파기차차

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..

ㅁ 개요 O 프로젝트 소개   - 이번 글은 이전글(메타의 라마(llama) 파인튜닝(전문가GPT) 하기 - 3. colab에서 모델 튜닝 및 다운로드하기)에 이은 5번째 글로 이전글에서 다운로드한 튜닝 모델을 사용하여 파이썬으로 ai챗봇을 만드는 방법에 대하여 알아보겠습니다.이를 응용하면 우리는 기업에서도 기업 내부자료의 유출을 걱정할 필요없이 폐쇄망(인터넷X)에서도 AI챗봇을 사용할 수 있게 되어 업무 효율성을 크게 높일 수 있을 것입니다.  O 완성된 프로그램 실행 화면   - 조각 모델들을 모두 다운로드 하였으나, 실제 구동하는데 실패하였습니다.모델을 로드하고 실행하기 위해서는 엄청난 고 사양이 필요하며, 일반 PC나 노트북에서는 사실상 불가능 합니다. ㅠㅠ   ㅁ 세부 내용 O 완성된 소스 아래..

ㅁ 개요 O 프로젝트 소개   - 이번 글은 이전글(메타의 라마(llama) 파인튜닝(전문가GPT) 하기 - 2.허깅페이스 준비하기)에 이은 4번째 글로 구글 colab에서 기본모델에 기능을 추가하는 형태의 튜닝하는 방법 및 튜닝한 파일을 구글 클라우드 서버 -> 로컬PC로 다운로드 하는 방법을 알아보겠습니다.    O 주요 내용    1. 모델 로드에 필요한 모듈을 설치해 줍니다.   2.간단한 데이터(데이터셋)를 준비합니다. 3.데이터를 로드합니다. 4.허깅페이스에 로그인 합니다.  5.라마2 모델을 로드하고 미세조정에 필요한 모듈(peft)을 설치합니다.    6.모멜을 미세 조정해 줍니다. 7.미세조정된 모델을 서버(구글 클라우드 서벗)에 저장합니다.  8.서버에 튜닝(미세조정)된 모델이 잘 만들..

ㅁ 개요 O 프로젝트 소개   - 이번 글은 이전글(메타의 라마(llama) 파인튜닝(전문가GPT) 하기 - 1.구글 colab 준비하기)에 이은 3번째 글로 허깅페이스에 오픈된 AI모델 중 하나인 라마2를 사용하는 방법을 알아보겠습니다. 여기서는 허깅페이스의 라마모델에 접근할 수 있는 엑세스 토큰을 발급받는 방법과 모델사용을 위해 동의하는 방법에 대해 살펴보겠습니다.    O 허깅페이스에서 엑세스 토큰 발급 방법 0.허깅페이스에 계정이 없는 분들은 계정생성 후 미리 로그인 한 후 아래를 진행해 주시기 바랍니다.   1. 구글에서 아래와 같이 검색 후 'Hugging Face'를 클릭합니다.  2.아래 사이트에 접속합니다.https://huggingface.co/settings/tokens Hugging..