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Gradio를 활용한 아동문학가 AI 튜토리얼

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.

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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

  1. 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.

  2. 필요한 패키지 설치

    • 다음 명령어를 사용하여 필요한 Python 패키지를 설치합니다:

    
    pip install python-dotenv langchain-core langchain-openai gradio
    

단계 2: API 키 설정

  1. .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
    
  2. 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

  1. 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

  1. 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()
    
  2. 스크립트 실행

    • 모든 코드를 작성한 후, 스크립트를 실행합니다. 웹 브라우저가 열리면서 Gradio 인터페이스가 표시됩니다.

    • 스크립트를 실행하는 방법은 터미널에서 다음 명령어를 입력하는 것입니다:

    
    python script_name.py
    

4. 심화 학습

고급 기능 소개

  • LangChain을 활용한 복잡한 대화 체인 구성

  • Gradio의 다양한 입력 및 출력 옵션 활용

실제 사용 사례 예시

  • 아동문학 작가와의 가상 인터뷰

  • 아동문학 책의 줄거리 생성

5. 정리 및 다음 단계

학습 내용 요약

  • OpenAI API와 LangChain을 사용하여 GPT-3.5-turbo 모델 설정

  • Gradio 인터페이스를 사용하여 웹 애플리케이션 생성

추가 학습 자료

다음 단계 제안

  • 사용자 입력에 대한 다양한 반응을 추가하여 AI의 대화 능력 향상

  • Gradio를 활용한 인터페이스 디자인 개선

피드백 요청

  • 설명이 충분히 자세하고 이해하기 쉬웠나요?

  • 어떤 부분에서 추가 설명이 필요했나요?

  • 실습을 따라하는 데 어려움은 없었나요?

  • 튜토리얼을 통해 학습 목표를 달성했다고 느끼시나요?

Gradio를 활용한 아동문학가 AI 튜토리얼 image 2

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