 사용가능)'Download Instructions'를 ..

ㅁ 개요 O 프로젝트 소개   - 이번 글은 이전글(메타의 라마(llama) 파인튜닝(전문가GPT) 하기 - 4. 다운로드한 튜닝 모델파일 사용하기)에 이은 6번째 마지막 글로 이전글에서 다운로드한 튜닝 모델을 사용하는데 실패하여 이번에는 구글 colab에서 colab의 자원을 이용하여 서버를 띄우고 그 서버에 접속하여 채팅하는 방법에 대하여 알아보겠습니다.  O 완성된 프로그램 실행 화면   - 최종 완성된 프로그램의 결과화면은 아래와 같습니다.아래 화면에서와 같이 코드를 실행하면 공개 url이 나오는데, 이 공개 url로 접속하면 AI챗봇 대화창이 나오고 이곳에서 ai에게 질의/응답을 하시면 되겠습니다.      ㅁ 세부 내용 O 완성된 소스 소스파일 : 소스파일 이름은 없음(그냥 전체 복사 후 구글..