이전 단일 표본 검정에서 정규성 검증을 진행할 때 willcoxon 코드를 알려주실 때stats.wilcoxon(df[’무게‘]-120, alternative=’less’)와 같이 알려주셨는데 이번 대응표본 검정에서 정규성 검증을 진행할 때 willcoxon는 stats.wilcoxon(df[‘after’] ,df[‘before’], alternative = ‘greater’)와 같이 알려주셨습니다.또한 강의에서도 after와 before의 값을 빼서 넣은 값인 df['diff']를 그대로 사용해도 된다고 말씀하셨습니다.그래서 아래 사진과 같이 임의로 df[‘after’] - df[‘before’]를 넣어서 실행해봤는데 결과값이 똑같이 나왔습니다. 그럼 단일 표본 검정에서 알려주신대로 df[’무게‘]-120와 같이 df[‘after’] - df[‘before’]로 생각하고 넣어줘도 무방한 것인가요?
모두를 위한 대규모 언어 모델 LLM(Large Language Model) Part 1 - Llama 2 Fine-Tuning 해보기
Llama2 학습시 일반 질문 답변 관련 해서 문의드립니다. 이번강의에서 Llama2를 파인튜닝하는것 으로 알고있는데, 기본적으로 학습되어있는 모델을 추가 정보를 넣어준다는 개념으로 알고 있었습니다. 결과 테스트시, 20문장 외엔 어떠한 답변도 못하는것을 확인 했는데, 저희가 사용한 모델(TinyPixel/Llama-2-7B-bf16-sharded)이 정보도 가지고 있지않아서그런건가요? 기본적인 대화가 가능한 모델은 어떤게 있을까요?
ANOVA를 배울때는 ols 사용할때 독립변수 앞에 C()를 붙이는것이 분산분석은 범주형 분석이기에 앞에 C를 붙인다고 생각했는데요~ 로지스틱 회귀분석은 독립변수가 수치형, 종속변수가 이산/명목형으로 알고있는데.. Gender 앞에 C를 붙이는 이유가 있을가요? 오히려 Gender은 수치로 바꿔줘야할것 같은데.. 혹시 C 의 의미가 수치형->범주형, 범주형->수치형으로 양쪽 모두 바꿔주는 역할인건지 궁금합니다.
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 문제 지문에서알려주는 제출 CSV 파일 형식은 0, 1, 1, 0 ... 이런 predict 결과값인데 0.11385 와 같이 predict_proba 확률값으로 결과를 제출해도 괜찮은 이유가 궁금합니다! roc_auc가 predict_proba 로 해야한다면 predict_proba로 모형 성능테스트를 하고 제출은 predict로 해야하는 것이 아닌가... 라는 의문이 들어서 문의드립니다
- 학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! - 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요. - 서로 예의를 지키며 존중하는 문화를 만들어가요. - 잠깐! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요. 안녕하세요. IMDBDataset 파일 다운로드가 안되는데 어떻게 받을 수 있을까요? > !gdown https://drive.google.com/uc?id=1RFs-jV18dy9I3cWQ2M80kHfON-fDCerg ------------------------------------------- Access denied with the following error: Cannot retrieve the public link of the file. You may need to change the permission to 'Anyone with the link', or have had many accesses. You may still be able to access the file from the browser: https://drive.google.com/uc?id=1RFs-jV18dy9I3cWQ2M80kHfON-fDCerg
인코딩을 할때 선생님이 어쩔때는 원핫인코딩을 하시고 어쩔때는 레이블인코딩을 하시던데 그 인코딩을 정하시는 기준을 잘 모르겠습니다! 인코딩을 정하실때 그 경우에 대해서 자세히 알려주시면 감사하겠습니다 그리고 인코딩을 할때 컬럼도 몇개 정하셔서 하시던데 그 컬럼고르는 기준도 잘 모르겠습니다 그 기준에 대해서도 선택하는 방법을 알려주시면 감사하겠습니다 ㅠㅠ
실제 캐글(Kaggle) 문제 풀고, 제출해보며, 성능 개선 기법 익히기5 강의에서 질문입니다. 해당 강의 2:50 부분부터 Evaluation 코드에 관해 설명을 해주셨는데요, with torch.no _grad() 안쪽의 코드에서는 with torch.no_grad(): model.eval() ret = None for img, fileid in data_loader: img = img.to(device) pred = model(img) ids += list(fileid) # ex) [1, 2] + [3, 4] -> [1, 2, 3, 4] if ret is None: ret = pred.cpu().numpy() else: ret = np.vstack([ret, pred.cpu().numpy()]) return ret, ids pred.cpu().numpy()와 같이 detach()를 따로 사용하지 않은 걸 볼 수 있었습니다. detach()의 사용에 관해서 찾아보니, with torch.no _grad() 블록은 역전파(gradient 계산)를 비활성화 하므로, pred는 gradient 계산과 관련이 없기에, detach()를 따로 호출하지 않고 numpy 배열로 변환할 수 있다 라는 내용을 찾을 수 있었습니다. 그 전에 수업 시간에 보여주신 코드에서는 model.eval() with torch.no_grad(): for x_minibatch in x_test_batch_list: y_minibatch_pred = model(x_minibatch) print(len(y_minibatch_pred), y_minibatch_pred.shape) y_pred_list.extend(y_minibatch_pred.squeeze().detach().tolist()) 이와 같이 with torch.no _grad() 안에서도 detach()를 사용하신 코드들을 볼 수 있었는데요, Evaluation 단계에서 detach()의 사용이 필수적인 것인지 여쭙고 싶습니다!
보통 작업형2에서는 예측값을 물어보는 문제가 나오던데요. 문제가 나올때 어느문제는 분류모델을, 어느문제는 회귀모델을 사용해야하는지 궁금합니다. 지금까지 강의+기출문제를 보면서는 분류/회귀를 결정하는 부분이 평가 모델을 통해 진행된다는 느낌을 받았는데요. 1) roc_auc_score, accuracy_score 이 평가모델로 쓰일 경우, 분류형 모델 사용(Classifier) 2) rmse, mean_squared_error 이 평가모델로 쓰일 경우, 회귀모델 사용(Regressor) 이렇게 생각하면서 작업형2를 접근하는게 맞는지 궁금합니다.
모두를 위한 대규모 언어 모델 LLM(Large Language Model) Part 1 - Llama 2 Fine-Tuning 해보기
colab무료 자원이 없어서, jupyter notebook환경에서 fine-turning을 진행하는데 CUDA Version: 12.2 에서 autotrain llm시 libcusparse.so.11: cannot open shared object file: No such file or directory 에러가 발생하고 있습니다. 혹시 해결방법을 조언받을수 있을까요?
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 안녕하세요 선생님, 질문은 3가지 입니다. 1) 저는 문제를 딱 접했을때 분류모형을 써야할지, 예측모형을 써야할지 판가름을 정확하게 못하는 것 같습니다. 쉽게 판별하는 방법이 있을까요? 2) 이 문제의 경우 target인 output 컬럼을 train.head() 로 보면 0과 1로 구분되어있어서, 0 또는 1로 분류하는(분류모형) 것인가 생각했다가도 문제 맨위에서 참조해주는 예시에서 id,output 41,0.633 28,0.123 222,0.355 를 보면 output이 확률값으로 되어있어서 회귀모형을 사용해야하는 것인가? 라고 헷갈리곤합니다. 어디서 개념을 잡지 못하는 것일까요 3) 최종 예측을 할때 pd.DataFrame({'id':test_id, 'output':pred_proba[:,1]}).to_csv("00000.csv", index=False) output에 pred_proba 를 쓰셨는데 참조예시에서 확률값을 OUTPUT에 담았기 때문에 pred_proba를 사용한 것일까요? 그렇다면 output에 pred 를 담는 경우는 어떤 경우인지요?
모두를 위한 대규모 언어 모델 LLM(Large Language Model) Part 1 - Llama 2 Fine-Tuning 해보기
openai.FineTuningJob.create(training_file="file-G8e3McuXFWVZnm1XSNB-----", model="gpt-3.5-turbo") 위의 코드에 대해서 아래와 같이 메세지가 나오면서 실행이 안됩니다 ㅠㅜ { "name": "AttributeError", "message": "module 'openai' has no attribute 'FineTuningJob'", "stack": "--------------------------------------------------------------------------- AttributeError Traceback (most recent call last) /Users/loveyourself/dev/LLM/chatBot/worKBee/worKBee.ipynb 셀 3 line 1 ----> <a href='vscode-notebook-cell:/Users/loveyourself/dev/LLM/chatBot/worKBee/worKBee.ipynb#W3sZmlsZQ%3D%3D?line=0'>1</a> openai.FineTuningJob.create(training_file=\"file-G8e3McuXFWVZnm1XSNBtMrmA\", model=\"gpt-3.5-turbo\") AttributeError: module 'openai' has no attribute 'FineTuningJob'" } FineTuningJob 이 없다고 하는데 어떻게 해야하나요..
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 df = df.T df.head() mean_2001 = df[2001].mean() mean_2003 = df[2003].mean() a = sum(df[2001] > mean_2001) b = sum(df[2003] < mean_2003) print(a+b) 이렇게 작성하면 결과가 다르게 나오는데,, 어디서 잘못된 것일까요?
실제 캐글 문제 풀고 제출해보며 성능 개선 기법 익히기8 강의의 3:20 부분에서 궁금한 점이 있어 질문 올립니다. 해당 코드에서는 저장된 model_efficientnet-b7_without_scheduler_adam_1e5_epoch20.pth 모델을 load할 때, model_efficientb7 = deepcopy(model) PATH = '/content/drive/MyDrive/Colab Notebooks/Dataset/Dogs vs Cats/' model_efficientb7.load_state_dict(torch.load(PATH + 'model_efficientnet-b7_without_scheduler_adam_1e5_epoch20.pth')) 다음과 같이 model의 뼈대를 다시 구성한 후, load_state_dict 메소드를 이용하여 가중치 값을 업데이트 하였습니다. 이때, model_efficientb7 = deepcopy(model) 와 같이 그냥 model 객체가 아닌, deepcopy(model)을 사용한 특별한 이유가 있는지 궁금합니다. deepcopy를 사용할 경우, 'model_efficientb7'과 'model' 객체는 서로 독립적인 객체로 유지된다는 점은 파악할 수 있었는데요, model_efficientb7에 적용되는 변화와는 별개로 model 객체 자체를 유지하려는 의도에서 사용한 것이라고 보면 되는지 여쭙고 싶습니다!
driver = webdriver.Chrome () 여기서 계속 오류가 나는데요. 혹시 최근에 바뀐게 있나요? 강의 내용 외 개인적인 실습 사이트의 질문은 답변이 제공되지 않습니다. 문제가 생긴 코드, 에러 메세지 등을 꼭 같이 올려주셔야 빠른 답변이 가능합니다. 코드를 이미지로 올려주시면 실행이 불가능하기 때문에 답변이 어렵습니다. 답변은 바로 제공되지 않을 수 있습니다. 실력 향상을 위해서는 직접 고민하고 검색해가며 해결하는 게 가장 좋습니다.
