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안녕하세요, 맥북 로컬에 ComfyUI를 실행하기 위한 설치 가이드입니다.처음엔 ComfyUI와 관련된 내용이 너무 많아 헤맸던 기억이 있어서 뉴비에게 도움이 되고자 남깁니다- step 1. 깃 클론하기터미널을 열고, 설치를 원하는 폴더에서 아래 명령어를 입력해 ComfyUI를 다운받습니다.git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI GitHub - comfyanonymous/ComfyUI: The most powerful and modular diffusion model GUI, api and backend with a graph/nodes interfaceThe most powe..

GitHub 기본 Fork 기능은 포크된 저장소의 공개/비공개 설정을 마음대로 바꿀 수 없습니다.따라서 공개 저장소를 직접 Private 저장소로 가져오려면 약간의 우회 방법이 필요합니다.공개 저장소를 비공개 저장소로 복제하려면 어떻게 해야 할까요? 과정은 간단합니다:(1) 원본 저장소를 bare clone → (2) 새로운 비공개 저장소 생성 → (3) mirror push (1) 원본 저장소를 bare clone하기git clone --bare https://github.com/원본사용자/원본저장소.git 📌 --bare 옵션은 파일을 복사하는 것이 아니라, 저장소의 Git 히스토리만 복사하는 명령어입니다. (2) 비공개 저장소 만들기자신의 GitHub에서 New Repository 클릭 → 이름을..

현재 배민에서는 '먹어본 이웃의 한 마디'라는 코너를 통해서 가게 추천 서비스를 제공하고 있습니다.(현재는 UI가 바뀐 것 같습니다) GPT-4를 활용하여 리뷰 일부를 분석해서 메뉴 및 관련 식당 추천 서비스를 제공하는 것이라고 하는데요,GPT-4가 좋은 성능을 보이는 건 맞지만 비용이 많이 필요하다는 단점이 있습니다. 그래서 이번 프로젝트에서는 10B의 비교적 작은 모델을 사용하여 Local에서도 적은 비용으로 활용 가능한 배민의 맛집 추천 서비스를 구현해보도록 하겠습니다. 1. PROCESS먼저 전체 프로젝트 구조도는 다음과 같습니다.하나씩 살펴볼까요? 2. DATASET 개요첫 번째로, 데이터셋 개요는 이렇습니다.  ① 한국어 영화리뷰 데이터셋:-  train: 36k, validation: 1.3..

요즘 멀티모달을 공부하고 있기 때문에 AI로 그림그리기에 빠져있는데요,Tensor.Art를 활용해서 간단하게 저의 주챔인 리그오브레전드의 자야를 그려보도록 하겠습니다. -- 먼저 모델을 선택해줍니다. Illustrious 베이스의 'WAI-NSFW-illustrious-SDXL - v9' 모델을 사용해보았습니다.Illustrious XL은 깡체급도 좋기로 이미 소문난 모델이기 때문에 저는 Illustrious 베이스인 모델을 좋아합니다.Illustrious에 대해 궁금하신 분들은 테크니컬 리포트도 읽어보시는 걸 추천합니다. https://arxiv.org/abs/2409.19946Park, S. H., Koh, J. Y., Lee, J., Song, J., Kim, D., Moon, H., ... & ..

2023.11.21 - [STUDY/📊 Data Analytics & Stats] - [Statistics] 데이터 분석가의 숫자유감(1) [Statistics] 데이터 분석가의 숫자유감(1)🤔 Why? Data Analysis에 대해 공부할수록 통계 지식에 대한 필요성을 느낍니다. 코드마다 데이터를 어떻게 처리해야 논리적인 근거가 될지, 한편으로는 데이터가 너무 편향적으로 해석되진 않을지jeonyn.tistory.com💡 Insights.CH.08 시계열 데이터"세상은 시간과 함께 돌아간다." 여기서 얻는 인사이트는 데이터는 일희일비가 아닌 넓은 시야로 봐야 더 많은 해석을 할 수 있다는 것입니다. 시계열 데이터를 분석할 때는 크게 1) 추세 / 2) 주기 / 3) 계절성으로 구분합니다. 책의..

🤔 Why?Data Analysis에 대해 공부할수록 통계 지식에 대한 필요성을 느낍니다. 코드마다 데이터를 어떻게 처리해야 논리적인 근거가 될지, 한편으로는 데이터가 너무 편향적으로 해석되진 않을지에 대한 고민을 합니다. 그래서 통계적 지식을 탄탄히 마련해서 이러한 고민과 걱정을 덜고, 더 논리적이고 객관적인 데이터 분석을 위해 이 책과 함께 개념 정리를 해보고자 합니다.💡 Insights.CH.01 상관관계와 인과관계 "상관관계는 인과관계를 나타내지 않는다." 관련성이 있다고 해서 모든 관계가 인과관계에 있는 것이 아님을 주의해야한다는 것을 배웠습니다. 특정 변수 간의 상관관계가 의미있게 나온다고해서 해당 변수가 반드시 그 문제의 원인이 되진 않기 때문입니다. 예를 들어, 탕후루가 인기가 높아졌..