서론올해로 5년째 수행하는 토이 프로젝트, KBO 리그 MVP 맞히기2024.10.12 - [데이터 분석/머신러닝] - 2024 KBO MVP를 선수 스탯을 통해 머신러닝으로 예측해보기데이터 수집~예측 방법에 대한 자세한 내용은 작년 글을 참고하길 바라며,까먹어서 하지 않았던 2022년을 제외하고, 2021, 2023, 2024년 모두 MVP 예측에 성공하였다. 사실 작년의 경우 MVP 후보가 김도영으로 너무 압도적이어서 재미가 없었는데, 올해는 생각보다 강한 후보가 둘이 있다.한화의 폰세와 삼성의 디아즈이다.폰세는 17승 1패 1.89의 평자책으로 투수로서 압도적인 성적을 거두며 다승, 평자책, 탈삼진, 승률 4관왕을 달성했다.디아즈는 전경기를 출전하며 외국인 선수 최초 50홈런 달성과 1.000이 넘..

MCP란?Model Context Protocol로, 애플리케이션이 LLM에 컨텍스트를 제공하는 방법을 표준화하는 개방형 프로토콜이다. ( 모델 컨텍스트 프로토콜 (MCP) - Anthropic, Claude 모델로 유명한 Anthropic에서 표준을 제시하였다.) 이렇게만 설명하면 어려울 수 있는데, 쉽게 말하면 "툴"을 만들어서 "서버"에 등록해놓고, LLM이 서버에 접속하여 필요한 툴을 선택하고 사용하는 것을 "표준화"한 것이다. LangGraph를 써 본 사람이라면 `create_react_agent`와 유사하다는 것을 파악할 수 있을 것이다. MCP 서버를 쓰는 이유는?앞서 말했던 `create_react_agent`와 비슷하다면 왜 MCP 서버를 구축해서 쓰는 걸까? 그 이유는 MCP가 "표..

0. 결론for msg, metadata in graph.stream( input, stream_mode="messages", ): if msg.content and metadata["langgraph_node"] == "summarizer": text_chunk = msg.content[0].get('text', '') print(text_chunk, end='', flush=True)`graph.stream(input, stream_mode="messages")`를 이용하여 가장 마지막 node(위 코드에선 `summarizer`)에 대해 답변을 출력하도록 한다. 1. LangGraph의 AgentAgent는 LLM에게 tool을 쥐어주고, 알아서 판단해..

배경LLM을 이용한 서비스, 예를 들면 지식 기반의 답변을 하는 챗봇을 개발하고자 할 때 API가 필요할 수 있다. 문제는 자주 사용하는 REST API는 streaming 응답을 지원하지 않기 때문에 다른 방법으로 개발할 필요가 있다. 다음과 같은 방법들이 있다. 1. 서버를 통한 API 생성EC2와 같은 클라우드든 온프레미스 환경이든 해당 서버에서 flask나 fastapi 같은 걸로 API를 구축하여 배포하는 것이다.다만 사용자가 적을 경우 비용이 많이 든다는 단점과 어차피 서버를 띄운다면 API를 굳이 만들어야 하나? 하는 의문이 생기게 된다. 2. Lambda의 함수 URL을 이용한 streamingLambda의 기능 중 API Gateway 연결 없이 API처럼 사용할 수 있게 하는 함수 UR..

https://github.com/woojangchang/tkinter_apps/tree/master/wheel_packager목적Wheel File Packager는 .whl 및 .zip 파일을 업로드하여 자동으로 python.zip 파일을 생성하도록 돕는 앱이다.AWS Lambda Layer를 생성하기 위한 목적으로, 업로드한 .whl 파일의 압축을 해제한 후, 모든 파일을 python/ 폴더 내부에 정리하여 python.zip 파일로 압축한다. 기존 `python.zip` 파일에 추가로 압축 해제가 필요한 경우에도 사용할 수 있다.기능- .whl 및 python.zip 파일 업로드 지원- 기존 python.zip 파일과 병합 가능- 업로드한 .whl 파일을 자동으로 python/ 폴더에 정리- py..

1. Vue.js 앱을 로컬호스트로 올리기(1) Ubuntu 설치2025.02.28 - [데이터 분석] - Windows에서 WSL2와 Ubuntu 설치 및 Docker 사용하기(2) Node.js 설치sudo apt updatesudo apt install nodejs npm (3) Vue CLI 설치npm install -g @vue/cli (4) 새로운 Vue 프로젝트 생성vue create my-vue-app (5) Vue 앱 실행cd my-vue-appnpm run serve `http://localhost:8080`로 접속하여 Vue 앱이 정상적으로 실행되고 있는지 확인  2. 코드 수정하기(1) Vim 사용cd my-vue-appvim src/App.vue- `i` 키로 편집 모드- 코드 수..

Granger 인과관계(Granger Causality)란?Granger 인과관계(Granger Causality)는 시계열 데이터의 인과관계를 통계적으로 분석하는 기법이다. "변수 X가 변수 Y의 미래 값을 예측하는 데 유의미한 정보를 제공하는가?"라는 질문에 답하기 위해 고안된 방법이다.Granger 인과관계의 핵심 개념은 시계열의 시간적 선후 관계에 있다. 단순한 상관관계와는 다르게, 과거의 X 값이 Y의 미래 값을 얼마나 잘 예측하는지를 살펴본다는 점이다.Granger 인과관계의 수학적 정의Granger 인과관계는 다음의 두 개의 자기회귀(Autoregressive, AR) 모델을 비교함으로써 정의된다.1. 기준 모델 (Baseline Model)$Y_t = \alpha_0 + \sum_{i=1}..

OllamaOllama는 GPT-4o나 Gemini와 같은 LLM을 로컬 컴퓨터에서 돌릴 수 있도록 돕는 도구이다. 물론 오픈 소스로 풀린 LLM만 사용할 수 있긴 하지만 요즘엔 Llama나 Gemma 같은 성능이 좋은 오픈 소스 모델도 많이 등장했기 때문에 더욱 떠오르고 있는 툴이다.근데 왜 로컬 컴퓨터에서 굳이 LLM을 실행시켜야 할까? 크게 두 가지 장점이 있을 것이다.1. 보안 강화딥시크 사태에서 알 수 있듯, 웹을 통해 사용하는 LLM은 내 데이터가 유출될 가능성이 있다. 딥시크 뿐만 아니라 OpenAI의 ChatGPT도 별도 설정을 하지 않을 경우 대화 내용을 모델 학습에 사용하게 되며, 임시 채팅을 하더라도 최대 30일동안 채팅 내용을 보관하게 된다. 혹시라도 OpenAI가 해킹을 당한다면 ..

배경Windows 환경에서 가장 접근하기 쉬운 Docker 설치 방법은 Docker Desktop를 이용하는 것이다. 하지만 Docker Desktop은 개인 용도로 사용한다면 무료지만 상업적으로 사용하려면 돈을 지불해야만 한다.하지만 Docker Desktop이 아닌 Docker만 사용하는 것은 상업적으로 무료다. 그러므로 Windows에서 Linux 환경을 쓸 수만 있다면 Docker를 라이센스 문제 없이 상업적으로도 사용할 수 있다. 그걸 위하여 WSL2와 Ubuntu를 설치하고 해당 환경에서 Docker까지 설치해보도록 한다. WSL2 설치1. PowerShell을 관리자 권한으로 실행 2. `wsl --install` 명령어를 통해 WSL 설치기본적으로 WSL2가 설치되는데, 혹시 모르니 다음 ..

서론올해로 4년째 해보는 토이 프로젝트이다. 먼저 결론부터 쓰자면 2024 KBO MVP는 김도영이 될 것으로 머신러닝 예측 결과가 나왔다. 2021년부터 계속해온 MVP 예측 결과를 정리하면 아래와 같다.연도예측결과2021미란다미란다2022(잊음)이정후2023페디페디2024김도영??? 2022년에는 잊고 있어서 빼먹었고, 2021, 2023년은 MVP 발표가 된 후 예측했던 거라 감흥이 적었다면 올해는 MVP 발표가 되기 전이라 결과가 기대된다. 아래부터는 어떻게 예측했는지를 설명하고자 한다. 데이터 수집 및 정제당연한 소리지만 우선 데이터를 수집해야한다. 투, 타 모두 연도별로 선수 성적 데이터를 가져오는데 전체 데이터를 가지고 오면 MVP가 매우 적은 불균형한 데이터가 된다. 이를 막기 위해 연도별..