파이썬 알고리즘 트레이딩 파트3: 클라우드 거래 자동화
다니엘
이 강의는 알고리즘 트레이딩을 로컬 컴퓨터와 클라우드 환경에서 자동화하는 과정을 다루며 실습을 중심으로 진행됩니다.
중급이상
Python, 퀀트, github-actions
RunPod는 클라우드에서 가상의 GPU를 빌려 AI 모델을 훈련하고 배포할 수 있는 서비스입니다. 멀티 GPU 환경을 손쉽게 구축하여 대규모 학습과 추론을 효율적으로 실행할 수 있으며, 시간당 과금 방식으로 원하는 만큼만 사용 가능해 비용 절감 효과도 뛰어납니다. 또한 복잡한 인프라 없이 최신 GPU를 즉시 활용하여 AI 성능을 극대화할 수 있습니다.
Multi GPU 파인튜닝: 최적의 LLM 훈련 환경 만들기
Multi GPU를 사용하여 하드웨어 제한 없이 LLM 훈련을 효율적으로 진행하는 방법을 배울 수 있습니다. RunPod 서비스를 통해 Multi GPU 환경을 구축하고 SSH로 로컬 환경에서 Pod로 연결하는 방법을 상세하게 안내합니다.
나만의 LLM 만들기: 파인튜닝을 활용한 AI 커스터마이징 모델
챗GPT처럼 똑똑한 AI, 이제 직접 만들어 보세요! 이 강의에서는 한국어를 입력하면 셰익스피어처럼 말하는 영어로 바꿔주는 AI 모델을 파인튜닝으로 만드는 방법을 배웁니다.
OpenAI API 활용 : 모델 학습에 필요한 데이터셋 구축
OpenAI API를 활용하여 데이터 부족 문제를 해결하고, 모델 학습에 필요한 양질의 데이터를 효율적으로 확보할 수 있습니다.
from openai import OpenAI
client = OpenAI()
completion = client.chat.completions.create(
model="gpt-4o",
messages=[
{"role": "developer", "content": "You are a helpful assistant."},
{
"role": "user",
"content": "Translate the following English text into a Shakespearean style."
}
]
)
print(completion.choices[0].message)
AI 개발 실습: 최신 기술 스택으로 LLM 파인튜닝 완성하기
OpenAI API로 데이터 생성, Hugging Face에서 LLM 다운로드, Ollama로 모델 실행, RunPod GPU로 최적화까지! 최신 AI 기술 스택을 한 번에 경험하며, LLM 파인튜닝의 실전 흐름을 익힐 수 있습니다.
