데이터베이스(Database)란 정보를 수집하고 보관하기 위한 시스템 혹은 그 데이터의 묶음을 의미하며, 다양한 종류가 있습니다. 이 중 서비스에 최근 많이 활용되는 NoSQL 데이터베이스를 포함해 다양한 기능을 제공하는 Google의 플랫폼인 Firebase는 백엔드 기능까지 클라우드 서비스 형태로 제공하기 때문에 모바일 앱/웹을 개발하기 위해 활용되기도 합니다. 이번 글에서는 데이터베이스에 대한 기본적인 내용을 살펴보고, Flutter에 Firebase를 적용하는 과정을 살펴보려고 합니다. 1. Database and Firebase     a. SQL vs NoSQL     b. Firesbase DB2. Flutter with Firebase     a. Firebase에 Firestore 셋팅하..

모델을 구축하다 보면, 네트워크의 부분적 구조마다 Loss를 다르게 적용하고 싶은 경우가 생깁니다. 이번 글에서는 이런 상황일 때, PyTorch에서 Multi-Loss를 구현하는 방법을 전반적으로 살펴보겠습니다. 또한 LLM이나 Generative Model을 다루는 경우 분산 컴퓨팅을 위한 Huggingface 라이브러리의 Accelerator를 활용하기도 합니다. 따라서 기존에 존재하는 PyTorch의 코드를 Accelerator로 적용하는 방법을 살펴보고, 이 때도 Multi-Loss를 구현하면서 어떤 것을 주의해야하는지도 살펴보려고합니다.1. PyTorch     a. 기본 구조     b. Multi-Loss 2. Accelerate     a. PyTorch에서 Accelerate로     ..

A. 수단- OS/Platform/Tool : Linux, Kubernetes(k8s), Docker, AWS- Package Manager : node.js, yarn, brew, - Compiler/Transpillar : React, Nvcc, gcc/g++, Babel, Flutter- Module Bundler  : React, Webpack, ParcelB. 언어- C/C++, python, Javacsript, Typescript, Go-Lang, CUDA, Dart, HTML/CSSC. 라이브러리 및 프레임워크 및 SDK- OpenCV, OpenCL, FastAPI, PyTorch, Tensorflow, Nsight 1. What? (현상) LLaMA(Large Language Model ..

A. 수단- OS/Platform/Tool : Linux, Kubernetes(k8s), Docker, AWS- Package Manager : node.js, yarn, brew, - Compiler/Transpillar : React, Nvcc, gcc/g++, Babel, Flutter- Module Bundler  : React, Webpack, ParcelB. 언어- C/C++, python, Javacsript, Typescript, Go-Lang, CUDA, Dart, HTML/CSSC. 라이브러리 및 프레임워크 및 SDK- OpenCV, OpenCL, FastAPI, PyTorch, Tensorflow, Nsight 1. What? (현상) 이번 글에서는 간단하게 크롤링(Crawling)하..

A. 수단- OS/Platform/Tool : Linux, Kubernetes(k8s), Docker, AWS- Package Manager : node.js, yarn, brew, - Compiler/Transpillar : React, Nvcc, gcc/g++, Babel, Flutter- Module Bundler  : React, Webpack, ParcelB. 언어- C/C++, python, Javacsript, Typescript, Go-Lang, CUDA, Dart, HTML/CSSC. 라이브러리 및 프레임워크 및 SDK- OpenCV, OpenCL, FastAPI, PyTorch, Tensorflow, Nsight 1. What? (현상) Huggingface는 많은 데이터셋과 모델을 가..

Paper : https://openreview.net/forum?id=LyJi5ugyJxAuthorsYang Song + OpenAI, ICLR’25Main Idea새로운 parametrization TrigFlow를 제안해 기존 discrete-time CM과 continuous-time CM 모두의 성능을 향상합니다.위 formulation은 기존의 EDM, Flow Matching, V-Prediction을 통합한 개념입니다.위 formulation을 통해 기존 continuous-time CM의 instability의 원인을 파악해 개선이 가능합니다.이런 formulation 내에서 instability를 극복하기 위한 네트워크 구조와 Training Objective를 제안해 학습한 sCM을 ..