- 활용 기술: Python, HuggingFace, Streamlit, Langchain
- 교육 일자 및 기간: 2024년 3월 26일 | 3일간 진행
LLM(Large Language Model)의 시대가 본격적으로 도래하면서, 기업의 AI 도입은 더 이상 선택이 아닌 경쟁력을 위한 필수가 되었습니다. 하지만 단순한 사용이 아니라, 실제 조직의 워크플로우에 맞춰 커스터마이징하고, AI 기능을 내재화하는 실력이 요구되고 있습니다.
이런 배경 속에서 진행된 “Hugging Face를 이용한 LLM 모델의 활용” 트레이닝은 기술 실무자, 데이터 분석 팀, 그리고 AI 도입을 추진 중인 기술 리더들을 위한 꼭 필요한 교육으로 자리매김했습니다. 지금부터, 3일간의 과정이 어떤 내용을 담고 있었는지 자세히 살펴보겠습니다.
3일 완성 – AI 실무에 바로 적용 가능한 커리큘럼
이번 교육 과정은 딥러닝을 처음 접하거나 NLP 분야를 체계적으로 익히고자 하는 분들을 위해 이론과 실습을 균형 있게 구성한 것이 특징입니다.
- Day 1: 자연어처리의 기초 이론 + 문서 검색 시스템 구축
- Day 2: Transformer 기반 모델과 Hugging Face 활용
- Day 3: 생성형 언어모델 심화 + Langchain 기반 챗봇 개발
실제 사용되는 오픈소스 라이브러리를 적극 활용하면서, 참가자들이 손으로 코드를 다뤄보고, 프로젝트 레벨의 결과물을 구성해보는 데 중점을 두었습니다.
1일차 – NLP 기초와 문서 검색 시스템 만들기
첫날은 자연어처리(NLP) 전반에 대한 이해에서 출발합니다. 텍스트 데이터가 어떻게 처리되는지를 이해하기 위해 feature extraction, tokenization, 임베딩 개념을 실습 중심으로 익혀갔습니다.
주요 실습 내용:
- Spacy를 이용한 텍스트 전처리 및 feature 추출
- HuggingFace Transformer의 Tokenizer 실습 (BPE, WordPiece 등)
- Word2Vec 및 numpy 연산으로 단어 벡터 체험
- SentenceBERT 기반 미니 문서 검색 시스템 개발
수강생들은 단순한 이론을 넘어서, 실제 텍스트가 어떻게 컴퓨터에게 의미로 전달되는지를 체험하면서 NLP의 출발점을 탄탄히 다졌습니다.
2일차 – Hugging Face와 Transformer의 세계
둘째 날은 NLP를 넘어 LLM을 활용한 실제 서비스 구축 관점에서 가장 중요한 부분이었습니다. Hugging Face 라이브러리를 기반으로 감성 분석부터 기계 번역, 질의응답까지 다양한 태스크를 직접 해결해봅니다.
주요 실습 내용:
- HuggingFace Pipeline으로 감정 분석, NER, 번역, QA 구현
- 한국어 기반 BERT 모델 fine-tuning 실습
- Model Hub에서 모델 탐색 및 Pipeline 커스터마이징
Transformer 모델의 내부 구조와 self-attention 메커니즘도 함께 배우며, 사전 학습된 모델을 실제 상황에 맞게 커스터마이징하는 과정을 직접 따라하며 전이 학습의 가능성을 실감할 수 있었습니다.
3일차 – 생성형 AI와 Langchain으로 완성한 한 단계 높은 활용법
셋째 날은 최근 AI 트렌드를 이끄는 생성형 언어모델(LLM)을 본격적으로 다루는 시간입니다. 단순한 모델 사용을 넘어서, Langchain 라이브러리를 이용해 데이터를 연동하고, 애플리케이션으로 발전시키는 방법을 익혔습니다.
주요 실습 내용:
- OpenAI Chat API 또는 HuggingFace 기반 생성 실습
- Langchain을 활용한 Retrieval-Augmented Generation 구현
- Chain, Agent 구성 실습
- Streamlit을 통한 챗봇 웹 서비스 개발 및 배포
생성형 모델의 핵심 파라미터 조작부터 RLHF 개념까지 학습하고, 챗봇으로 확장하면서 실제 서비스를 구축해볼 수 있는 기회였습니다.
참가자들이 익힌 역량은 무엇일까요?
3일간의 교육을 통해 수강생들은 아래와 같은 실질적인 역량을 습득했습니다:
- Transformer 기반 텍스트 처리 및 사전 학습 모델 활용법 습득
- Hugging Face의 모델과 Pipeline 활용 능력
- Fine-tuning을 통한 한국어 특화 모델 구현 경험
- Langchain으로 LLM + 외부 데이터 연결 및 응용
- Streamlit으로 서비스 배포 경험 확보
단순한 학습이 아닌, 실전에서 바로 사용할 수 있는 형태로 지식이 정리되고, 프로젝트에 적용 가능한 기술로 전환된다는 점에서 높은 교육효과를 나타낸 과정이었습니다.
NLP와 LLM 도입을 고민하는 모든 조직에게
최근 생성형 AI의 활용이 전 산업 분야에서 확대됨에 따라, 내부 역량 향상을 위한 기술 교육의 중요성은 점점 커지고 있습니다. 실습 중심, 오픈소스 기반, 최신 트렌드를 반영한 이번 트레이닝은 AI 조직 내재화를 위한 훌륭한 첫걸음이 될 수 있습니다.
AI 기술을 실무에 적용하고자 하는 테크 리더, 데이터 분석가, MLOps 엔지니어라면, 이와 같은 구조화된 과정을 통해 LLM의 이해에서 실제 서비스까지 연결되는 경험을 얻을 수 있을 것입니다.
