활용 사례 도구
Python으로 구현하는 로컬 LLM 기반 분류 모델 Jev
Jev in 25 Lines of Python
Hacker NewsLLM을 활용하여 주어진 프롬프트를 사전에 정의된 선택지들로 분류하고, 각 항목에 대한 확률값을 계산하는 기술입니다.
세 줄 요약
- 외부 API 호출 없이 로컬 환경에서 모델을 구동하므로 데이터가 외부에 전송되지 않아 높은 수준의 개인 정보 보호를 보장합니다.
- 민감한 데이터를 다루는 분류 작업이나 의사결정 지원 시스템 구축 시, 빠르고 프라이버시가 보장되는 대안 기술로 활용 가능합니다.
- 복잡한 인프라 구축 없이도 LLM의 강력한 분류 능력을 활용할 수 있어, 간편하게 AI 기반 의사결정 시스템을 구현하는 데 유용합니다.
Jev는 (LLM)을 활용하여 주어진 를 사전에 정의된 선택지들로 분류하고, 각 항목에 대한 확률값을 계산하는 기술입니다. 구현 과정은 먼저 `llama_cpp` 라이브러리를 사용하여 형식의 LLM 모델을 로드하는 것부터 시작합니다. 이후 레이블과 선택지를 정의하고, 예시 이메일 등의 데이터를 포함하여 구조화된 프롬프트를 구성함으로써 분류 작업을 위한 입력 환경을 설정할 수 있습니다.
모델 추론 단계에서는 최종 에 대한 로짓 값을 추출한 후, 이를 기반으로 로그 확률(logprobs)과 최종 확률값(probabilities)을 계산합니다. 이 과정은 NumPy를 사용하여 수행되며, 예를 들어 'Legitimate', 'Spam', 'Phishing' 세 가지 선택지에 대해 각각 0.031, 0.084, 0.885와 같은 구체적인 확률 분포를 산출할 수 있습니다.
이 방식의 주요 특징은 외부 호출이나 클라우드 서비스에 의존하지 않고 로컬 환경에서 작동한다는 점입니다. 따라서 민감한 데이터를 다루는 분류 작업 시 데이터가 외부에 전송되지 않아 높은 수준의 개인 정보 보호(Privacy)를 보장하며, 빠르고 간편하게 LLM 기반의 의사결정 시스템을 구축할 수 있습니다.
용어 풀이
- 대규모 언어 모델
- 방대한 글을 학습해 문장을 이해하고 만들어 내는 AI 모델. ChatGPT, Claude, Gemini가 여기에 속해요.
- 프롬프트
- AI에게 주는 지시나 질문 글.
- GGUF
- 언어 모델을 개인 PC에서 돌리기 쉽게 담는 파일 형식. llama.cpp 계열 도구에서 써요.
- 토큰
- AI 모델이 글을 처리하는 단위. 단어보다 작은 조각이며 사용량과 요금을 셀 때 기준이 돼요.
- API
- 프로그램끼리 기능을 주고받는 약속된 창구. AI 모델은 보통 API로 불러 써요.