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      나만의 온디바이스 AI 구현을 위한 로컬 LLM 환경 구축 프로젝트 (ollama, langchain 활용) - 3회차 모임

      L.A.C 25.08.31
      122 1 0
      DEVOTEE 요약
      데보션 오픈랩에서 온디바이스 AI 구현을 목표로 스팸 문자 필터링 프로젝트 계획을 수립하였습니다. 데이터 세트를 정제하고 모델을 지식 증류(Knowledge Distillation)와 퍼포먼스 최적화를 통해 개선하며, 최종적으로 애플리케이션에 적용하는 방안을 논의하였습니다. 주된 과제로는 데이터셋 준비, 모델 학습 및 튜닝, 애플리케이션 구현 등이 제시되었습니다.
      DEVOTEE 추천 블로그

      안녕하세요, 데보션 오픈랩 Host로 활동 중인 L.A.C 입니다.


      온디바이스 AI를 위한 나만의 local llm 구축하기 주제로 3회차 모임을 진행하였습니다.

      금주는 On device AI 구현을 목표로 project 주제를 선정하였으며, project plan을 수립하였습니다.


      [Spam 문자 필터링 On Device AI 구현 Projcet]

      Plan:

      1:Dataset (1만개 확보 목표) -> 중복 Data 제거 작업

      2: 중복 제거된 Data를 Gemini의 Input으로 Query 함으로서 Gemini의 답변 확보

      3. 확보된 Gemini의 답변을 Gemma에 knowledge Distillation 진행

      4. (Optional) 중복 답변 제거

      5. (Optional) 답변의 Quality Filtering 작업 수행

      6. 5번까지의 Gemma Model Fine Tuning (SFT 방식 -> curriculum learning)

      7. Model Optimize 진행 (Pruning / Quatization)

      8. (Optional) RAG 구현

      9. Application으로 Wervice 시 고려하여야 할 요소들 고려 / 구현

      Action Item:

      git을 통한 형상 관리 진행

      Dataset 전처리 작업 수행 -> Google Drive 하나로 관리

      Skeleton Code 구현


      스크린샷 2025-09-02 오후 12.55.29.png


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