한빛미디어

이 책은 ‘언제까지 AI 기본서만 읽을거야? 이제는 AI중급자로 가야지 않겠어?’ 라는생각이 드는 모든이들에게 추천하고푼 책이다.

그래서, 단순하게 AI가 어떻고, LLM이 이런거고하는  설명이 아니라, 실제 파이토치 코드를 통해 코드 레벨의 내용과 이에 대한 설명을 통해 순차적으로 설명을 해준다.  그래서, 초급 개발자보다는 데이터 엔지니어 또는 코드를 이해할 있는 초중급 개발자에게 적합하다. 특히, 파이토치를 통해 LLM를 서빙하거나 RAG를 구현하고 컴퓨터 비전이나 디퓨전 모델을 파인튜닝하려는 AI엔지니어에게 적합하다.

사실 파이토치보다 구글코랩을 통해서 접근하는게 익숙하던 나로써는 파이토치로 접근하는 이 책이 솔직히 쉽지는 않았다.

그런데, 각 장별 코드나 개념에 대한 설명이 쉽고 명료하게 되어 있어서 개념을 적어가면서 책을 한장씩 넘겨보게 되었다. 물론, 이러한 상세 개념이나 코딩기반의 LLM이나 AI서비스를 개발한 엔지니어라면 필요한 중간부분을 봐도 되겠지만, AI개발 경험이 없는 나와 같은 사람들은 앞에서부터 순차적으로 보면 이해가 될 것이다. 또한, 머신러닝이나 컴퓨터 비전을 모르는 사람도 처음부터 보다보면 관련 개념과 코드를 통한 풀이등을 통해서 보다 깊이 개념을 제대로 이해할 수 있게 된다. 예를 들어, 뉴런, 층, 손실함수, 옵티마이저, 확률적 경사하강법, 텐서, 에폭, 합성곱신경망, 이미지 전이 등의 용어와 개념은 이번에 제대로 알게되었다.  

이 책은 크게 2개의 챕터로 구성된다.
Part I은 
머신러닝의 기본 개념부터 파이토치, 컴퓨터 비전, 신경망, 합성곱,풀링, 합성곱 신경망, 이미지 증식, 전이학습, 다중분류, 훈련성능 향상을 위한 ETL병렬화, 자연어 처리, 임베딩 시각화, 순환신경망(RNN), 시퀀스와 시계열 예측 기법, DNN, 시퀀스 모델을 위한 합성곱 신경망과 순환신경망의 예제 및 코드를 통해 설명한다.

Part II는
텐서, 이미지 데이터, 모델의 텐서 출력, TorchServe/플라스크 이용한 모델서빙, 허깅페이스 허브와 파이토치 허브, 트랜스포머 아키텍처, LLM 파인튜닝 & 프롬프트 튜닝, Ollma를 이용한 LLM, RAG, 디퓨전 모델,  LoRA로 미세튜닝하기 등 최신의 생성형AI관련 내용을 코드예제와 함께 상세하게 설명해준다.

그래서, 머신러닝 기본 개념부터 필요한 친구들은 Part I부터 천천히 접근하면 되고, 최신 AI에 대한 기술을 보다 심층적으로 접근하고푼 친구들은 Part II로 접근하는 것이 좋을 듯 하다.

* 이 글은 한빛미디어 서평단 <나는리뷰어다> 활동을 위해서 책을 협찬받아 작성된 서평입니다."

#한빛미디어 #나는리뷰어다 #파이토치로 배우는LLM&AI