핸즈온 생성형 AI

neoz***l2025-07-29

"한빛미디어 서평단 <나는리뷰어다> 활동을 위해서 책을 협찬 받아 작성된 서평입니다."

요즘 개발자들은 머신러닝과 생성형 AI에 대해 대부분 찍먹을 시도합니다. 하지만 지금껏 나온 많은 책들이 엄청난 수식들로 가득차 있습니다. 그래서 작심삼일이 되기 쉽죠. 개념 이해도 만만찮은데 수식까지.. 그런데 이 책은 매우 실용적인 관점을 잘 지키고 있는, 정말 개발자를 위한 핸즈온 서적입니다.

나중에 저자의 면면을 살펴보니 허깅페이스 개발자들이 적은 책이네요. 역시 하수는 어려운 걸 어렵게, 쉬운 걸 어렵고, 중수는 어려운 걸 어렵게 쉬운걸 쉽게, 상수는 어려운 것도 쉽게 풀어낸다고 하더니... 트랜스포머 모델과 디퓨전 모델을 정말 쉽게(!-상대적으로) 설명해 줍니다.

생성형 AI라고 적혀 있지만, 트랜스포머 모델과 디퓨젼 모델을 다루고 있습니다. 저는 몇번 구글 스터디 잼이나 다른 책들을 통해 트랜스포머에 대해서는 조금 이해하고 있었는데, 책을 읽다보니 이 모델를 활용하여 어떤 식으로 이미지를 설명하는지를 정말 평이한 말로 이해할 수 있습니다. 물론 디테일하게 들어가면 어렵지만, 전체적인 그림을 이해하고 디테일한 기술과 수식의 영역으로 빠져들 수 있게 가이드하는 책이 이 책의 가치가 아닐까 생각됩니다.

이 책을 보기 전에 접했던, 역시나 한빛미디어에서 비슷한 시기에 나온 <핸즈온 LLM>이라는 책이 있는데, 이 두 권이 정말 좋네요. 핸즈온 씨리즈의 개념을 오라일리가 잘 뽑아냈고, 한빛이 매끄럽게 우리말로 잘 풀어서 책으로 엮었네요.

파이썬의 기본 문법과 LLM/GenAI의 기본 개념을 살짝 맛본 다음에 서비스에 적용하기 위하여 기반 기술에 대한 이해를 도와줄 책을 찾고 있다면 <핸즈온 LLM>과 <핸즈온 생성형AI> 이 두권을 권합니다. 내용은 어렵지만, 이렇게 쉽게 개념 이해를 도와주는 책을 찾기가 쉽지 않네요. 책 표지가 꼬깃꼬깃해졌는데, 너덜너덜해질 때까지 봐야할 책입니다!

snoopy9***l2025-07-28

생성형 AI를 잘 다루고 싶은 사람을 위한 바이블 '핸즈온 생성형 AI'

한빛미디어 서평단 <나는리뷰어다> 활동을 위해서 책을 협찬 받아 작성된 서평입니다

『핸즈온 생성형 AI』는 생성형 AI의 이론적 배경부터 실제 구현에 이르기까지 전 과정을 직접 체험하며 배울 수 있도록 구성된 실습 중심의 입문서입니다. 특히 GPT, 라마, 스테이블 디퓨전 등 다양한 최신 모델들을 다루고 있어 생성형 AI에 대한 종합적인 이해를 돕는 데 큰 도움이 되었습니다. 복잡할 수 있는 개념들도 시각 자료와 친절한 설명을 통해 쉽게 접근할 수 있도록 구성되어 있어, 초보자도 부담 없이 학습할 수 있었습니다. 단순한 도구 활용을 넘어, AI 기술을 능동적으로 이해하고 응용하고자 하시는 분들께 이 책을 진심으로 추천드립니다.

blueg***l2025-07-27

원리와 코드로 다가가는 생성형 AI

“한빛미디어 서평단 <나는리뷰어다> 활동을 위해서 책을 협찬 받아 작성된 서평입니다”

생성형 AI에게 질문하고 요청하는 단계에서 한걸음 더 나아갈 수 있다고 생각합니다.

생성형 AI를 통해 많은 도움을 받고 있습니다. 업무가 복잡해지는 만큼 좀 더 정교한 프롬프트를 찾거나 구성하지만 프롬프트만으로는 한계에 부딪히는 경우를 만나게 됩니다.
잘 쓰고 있지만 막상 특정 분야에 특화시키는 것처럼 응용하려고 하면 막막해집니다.
마치 사용자가 바라보는 게임과 제작자가 바라보는 게임이 다른 것처럼 생성형 AI를 활용하는 입장도 다르다고 봅니다.
전반적인 운동능력 향상은 모두에게 필요하지만 특정 종목에 집중하려면 그에 맞는 훈련과 기술 습득이 필요한 것처럼 생성형 AI를 활용할 수 있는 방법을 알아야 합니다.

트랜스포머와 확산 모델을 다룹니다.
지금 시점에 가장 많이 쓰이고 있는 모델이며 활용할 모델입니다.
모델을 하나하나 분석하지는 않지만 이해하기 위해 알아야 할 내용들이 들어가 있습니다.
쉽게 쉽게 이해할 수 있다고 말하기 힘든 부분도 있습니다.
원하는 건 이해를 바탕으로 한 활용이므로 100% 이해하겠다는 욕심을 부리지 않아도 괜찮습니다.
80%에 적용할 수 있는 20% 정도만 이해해도 큰 진전이라고 생각합니다.
파인튜닝을 하려면 어떤 과정을 거쳐야 하고, 각 단계마다 무엇을 해야 하는지 알 수 있습니다.
다양한 모델 활용 방법을 알려주고 있습니다.

생성형 AI 분야 발전 속도는 놀라움 자체이다 보니 자칫 의욕 상실에 빠질 수 있습니다.
새로운 모델이나 기술을 따라가기보다 모델 작동 원리를 알려줍니다.
원리를 바탕으로 실무에 활용할 수 있는 방법을 알 수 있습니다.

leesy***l2025-07-27

생성형 AI의 구조

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

생성형 AI 기술이 급속도로 발전하면서, 단순히 API를 호출하거나 프롬프트를 작성하는 것을 넘어서 내부 동작 원리를 이해하고 직접 구현할 수 있는 역량에 대한 수요가 높아지고 있다. 이러한 시점에서 허깅페이스 코어 개발자가 집필한 「핸즈온 생성형 AI」는 이론과 실무의 간극을 메우는 탁월한 가이드북이라 할 수 있다.

체계적인 학습 구조의 완성도

이 책의 가장 큰 강점은 생성형 AI 기술을 단계적이고 체계적으로 접근할 수 있도록 구성했다는 점이다. 1부에서는 개방형 모델 활용을 통해 기초를 다지고, 2부에서는 전이 학습을 통한 실무 응용을, 3부에서는 창의적 활용과 최신 동향을 다룬다. 이러한 구성은 독자가 자연스럽게 기초부터 고급 활용까지 단계적으로 학습할 수 있게 한다.

특히 언어 모델(트랜스포머) → 이미지 모델(확산 모델) → 오디오 모델로 이어지는 학습 흐름은 생성형 AI의 전반적인 생태계를 이해하는 데 매우 효과적이다. 각 모달리티별로 고유한 특성과 기술적 도전 과제를 학습하면서도, 전체적인 맥락에서 생성형 AI 기술의 발전 방향을 파악할 수 있다.

시각적 이해를 돕는 아키텍처 설명

기술서적에서 흔히 볼 수 있는 단점 중 하나는 복잡한 개념을 텍스트와 코드로만 설명하여 초심자가 이해하기 어렵다는 것이다. 하지만 이 책은 모델의 아키텍처를 명확한 다이어그램으로 제시하여 독자의 이해를 크게 돕는다. 트랜스포머의 어텐션 메커니즘부터 U-Net의 구조, 스테이블 디퓨전의 전체적인 파이프라인까지, 복잡한 구조를 직관적으로 파악할 수 있도록 시각화했다.

이러한 접근 방식은 단순히 코드를 따라 하는 것을 넘어서, 왜 이런 구조를 가져야 하는지, 각 컴포넌트가 어떤 역할을 하는지를 깊이 있게 이해할 수 있게 한다. 특히 확산 모델의 노이즈 제거 과정이나 CLIP의 멀티모달 임베딩 과정을 시각적으로 설명한 부분은 추상적인 개념을 구체적으로 이해하는 데 큰 도움이 된다.

실무 중심의 프로젝트 구성

이론적 설명에 그치지 않고 실제 구현 가능한 프로젝트를 제공하는 점도 이 책의 큰 장점이다. 각 장마다 제시되는 프로젝트들은 단순한 예제가 아니라 실무에서 활용할 수 있는 수준의 완성도를 보여준다. 검색 증강 생성(RAG) 구현, 드림부스를 활용한 개인화된 이미지 생성, 엔드-투-엔드 대화 시스템 구축 등은 모두 현업에서 바로 적용할 수 있는 가치 있는 내용들이다.

특히 허깅페이스와 구글 코랩 기반의 실습 환경 구성은 복잡한 설정 과정 없이도 바로 실습할 수 있게 하여 학습의 진입 장벽을 크게 낮췄다. 스테이블 디퓨전, 드림부스, LoRA 같은 최신 기술들을 단계적으로 구현해보면서 자연스럽게 기술의 진화 과정도 체험할 수 있다.

파인튜닝과 전이학습의 실무적 접근

2부에서 다루는 전이학습 부분은 이 책의 핵심 가치 중 하나라고 할 수 있다. 단순히 사전 훈련된 모델을 사용하는 것을 넘어서, 특정 도메인이나 태스크에 맞게 모델을 최적화하는 방법을 상세히 다룬다. 텍스트 분류, 생성, 지시어 기반 파인튜닝부터 이미지 생성 모델의 개인화까지, 실무에서 마주칠 수 있는 다양한 시나리오를 포괄한다.

특히 어댑터와 양자화 기법을 통한 효율적인 파인튜닝 방법은 제한된 컴퓨팅 자원으로도 고성능 모델을 구축할 수 있는 현실적인 해법을 제시한다. LoRA(Low-Rank Adaptation) 기법의 원리와 구현, 그리고 실제 성능 비교까지 제공하여 독자가 상황에 맞는 최적의 접근법을 선택할 수 있도록 돕는다.

창의적 활용과 최신 동향의 균형

3부에서는 생성형 AI의 창의적 활용 방법과 최신 기술 동향을 다룬다. 인페인팅, 이미지 편집, 컨트롤넷을 활용한 정밀한 이미지 제어 등은 단순한 텍스트-이미지 생성을 넘어서 전문적인 창작 도구로서의 가능성을 보여준다. 이러한 기법들은 디자인, 미디어, 엔터테인먼트 등 다양한 산업 분야에서 직접 활용할 수 있는 실용적인 기술들이다.

오디오 생성 부분은 상대적으로 자료가 부족한 영역인데, 이 책에서는 음성-텍스트 변환부터 텍스트-음성 변환, 그리고 생성 오디오까지 포괄적으로 다룬다. 오디오 데이터의 특성부터 트랜스포머 기반 아키텍처의 적용, 평가 방법까지 체계적으로 설명하여 오디오 생성 서비스 개발에 실질적인 도움을 제공한다.

풍부한 참고자료와 확장 학습

각 장마다 제공되는 풍부한 참고자료는 이 책의 신뢰성을 보여주는 동시에 독자의 추가 학습을 지원한다. 일반적인 기술서적이 마지막에 참고문헌을 일괄적으로 제시하는 것과 달리, 각 장의 독립성을 고려하여 관련 자료를 해당 장에서 바로 제공하는 구성은 매우 실용적이다. 5개 이상의 참고자료를 통해 더 깊이 있는 학습이나 최신 연구 동향을 파악할 수 있다.

특히 10장에서 다루는 최신 동향 부분은 빠르게 발전하는 생성형 AI 분야에서 앞으로의 방향성을 제시한다. 선호도 최적화, 긴 컨텍스트 처리, 전문가 혼합 모델, 멀티모달리티 등은 현재 가장 활발하게 연구되고 있는 주제들로, 이 분야에서 경쟁력을 유지하려는 전문가들에게 중요한 인사이트를 제공한다.

프로덕션 레벨의 실무 고려사항

Appendix C에서 다루는 프로덕션 수준의 RAG 시스템 구축은 이 책의 실무적 가치를 보여주는 핵심 부분이다. 실제 서비스 환경에서 고려해야 할 확장성, 성능, 안정성 등의 요소들을 구체적으로 다룸으로써, 단순한 프로토타입을 넘어서 실제 운영 가능한 시스템을 구축하는 데 필요한 지식을 제공한다.

결론: 생성형 AI 실무자를 위한 필수 가이드

「핸즈온 생성형 AI」는 생성형 AI 기술을 실무에 적용하고자 하는 개발자와 연구자들에게 이론부터 구현, 응용까지를 포괄하는 완성도 높은 학습서이다. 허깅페이스 코어 개발자의 실무 경험이 녹아든 내용들은 단순한 기술 소개를 넘어서 실제 개발 과정에서 마주칠 수 있는 다양한 도전과 해결책을 제시한다.

특히 시각적 설명을 통한 이해도 향상, 체계적인 학습 구조, 실무 중심의 프로젝트 구성, 그리고 최신 기술 동향까지 포괄하는 내용은 이 한 권으로 생성형 AI의 전체 생태계를 파악할 수 있게 한다. 생성형 AI 기술의 급속한 발전 속에서 경쟁력을 유지하고 실무에서 가치를 창출하고자 하는 모든 전문가들에게 강력히 추천할 만한 필독서라 할 수 있다.

dbdlsg***l2025-07-26

생성형 AI를 쓰고자 한다면 꼭 보라

우리는 "딸깍"의 시대에 살고있다.

내가 요즘 지인을 만나면 하는 말들 중 하나이다. 이제는 여러 정보를 하나하나 찾아볼 필요없이 한번에 GPT, Perplexity, Geminin 등 다양한 생성형 AI에게 질문하면 바로 알 수 있는 시대에 살고 있다.

이런 상황에서 AI를 활용하고 만들고자 하는 니즈가 많은데 이 핸즈온 생성형 AI라는 도서는 이런 상황에서 적절한 도서인 것 같다.

먼저 목차를 보면 아래와 같다.

1부 개방형 모델 활용

1장 생성 미디어 입문
2장 트랜스포머
3장 정보 압축과 표현
4장 확산 모델
5장 스테이블 디퓨전과 조건부 생성

2부 생성 모델을 위한 전이 학습

6장 언어 모델 파인튜닝
7장 스테이블 디퓨전 파인튜닝

3부 더 나아가기

8장 텍스트-이미지 모델의 창의적 활용
9장 오디오 생성
10장 생성형 AI 분야의 발전과 최신 동향

생성형 AI 핸즈온이라고 해서 처음 부터 GPT 에 대한 발전과 현재 어느 정도에 도달했고 이런 걸 어떻게 활용할 수 있다라는 이야기의 흐름으로 예상을 하고 책을 폈다.

하지만, 내 예상과 달리 놀랍게도 1부에서 트랜스포머에 대해서 나오는 것을 확인할 수 있다.

트랜스포머는 "Attention is All you need" 라는 논문을 보면 자세히 나와있는 것을 알 수 있다.

해당 도서에서 Attention 관련 부분과 트랜스포머 부분이 생각보다 상세하게 알려주어 놀랐고 좋았던 포인트 중 하나였다.

그리고 여기서 알 수 있는 내용이지만 GPT는 디코더 기반 모델이고 인코더 기반 모델도 빠짐없이 설명해주는 것을 볼 수 있다.

요즘 Multi-modal에 관심이 많은데 역시나 생성형 AI에 멀티모달이 빠질 수 없듯이 openAI에서 발표한 가장 대표적인 CLIP 관련한 내용도 포함되어 있었다.

물론, 논문 내용 그대로 모든 것을 설명하는 것은 아니지만 기본 개념과 어떻게 활용할지에 대해 설명과 코드까지 포함되어 있었다.

2부는 전이학습이라고 되어 있다.

참고로 전이학습(Transfer learning)과 Fine-tuning 은 조금 다르다.

하지만 해당 도서에서는 조금은 파인튜닝에 대해 초점이 맞춰진 설명이 주를 이루는 것 같다. 물론 전이학습이 좀 더 큰 개념이고 그 안에 파인 튜닝이 있긴하다.

3부는 더 나아가기로 멀티모달과 각각 모달들의 생성에 대해 어떻게 활용할 수 있는지에 대한 많은 방향성관 사례를 설명해주고 있다.

위 말했듯이 멀티모달에 관심이 있어 해당 부분을 중점적으로 보았는데 VLM(Vision-Language Model)에 대한 부분과 CLIP를 넘어 2022년도에 나온 BLIP에 대해서도 언급하고 있다.

전체적으로 해당 도서는 생성형 AI의 입문이라기 보다는 여러 모달들을 전체적으로 설명해주고, 해당 모델들의 파인튜닝 방법 그리고 나아가 이 각 모달들을 합친 멀티모달의 현재와 미래가 어떻게 될 지에 대해서 중점적으로 알려주는 책으로 보면 좋을 것 같다.

내가 만약 AI Agent를 활용하고자 하는 생각이 있다고 하면 꼭 보면 좋을 것 같다.

요즘은 활용에 초점을 둔 Task가 많기는 하지만 기본적인 트랜스포머는 알고 하면 좋을 것 같다는 생각을 늘 하고 있었는데 해당 도서가 그런 내 생각에 딱 맞는 목차를 가지고 있었다.

leehag1***l2025-07-26

핸즈온 생성형 AI 리뷰

"한빛미디어 서평단 <나는리뷰어다> 활동을 위해서 책을 협찬 받아 작성된 서평입니다."

이번 리뷰할 책은『핸즈온 생성형 AI』으로, 트랜스포머와 확산 모델을 기반으로 한 최신 생성형 AI 기술을 실습 중심으로 배우는 기술서다

허깅페이스 소속 개발자들이 집필한 이 책은 텍스트 생성부터 이미지 생성, 멀티모달 모델까지의 전체 흐름을 구글 코랩 기반 코드와 함께 따라가며 학습할 수 있도록 구성되어 있다

복잡한 이론 설명보다 실제 구현을 통해 개념을 체화하도록 돕는 것이 특징이다

책을 살펴보면 한 두 장을 넘기다 보면 코드가 보일 정도로 다양한 예제들이 준비되어 있다

특히 스테이블 디퓨전, 드림부스, LoRA, SDXL 같은 최신 모델 구현을 다루며, 전이학습·RAG·파인튜닝 등 실무에서 활용 가능한 고급 기법까지 폭넓게 포함되어 있다

생성형 AI에 관련된 전반적인 기술 내용을 다루기에 언어 생성 뿐 아니라 이미지 생성, 텍스트-이미지와 오디오까지 넓은 분야에 대한 내용을 담고 있다

PART 1. 생성형 AI 기초 다지기

첫 번째 파트는 생성형 AI의 전체 지형도를 조망하는 단계다.

생성형 AI의 정의와 발전 과정
생성 모델의 핵심 기법인 트랜스포머, 디퓨전 모델 소개
Hugging Face와 Google Colab 환경 구축 방법

이 파트는 실습에 들어가기 전에 “생성형 AI란 무엇인가?”에 대한 기초 인식을 다지는 역할을 한다

Hugging Face 라이브러리?와 Transformers 허브가 어떤 식으로 활용되는지도 미리 경험할 수 있다

PART 2. 텍스트 생성 – 트랜스포머의 세계

두 번째 파트는 자연어 처리(NLP) 기반 생성형 모델, 특히 트랜스포머 계열 모델의 실습과 구현이 중심이다.

텍스트 생성 및 분류 실습 (예: 뉴스 헤드라인 생성)
트랜스포머 직접 구현 및 Fine-tuning 실습

여기서는 단순히 사전학습 모델을 사용하는 수준을 넘어, 모델 구조를 커스터마이징하고 파인튜닝하며, 검색 기반 생성 모델까지 직접 구현해본다

PART 3. 이미지 생성 – 확산 모델 실전

세 번째 파트는 Diffusion 기반 이미지 생성 모델을 다룬다

스테이블 디퓨전(Stable Diffusion) 작동 원리
오토인코더(Autoencoder), U-Net 구조 학습
텍스트-이미지 매핑에 활용되는 CLIP 모델 설명
DreamBooth, LoRA 기반 사용자 맞춤 이미지 생성 실습

텍스트→이미지 생성, 즉 Text-to-Image(T2I) 실습은 이 책에서 가장 실전감 있는 파트다

특히 DreamBooth나 LoRA를 활용한 사용자 개인화는 요즘 개인 모델 튜닝에 관심 있는 실무자에게 큰 도움이 된다.

PART 4. 멀티모달 생성 – 소리, 이미지, 텍스트를 넘나드는 생성 AI

네 번째 파트는 생성형 AI의 멀티모달 확장성을 다룬다. 이 영역은 연구자뿐 아니라 AI 제품을 만드는 메이커에게도 매우 중요한 주제다.

오디오 생성 (텍스트→오디오)
이미지 인페인팅 / 아웃페인팅 실습
텍스트-비디오, 텍스트-3D, 멀티모달 모델의 흐름 정리

이 파트에서는 단순한 생성에서 나아가 “사용자가 의도한 방식으로 창의적 제어를 가능하게 하는 방식”을 배울 수 있다

PART 5. 생성형 AI의 미래와 실제 적용

마지막 파트는 지금까지 다룬 내용을 바탕으로 생성형 AI의 활용 전략과 기술 흐름을 정리한다.

긴 컨텍스트 모델(Long-context transformers)의 부상
실무 적용시 고려할 점들 (성능 vs 비용, 윤리, IP 등)
생성형 AI 제품화 과정에 필요한 실전 조언

여기선 기술적 깊이보다는 넓은 관점에서 “우리가 생성형 AI와 함께 어디로 가고 있는가”에 대한 시야를 제공한다

특히 AI 기술을 현업 서비스에 적용하려는 사람들에게 유용한 인사이트가 많다

마무리

"실습으로 흡수하는 생성형 AI의 정석"

이 책은 이론 위주로 흐르는 전통적인 AI 책들과 달리, "실습하며 배우고, 직접 만들어보며 익히는" 방식에 초점을 맞췄다

생성형 AI에 대한 전반적인 기술들을 빠르게 따라가고 싶은 실무자, 또는 생성형 AI를 입체적으로 다뤄보고 싶은 메이커/개발자가 보기에 적합할 것으로 생각된다

✔️ 트랜스포머 + 확산모델 모두 다룸
✔️ 최신 모델(DreamBooth, LoRA, RAG 등) 실습 가능
✔️ 복잡한 이론보다 “써보며 체화”하는 접근
✔️ 실무자·메이커·기획자 모두에게 맞춤형 실용성

zzo***l2025-07-25

텍스트·이미지·오디오까지: RAG + SDXL + Whisper 실습형 생성형 AI

한빛미디어 서평단 <나는리뷰어다> 활동을 위해서 책을 협찬 받아 작성된 서평입니다.

핸즈온 생성형 AI

생성형 AI가 화두인 요즘, 단순히 ChatGPT나 미드저니 같은 도구를 사용하는 것을 넘어서 실제로 모델을 이해하고 커스터마이징하고 싶을 때가 종종 있다. 모델을 좀 더 깊게 이해하고 원리를 이해해 보기에도 좋을 것 같아 이 책을 읽게 되었다.

책의 전체적인 구성

이 책은 크게 3부로 나뉘어 있다. 1부에서는 기존에 공개된 모델들을 활용하는 방법을, 2부에서는 내 데이터로 모델을 파인튜닝하는 방법을, 3부에서는 좀 더 창의적이고 고급 활용법을 다룬다. 처음부터 끝까지 읽어보니 학습자의 수준을 고려한 단계적 구성이 잘 되어 있다는 느낌이었다.

실습 프로젝트가 핵심

각 장마다 실제 프로젝트가 포함되어 있는데, 이게 이 책의 가장 큰 장점이다. 예를 들어:

2장에서는 언어 모델을 이용한 텍스트 생성 프로젝트
3장에서는 의미 기반 이미지 검색 프로젝트
5장에서는 Gradio로 인터랙티브 데모 만들기
6장에서는 검색 증강 생성(RAG) 프로젝트
7장에서는 SDXL 드림부스 LoRA 학습하기

이런 식으로 각 장에서 배운 이론을 바로 실습으로 적용해볼 수 있어서 이해도가 훨씬 높아진다. 특히 RAG나 LoRA 같은 최신 기법들을 직접 구현해볼 수 있다는 점이 좋았다.

허깅페이스 생태계 활용

책 전반에 걸쳐 허깅페이스의 다양한 도구들을 활용한다. 트랜스포머 라이브러리는 물론이고, 디퓨저스, 데이터셋, 그라디오까지 실무에서 실제로 많이 쓰이는 도구들을 배울 수 있다. API 문서만 보면 이해하기 어려운 부분들을 실제 예제를 통해 배우니까 훨씬 와닿았다.

확산 모델 부분이 특히 인상적

4장과 5장에서 다루는 확산 모델 부분이 개인적으로 가장 도움이 되었다. 스테이블 디퓨전이 어떻게 작동하는지 수학적 원리부터 실제 구현까지 상세히 설명해준다. 특히 5장의 "주석이 달린 샘플링 루프" 부분은 코드 한 줄 한 줄이 무엇을 하는지 자세히 해설되어 있어서 확산 모델의 동작 과정을 완전히 이해할 수 있었다.

파인튜닝이 핵심

6장과 7장의 파인튜닝 부분도 실무적으로 매우 유용하다. 언어 모델과 이미지 생성 모델 모두 내 데이터로 어떻게 학습시키는지 알 수 있다. 특히 LoRA나 어댑터 같은 효율적인 파인튜닝 기법들을 배울 수 있어서 실제 프로젝트에서 바로 써먹을 수 있을 것 같다.

양자화 부분도 인상적이었다. GPU 메모리가 제한적인 환경에서 어떻게 큰 모델을 효율적으로 돌릴 수 있는지 구체적인 방법을 제시한다.

멀티모달까지 커버

텍스트, 이미지뿐만 아니라 9장에서는 오디오 생성까지 다룬다. 음성 합성이나 오디오 생성은 다른 책에서 잘 다루지 않는 영역인데, 이 책에서는 Whisper부터 음성 합성까지 전체적인 파이프라인을 배울 수 있다.

"핸즈온 생성형 AI"의 핵심 강점

원리부터 응용까지, 탄탄한 구성: 오토인코더, CLIP, U-Net 등 핵심 개념부터 시작해 텍스트, 이미지, 오디오를 생성하는 실전 프로젝트까지 단계별로 학습합니다.
최신 기술 총망라: 드림부스(DreamBooth), LoRA, SDXL, RAG(검색 증강 생성) 등 현재 가장 주목받는 최신 기술들을 직접 구현해 볼 수 있습니다.
실전 중심의 '핸즈온' 학습: 복잡한 설정 없이 구글 코랩 환경에서 바로 실습이 가능하며, 각 장마다 연습 문제와 도전 과제를 제공하여 학습 내용을 완벽히 소화할 수 있도록 돕습니다.
멀티모달리티와 미래 전망: 텍스트와 이미지를 넘어 오디오 생성, 3D 비전, 비디오 생성 등 생성형 AI의 최신 동향과 미래 발전 방향까지 짚어주어 넓은 시야를 갖게 합니다.

이 책이 필요한 분

GPT, Midjourney를 사용해봤지만 그 동작 원리가 궁금한 개발자
단순 API 호출을 넘어, 나만의 생성 모델을 만들고 파인튜닝하고 싶은 분
허깅페이스 생태계를 활용해 실무 프로젝트를 진행하고 싶은 엔지니어 및 연구자
최신 AI 논문은 읽었지만, 실제 코드로 구현하는 데 어려움을 느끼는 분

결론적으로 "핸즈온 생성형 AI"는 생성형 AI 분야의 '블랙박스'를 열어보고 싶은 모든 이들을 위한 필독서입니다. 직관적이고 실용적인 설명을 통해 막연했던 생성형 AI 개념을 명확히 하고, 직접 모델을 만들고 개선하는 경험을 제공합니다. 생성형 AI의 진정한 전문가로 거듭나고 싶다면, 이 책과 함께 그 깊이 있는 여정을 시작해 보시길 강력히 추천합니다.

nanhmjj***l2025-07-22

[리뷰] 핸즈온 생성형 AI

다양한 생성형 AI 모델을 빠르게 활용할 수 있는 방법은 물론 내재된 근간 원리에 대한 설명도 간결하다. 무엇보다 실전에서 발생하는 다양한 시행착오와 경험을 꼼꼼하게 수록한 점이 돋보인다.

텍스트, 영상, 음성 전반을 아우르는 트랜스포머, 스테이블 디퓨전과 U-Net, 멀티모달과 CLIP 등의 생성형 AI 모델의 원리와 활용법을 다룬 책이다.

핸즈온 시리즈가 가지는 특징답게 원리를 빠르게 파악할 수 있다는 장점 외에도 빠르게 베이스 라인 코드를 구축하여 실무에 적용할 수 있도록 구성된 점이 돋보이는 장점이다.

특히, 저자들은 허깅페이스에서 근무하는 만큼 실무에 필요한 다양한 모델들을 실무적으로 소개하는 것은 물론 하나의 파트를 할애하여 파인튜닝 기법을 소개하고 있다.

파인튜닝의 일반적인 7단계 과정을 하나씩 실습하며 진행하면 전반적인 감을 잡을 수 있다. 그 과정에서 지시 기반 파인튜닝과 같은 성능을 개선하는 디테일한 방법도 놓치지 않고 소개하고 있어 마음에 들었다. 설명의 분량이 부족할지언정 실무에서 필요한 과정 하나하나 놓치지 않고 짚어주는 부분은 책의 또 다른 별미이다.

허깅페이스 커리어 배경 덕분에 잘 알지 못했던 모델들을 다양하게 접해볼 수 있다는 점도 장점이다.

다른 서적의 경우 보통은 텍스트 기반의 파인튜닝 기법 정도만 소개하는 반면 다소 다양한 방법론이 존재하는 스테이블 디퓨전 파인 튜닝을 소개하고 있는 것도 반가웠다.

멀티모달이 대세인 만큼 텍스트, 영상, 음성 어느 한 영역에 집중하지 않고 다양한 모델들을 다루고 CLIP과 같은 모델과 더불어 멀티모달의 개념에 대해서도 설명하고 있다.

그 외에도 생성형 AI의 근간이 된 트랜스포머나 VAE 등의 모델을 다루고 핵심 원리를 전달하고 있어 활용의 깊이를 더해주고, 검색 증강 생성(RAG) 기법까지 연계하여 실무에 마주할 수 있는 다양한 실전 팁을 제공한다는 장점이 있다.

핵심 기본 개념은 주로 파트1에 소개되는데 트랜스포머를 비롯 무엇하나 빠질 수 없는 중요한 개념이다. 이 기본 구성요소에 대한 이해 없이는 Gen AI를 깊이있게 파악하고 미세조정하기 어렵기 때문에 반드시 숙지해야 하는 개념이다.

텍스트 분야에서 트랜스포머를 설명했다면, 이미지 분야에서는 GAN부터 U-Net과 같은 스테이블 디퓨전의 핵심 모델의 개념과 원리를 설명한다.

다만, 실전 중심으로 선 구현 후 조정하는 경우 먼저 파트2 이후를 읽고 나중에 파트1을 읽어도 될 것 같다. 잠재공간 탐색은 생성형 AI에서 활용되는 주요 원리임에도 당장의 서비스 구현에는 필요하지 않기 때문이다.

후반부에 이르면 바늘찾기와 같은 맥락 검색 평가 기법을 소개하며 검색의 품질을 높이는 방법들이 제시되는가 하면, 추론 서버와 학습 서버 각각의 메모리 요구사항과 같은 디테일한 부분도 잘 전달하고 있어 온프레미스 방식의 구축에 다양한 해법을 준다.

텍스트-이미지 모델의 경우 세부적으로 들어가면 리얼리티나 품질을 위한 다양한 기능이 존재하기 마련인데 인페인팅이나 컨트롤넷과 같은 다양한 기법들이 빠지지 소개되고 있어 유익했다.

실무를 경험하며 저자들이 중요하다고 생각했거나 시행착오를 거친 주요 자료들의 핵심을 잘 정리한 느낌이다.

음성 파트의 경우 텍스트, 이미지 파트에 비해 파인튜닝 기법도 소개되지 않고 9장 한장 정도에 소개되어 있어 약간의 아쉬움도 있지만 파형 변환과 같은 필수적인 내용이 담겨있어 유익하다.

대신, 향후 연구해보면 좋을 데이터셋이나 모델 등 필요한 부분은 꼼꼼하게 챙겨주고 있다.

요약하자면, 클라우드 기반보다는 온프레미스 기반으로 LLM을 구축하여 활용하는 실무 진영에 더욱 도움되는 책으로 빠르게 Gen AI 기술을 익히고 구현해 보고 싶은 실무자들에게 일독을 권하고 싶다. 이 베이스 라인 코드들을 기반으로 조금 더 기술과 연구를 가미한다면 괜찮은 생성형 AI 기반의 서비스를 제작 및 제공할 수 있을 것이다.

gand***l2025-07-21

공부하고자 하는 사람들을 위해 꼼꼼하게 신경을 많이쓴 충실한 교재

"한빛미디어 서평단 <나는리뷰어다> 활동을 위해서 책을 협찬 받아 작성된 서평입니다."

책 제목에서 필요한 정보는 다 제공해주고 있다.

트랜스포머와 디퓨전 모델 기반의 생성형 AI를 실습해보면서 공부할 수 있도록 해주는 책이다.

그것도 6월 30일에 출간한 따끈따끈한 책이다.

참고로 원서는 24년 11월에 출간했다.

이 책은 입문자를 위한 책은 아니다.

파이썬이나 파이토치 등을 써봤고, 머신러닝이나 딥러닝에 대해서 살짝은 공부한 사람들을 위한 책이다.

그리고, 개인적으로 아주 좋아하는 풀컬러 책이다 !!!

최근 빠르게 발전하고 변화하는 AI 세상이다보니

원서의 코드들이 지금 실행하기에 이슈가 있을 수도 있는데,

예제 코드들을 다시 확인하고 정리해서 제공해주신다.

이 책은 총 10개 챕터를 3부로 나누어 구성하고 있다.

[1부 개방형 모델 활용]
1장 생성 미디어 입문
2장 트랜스포머
3장 정보 압축과 표현
4장 확산 모델
5장 스테이블 디퓨전과 조건부 생성

[2부 생성 모델을 위한 전이 학습]
6장 언어 모델 파인튜닝
7장 스테이블 디퓨전 파인튜닝

[3부 더 나아가기]
8장 텍스트-이미지 모델의 창의적 활용
9장 오디오 생성
10장 생성형 AI 분야의 발전과 최신 동향

생성형 AI라고 해서 LLM 중심으로만 설명해주는 것이 아니라

Diffusion Model에 대해서도 설명을 해주면서 이미지 생성에 대해서 충실히 알려주고 있고

9장에서는 오디오에 대한 것 까지도 언급해주고 있다.

그리고, 각 챕터의 뒷 부분에 "연습 문제"와 "도전 문제"를 두어서

이 책을 스터디 용도로 사용하기에도 정말 좋다.

그리고 마지막 10장을 보면 이후에 어떤 주제를 추가적으로 공부하면 좋을지에 대해서도 설명해준다.

정말 공부하고자 하는 사람들을 위해 꼼꼼하게 신경을 많이쓴

충실한 교재라고 볼 수 있다.

haram***l2025-07-20

핸즈온 생성형 AI - 생성형 AI에 대한 기초를 확실히 다질 수 있는 교과서 -

"한빛미디어로부터 책을 협찬 받아 작성된 서평입니다."

핸즈온 생성형 AI

- 생성형 AI에 대한 기초를 확실히 다질 수 있는 교과서 -

안녕하세요. 오늘 소개할 『핸즈온 생성형 AI』 입니다. 이 책은 생성형 AI의 기본을 이해하고 최신 기술까지 습득하기 원하는 독자들에게 아주 좋은 책입니다. 복잡한 이론에 치우치기보다, 이해하기 쉬운 설명과 직접 실행하며 따라할 수 있는 실습 코드의 균형을 맞추는 데 중점이 맞추어져 있으며, 여러 최신 모델을 직접 다뤄보며 생성형 AI의 기본 원리를 확실하게 익힐 수 있습니다.

책의 전체적인 내용은 기본적으로

1부는 생성형 언어모델, 생성형 이미지 모델 의 기본

2부는 생성형 언어모델, 생성형 이미지 모델의 응용 순으로 구성되어 있으며

챕터 9장에서 오디오 모델, 10장에서 최신 트랜드 설명이 나오는 형식으로 구성되어 있습니다.

이 책을 공부하기 전에 필요한 선수지식

이 책은 파이썬 기초 문법, 파이토치를 활용한 딥러닝 코드 작성, 허깅페이스 사용법을 알고 있어야 실습 코드를 이해하고 따라할 수 있습니다.

이 책을 통해 배우는 내용

이 책은 생성형 AI의 핵심 기술인 트랜스포머와 확산 모델을 체계적으로 다룹니다. 각 장은 명확한 이론 설명으로 시작하고, 곧바로 실습 코드로 넘어가기 때문에 개념이 실제 어떻게 구현되는지 명확하게 파악할 수 있습니다.

1부 : 개방형 모델 활용 (1~5장)

1부에서는 트랜스포머, 오토인코더, 확산 모델의 기초에 대해서 공부합니다.

1장: 생성형 모델의 발전과정을 역사적 순서에 따라서 쭉 공부할 수 있습니다.

2장: 트랜스포머 생성형 언어모델의 근간인 트랜스포머에 대해서 자세히 공부합니다.

특히 트랜스포머의 인코딩과 디코딩을 따로 구분해서 계보도를 제공하기 때문에 언어모델의 발전사를 한 번에 알 수 있어서 좋았습니다.

생성형 언어모델을 사용할 때 필수적인 퓨샷 개념도 잘 설명해 주고 있습니다.

3장 정보 압축과 표현에서는 생성형 이미지 모델의 근간이 되는 오토인코더부터 나옵니다.

그리고 4장에서 확산모델로 넘어갑니다

1부 마지막인 5장에서는 일반 확산 모델에서 생성되는 이미지를 제어할 수 없었던 문제를 어떻게 제어할 수 있게 되었는지를 설명합니다.

이처럼 1장에서는 현재 나와있는 모델들의 발전과정과 사용법 그리고 그 근간이 되는 이론에 대해서 자세히 공부할 수 있습니다.

2부 : 생성 모델을 위한 전이 학습 (6~7장)

2부에서는 1부에서 공부했던 모델들을 직접 파인튜닝해서 사용자의 활용목적에 더 적합하게 업그레이드 하는 방법에 대해서 자세히 알려줍니다. 2부에서도 먼저 언어모델에 대해서 공부하고 나중에 이미지 모델에 대해 나옵니다.

6장에서는 생성형 언어모델을 파인튜닝하는 방법에 대해서 설명합니다.

허깅페이스에서 내려받아 파인튜닝 할 수 있는 모델들에 대해서 정리해놓은 부분이 아주 유용했습니다.

그리고 거대 언어모델을 파인튜닝 하는것은 엄청난 컴퓨팅 자원이 필요합니다.

메타의 라마 3 8B 모델을 파인 튜닝하는데 필요한 최소 VRAM의 용량은 24G 입니다.

VRAM의 용량은 24G를 가진 그래픽 카드는 보통 300만원이 훌쩍 넘기 때문에 비용도 비용이고 시간과 전기요금은 별도입니다.

그래서 비디오 메모리를 적게 사용하면서도 훈련을 할 수 있는 여러가지 방법이 나왔는데 이 책은 그런 부분까지도 아주 자세히 다루고 있습니다.

또한 실제로 작동하는 코드도 있기 때문에 Google Colab 유료 버전을 이용해서 실제로 실습을 해볼 수도 있습니다.

1부에서 언어모델과 이미지 모델에 대해서 쉽고 자세하게 설명해 놓은 부분과 활용방법에 대한 내용도 좋았지만 이 책의 정말 강점은 2부의 파인튜닝이라고 생각합니다.

7장 스테이블 디퓨전 파인튜닝

언어모델과 마찬가지로 7장에서는 이미지 모델에서 파인튜닝을 해 볼 수 있도록 공개되어 있는 스테이블 디퓨전 모델을 이용해 파인튜닝을 공부합니다.

3부 : 더 나아가기 (8~10장)

3부에서는 앞에서 공부한 내용을 융합해서 활용하는 법에 대해서 설명합니다.

그리고 오디오에 대한 내용을 9장에서 소개하고 10장에서는 생성형 AI 분야의 발전과 최신 동향에 대해서 안내하고 마무리 합니다.

이 책의 장점

이해하기 쉬운 설명: 과도한 수식이나 이론 대신, 핵심 개념을 전달하는 데 초점을 맞춘 설명으로 구성되어 있습니다.

검증된 실습 코드: 모든 예제 코드는 구글 코랩 환경에서 잘 작동하며, 비교적 간결하여 입문자도 쉽게 따라하고 변형해볼 수 있습니다.

다양한 모델 활용: GPT, 라마, 스테이블 디퓨전, 뮤직젠 등 현재 가장 주목받는 다양한 생성형 AI 모델들을 직접 사용해 볼 수 있는고 파인튜닝도 경험할 수 있는 기회를 제공합니다.

이런 독자에게 권장합니다

생성형 AI를 처음 공부하지만, 직접 코드를 실행하며 배우고 싶은 분

이론적인 깊이보다 실제 모델을 다루는 실용적인 지식이 필요한 개발자

여러 종류의 생성형 AI 모델을 빠르게 경험하고 비교해보고 싶은 학생 및 연구원

결론

『핸즈온 생성형 AI』는 생성형 AI 분야의 입문자를 위한 훌륭한 첫걸음입니다. 명확한 설명과 간결한 실습 코드, 그리고 여러 최신 모델을 직접 다뤄볼 수 있는 경험을 통해 이 분야의 튼튼한 기초를 쌓을 수 있습니다. 이론과 실습의 균형이 잘 잡힌 책을 찾는다면 좋은 선택이 될 것입니다.

핸즈온 생성형 AI

GPT, 라마, 뮤직젠, 스테이블 디퓨전으로 배우는 트랜스포머와 확산 모델 활용법

체계적인 학습 구조의 완성도

시각적 이해를 돕는 아키텍처 설명

실무 중심의 프로젝트 구성

파인튜닝과 전이학습의 실무적 접근

창의적 활용과 최신 동향의 균형

풍부한 참고자료와 확장 학습

프로덕션 레벨의 실무 고려사항

결론: 생성형 AI 실무자를 위한 필수 가이드

1부 개방형 모델 활용

2부 생성 모델을 위한 전이 학습

3부 더 나아가기

마무리

핸즈온 생성형 AI

책의 전체적인 구성

실습 프로젝트가 핵심

허깅페이스 생태계 활용

확산 모델 부분이 특히 인상적

파인튜닝이 핵심

멀티모달까지 커버

최신 동향까지

"핸즈온 생성형 AI"의 핵심 강점

이 책이 필요한 분