Gradio를 활용한 아동문학가 AI 튜토리얼

달의이성2024-07-05 19:56

요약

OpenAI의 GPT-3.5-turbo 모델을 사용하여 아동문학가 AI를 만드는 과정을 소개합니다.
Gradio 웹 인터페이스 구현과 LangChain을 활용한 AI와의 상호작용 방법을 배웁니다.
실습은 Python 기본 지식이 필요하며, 가상 환경 설정 및 필요한 패키지 설치 방법을 포함합니다.

reasonofmoon_An_enchanting_illustration_in_the_style_of_a_Cal_1231f466-6a1d-472c-8f65-9d3d441653be_0

1. 소개

이 강의록에서는 OpenAI의 GPT-3.5-turbo 모델을 사용하여 아동문학가 AI를 만드는 방법을 설명합니다. Gradio 라이브러리를 활용하여 웹 인터페이스를 구현하고, LangChain을 사용하여 AI와 상호작용하는 방법을 배웁니다. 이 과정은 중고등학생을 대상으로 하며, 각 단계별로 매우 쉽게 설명되어 있습니다.

학습 목표

OpenAI API를 사용하는 방법을 배우기
.env 파일로 환경 변수 설정하기
Gradio를 사용하여 웹 애플리케이션 만들기
LangChain 라이브러리를 사용하여 AI 모델과 상호작용하기

필요한 사전 지식

Python 프로그래밍의 기본
가상 환경 설정 및 패키지 설치

실습 환경 설정 방법

Python 3.7 이상 설치
가상 환경 생성 및 활성화
필요한 패키지 설치 (dotenv, langchain-core, langchain-openai, gradio)

2. 기본 개념 설명

핵심 용어 정의

OpenAI API: OpenAI에서 제공하는 인공지능 모델을 사용할 수 있는 API
LangChain: 여러 AI 모델을 결합하여 사용할 수 있게 해주는 라이브러리
Gradio: 웹 기반 인터페이스를 쉽게 만들 수 있는 라이브러리

기술의 작동 원리 간단 설명

이 프로젝트는 사용자로부터 입력을 받아 GPT-3.5-turbo 모델을 통해 답변을 생성하고, Gradio를 사용하여 웹 인터페이스로 결과를 표시합니다.

3. 단계별 실습 가이드

단계 1: 환경 설정

가상 환경 생성 및 활성화
- 먼저, Python 가상 환경을 생성하고 활성화합니다. 가상 환경은 프로젝트마다 독립적인 패키지들을 관리할 수 있게 도와줍니다.
- 명령어 프롬프트나 터미널을 열고 다음 명령어를 입력합니다:
```
python -m venv myenv
```
- 이제 가상 환경을 활성화합니다. 운영 체제에 따라 명령어가 다릅니다:
  - Windows:
```
myenvScriptsactivate
```
  - macOS/Linux:
```
source myenv/bin/activate
```
- 성공적으로 활성화되면, 프롬프트 앞에 (myenv)라는 표시가 나타납니다.
필요한 패키지 설치
- 다음 명령어를 사용하여 필요한 Python 패키지를 설치합니다:
```
pip install python-dotenv langchain-core langchain-openai gradio
```

단계 2: API 키 설정

.env 파일 생성 및 설정
- 프로젝트 폴더에 .env 파일을 생성합니다. .env 파일은 민감한 정보를 안전하게 저장하는 데 사용됩니다.
- .env 파일을 열고 다음 내용을 입력합니다. your_openai_api_key_here 부분을 실제 OpenAI API 키로 대체해야 합니다:
```
OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key_here
```

API 키 로드 및 설정

Python 스크립트에서 .env 파일을 로드하고 API 키를 설정합니다:


import os

from dotenv import load_dotenv

load_dotenv()

OPENAI_API_KEY = os.getenv("OPENAI_API_KEY")

단계 3: LangChain과 OpenAI 설정

LangChain과 OpenAI 모델 설정 코드 추가

LangChain을 사용하여 OpenAI 모델을 설정하는 코드를 작성합니다:


from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate

from langchain_openai import ChatOpenAI

from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser

prompt = ChatPromptTemplate.from_messages(

    [("system", "당신은 아동문학가입니다."), ("user", "{input}")]

)

llm = ChatOpenAI(api_key=OPENAI_API_KEY, model_name="gpt-3.5-turbo-0125")

output_parser = StrOutputParser()

chain = prompt | llm | output_parser

단계 4: Gradio 인터페이스 설정

Gradio 인터페이스 생성

Gradio를 사용하여 사용자 입력을 받아 AI의 답변을 표시하는 간단한 웹 애플리케이션을 만듭니다:


import gradio as gr

def chat(user_input):

    return chain.invoke({'input': user_input})

demo = gr.Interface(fn=chat, inputs="text", outputs="text")

demo.launch()