Python (9) 썸네일형 리스트형 Ollama, RAG, Chroma, Llama 3.2 활용 - 주식 종목 목표가 리포트 하기 ollama 의 샘플 langchain-python-rag-document을 활용하여. 온라인 pdf 를 임베딩 하고 chromadb 에 넣어 PDF 기반으로 질문을 하도록 해보았다. 아주 간단한 예시로, 네이버 증권에서 제공하는 삼성SDI 종목의 종목분석 리포트를 대상으로 하였으며chromadb 는 로컬 환경에 따라 18000 포트로 변경하였다. - llama 3.2 ko bllossom 3b (https://huggingface.co/Bllossom/llama-3.2-Korean-Bllossom-3B) 모델 사용- 프롬프트 응답시 json 포맷 제한- chroma db 에 데이터 임베딩- 임베딩 데이터 기반 질의 응답 질문 : 삼성SDI 목표 주가는?답변 : 540000 from langchain_.. 암호화폐 등락률 정보를 디스코드로 전달받기 (feat. Crypto Bubbles) 우연히 재미난 사이트를 알게 되었다.https://cryptobubbles.net/ 라는 곳인데 암호화폐의 등락률을 버블 형태로 표현해주는 곳이다. 위 정보를 주기적으로 스냅샷을 떠서 확인할 수 있다면, 각 코인별 흐름을 참고할 수 있을 것 같았다.생각했던 flow 는 대략 아래와 같다. - python selenium 으로 특정 영역에 접근- 특정 영역을 스냅샷 이미지로 저장- 디스코드로 스냅샷 이미지 전달 Chat GPT 에게 질문을 통해 핵심 로직을 전달받았고, 약간의 수정을 통해 기능을 구현할 수 있었다. 사용중인 코드 전체로 의존성은 아래와 같다.pip install selenium webdriver-manager discord-webhookimport timefrom discord_web.. 주가 정보 액면 분할 적용하기 - 카카오(035720) 백테스팅 최근 차트 분석에 대한 정보를 접하고 공부를 하고 있다. TradingView (트레이딩뷰) 라는 좋은 플랫폼이 있지만, 아직은 그것을 제대로 활용할 수 있는 단계는 아닌 듯 하여 전략만 참고하고 있다. 그 중에 백테스팅 이라는 기능을 통해 특정 매수/매도 전략을 시뮬레이션 할 수 있는 기능이 있는데, 파이썬에서 해볼 수 없을까 하여 알아보던 차에 backtrader (https://github.com/mementum/backtrader) 를 알게 되었다. GitHub - mementum/backtrader: Python Backtesting library for trading strategies Python Backtesting library for trading strategies. Contribut.. 맥북 M1 Max LangChain 설치하기 llama2 의 임베딩을 위해 LangChain 을 접해보기로 했다. 늦은감이 없진 않아 있지만 가볍게 알아보기 위해 아래와 같이 설치해보려 했으나 설치가 되지 않았다. pip install langchain 여기저기 알아 보던 중 아래와 같은 방법으로 정상적인 설치를 진행할 수 있었다. pip install langsmith && conda install langchain -c conda-forge [파이썬] 네이버 인기검색 키워드 20위 랜덤으로 1개 고르기 네이버 데이터랩에서 인기검색 키워드를 가져와 랜덤하게 한 가지 출력하는 코드이다.최근 관심사 트렌드를 알기 위해 필요했어서 진행했던 코드를 기록해본다. # 패키지 호출from bs4 import BeautifulSoupfrom selenium import webdriverfrom selenium.webdriver.chrome.options import Optionsfrom selenium.webdriver.common.action_chains import ActionChainsimport chromedriver_autoinstallerimport urllib.requestimport warningsimport shutilimport subprocessimport timeimport requestsimpo.. [파이썬] 셀레니움 프록시 설정 from selenium import webdriverPROXY = "IP:Port"webdriver.DesiredCapabilities.CHROME['proxy'] = { "httpProxy": PROXY, "ftpProxy": PROXY, "sslProxy": PROXY, "proxyType": "MANUAL"}driver = webdriver.Chrome()driver.get("URL") OpenAI API 사용하기 - 코드 첨부 ChatGPT 를 활용하는 서비스가 빠르게 나오고 있다. 우리나라는 모델을 직접 개발하기보단, API 를 활용하는 사례가 빠르게 늘고 있다는 기사를 어딘가에서 본 듯 하다. 이미 블로그, 페이스북 페이지 등을 통해 ChatGPT OpenAI API 를 활용하는 사례들이 많이 올라오고 있고 개인적으로도 여러 아이디어를 고민중에 있어, 제일 기본이 되는 OpenAI 를 API 로 호출하는 방법을 정리해두려 한다. 아래 코드는 python 3.10, openai 0.27.2 기준으로 작성되었다. import openai import json if __name__ == '__main__': # openai API 키 openai.api_key = '' # 질문 작성하기 query = 'ChatGPT 를 활용하는.. TensorFlow / PyTorch GPU 사용하여 병렬처리 하기 LSTM 을 사용하다보면 너무 느려서 답답할 때가 있다. 그래픽카드와 같은 GPU 를 사용하여 보다 빠르게 학습할 수 없는지 궁금하여 찾아보았다. LSTM 모델은 순차적인 연산이 필요하므로 CPU로 학습을 수행하면 매우 느릴 수 있다. 따라서 GPU를 사용하여 병렬적으로 연산을 수행하면 보다 빠른 속도로 학습을 완료할 수 있는데, 일반적으로 많이 사용하는 딥러닝 라이브러리인 TensorFlow 나 PyTorch 등에서 GPU를 사용하여 학습을 수행하면 된다. 이를 위해서는 먼저 GPU를 사용할 수 있는 환경을 구성해야 한다. 적절한 NVIDIA GPU와 CUDA 툴킷을 설치하고, TensorFlow나 PyTorch 등의 라이브러리도 GPU 지원 버전을 설치해야 한다. 이후 아래와 같이 각각 사용하는 라이.. 이전 1 2 다음
