MarkItDown 바로가기 MarkItDown은 다양한 파일 형식을 Markdown으로 변환하는 파이썬 기반의 경량 유틸리티입니다. 이 프로젝트의 목적은 대규모 언어 모델(LLM)과 텍스트 분석 파이프라인에서 유용하게 활용될 수 있도록, 문서 구조와 내용을 보존하며 Markdown 포맷으로 변환하는 기능을 제공하는 것입니다. PDF, PowerPoint, Word, Excel, 이미지(Exif 메타데이터 및 OCR 처리), 오디오(메타데이터 및 화자 인식), HTML, CSV, JSON, XML, ZIP 내 항목, 유튜브 URL, EPUB 등 다양한 입력 형식을 지원하며, 구조화된 문서 콘텐츠를 사람이 읽기 쉬운 Markdown으로 전달합니다. ...
Build a Large Language Model (From Scratch) https://github.com/rasbt/LLMs-from-scratch 바로가기 이 프로젝트는 대규모 언어 모델(LLM)을 처음부터 직접 개발, 사전학습, 미세조정하는 코드를 포함하는 저장소입니다. ‘Build a Large Language Model (From Scratch)‘라는 책의 공식 깃허브 저장소로, 독자가 내부 동작 원리와 구현 방법을 단계별로 학습할 수 있도록 설계되었습니다. 목적은 사람들에게 작은 규모의 모델을 교육적 목적으로 만들고 이해하는 과정을 제공하며, 실제 대형 모델 개발과 유사한 접근 방식을 학습하는 데 도움을 줍니다. 구조적으로, 이 프로젝트는 Python과 PyTorch를 이용한 여러 코드 예제와 실습용 노트북, 모델 설계와 학습, 미세조정, 평가에 필요한 스크립트로 구성되어 있습니다. 주요 대상은 딥러닝과 자연어처리 분야에 관심이 있는 개발자, 연구자, 학생들이고, 실습과 이해를 목적으로 하는 커리큘럼을 제공합니다. 기술 스택은 Python, PyTorch 기반이며, GPU 지원과 일반 CPU 환경을 모두 고려한 설계입니다. 최근 릴리즈 현황은 지속적 업데이트를 통해 다양한 모델과 기능, 최적화 기법이 추가되고 있으며, 특히 미세조정, 사전학습, 효율적인 학습 방법, 확장성 있는 모델 설계 등에 집중하고 있습니다. 참고 링크로는 공식 깃허브 저장소, 책 판매 페이지, 관련 부록과 여러 실습 자료, 보너스 콘텐츠들이 존재하며, 사용 시 PyTorch와 Python 환경의 적절한 세팅이 필요합니다. 또, 이 프로젝트는 공식 문서와 함께 교육용 비디오 강좌도 제공하여 다양한 학습 방식을 지원합니다. ...
PowerShell PowerShell은 Windows, Linux, macOS에서 동작하는 크로스 플랫폼 자동화 및 구성 도구 프레임워크입니다. 기존 도구와 잘 호환되며, 구조화된 데이터(JSON, CSV, XML 등), REST API, 객체 모델을 효과적으로 처리하는 데 최적화되어 있습니다. 이 프로젝트는 명령줄 셸, 스크립트 언어, cmdlet 처리 프레임워크를 포함하고 있으며, 개발자와 사용자 모두에게 시스템 관리와 자동화 기능을 제공합니다. 기본 구성 요소로는 PowerShell 소스코드, 빌드 스크립트, 문서, 커뮤니티 참여를 위한 github 이슈 및 논의 페이지가 있으며, 다양한 플랫폼에서 설치 가능하도록 지원됩니다. 개발 및 기여를 위해 가이드와 RFC 문서, 빌드 가이드, 소스코드 다운로드 방법이 제공되며, 커뮤니티 대시보드와 지원, 라이선스 정책, 보안 정책 관련 링크도 포함되어 있습니다. 최신 릴리즈 및 nightly 빌드 상태는 Azure CI를 통해 확인할 수 있습니다. PowerShell 사용자는 공식 문서, 커뮤니티 채널, 깃허브 디스커션, Gitter, Discord 등에서 커뮤니티와 소통하며 프로젝트에 기여할 수 있습니다. ...
PowerShell PowerShell은 윈도우, 리눅스, macOS에서 작동하는 크로스플랫폼 자동화 및 구성 도구이자 프레임워크입니다. 구조적으로는 명령줄 쉘, 스크립트 언어, cmdlet 처리를 위한 프레임워크로 구성되어 있으며, JSON, CSV, XML 같은 구조화된 데이터, REST API, 객체 모델과 연동하여 작업하는 데 최적화되어 있습니다. 주요 사용 대상은 시스템 관리자와 개발자로, 서버 관리, 자동화, 배치 작업 등에 유용합니다. 기술 스택으로는 .NET Core(C# 기반), 크로스플랫폼 지원, Azure DevOps를 통한 CI/CD, GitHub을 통한 오픈소스 협업 환경이 사용됩니다. 최근 버전 릴리즈 및 변경 사항으로는 PowerShell 7 이상이 지속적으로 업데이트되고 있으며, Microsoft와 커뮤니티가 활발히 유지보수 중입니다. PowerShell은 오픈소스로 MIT 라이선스 하에 배포되며, Windows, Linux, macOS별 빌드와 설치 안내, 소스코드 다운로드 방법, 커뮤니티 참여 방법, 도커 컨테이너 지원, 텔레메트리 수집, 보안 정책 등 다양한 자료와 지원 채널을 제공하고 있습니다. 참고 링크: PowerShell GitHub ...
Ripple 바로가기 Ripple은 TypeScript 기반의 UI 프레임워크로, React, Solid, Svelte의 핵심 아이디어를 결합하여 하나의 패키지로 제공하는 프로젝트입니다. 이 프레임워크는 배우기 쉬운 JSX와 컴포넌트 기반 구조, 강력한 타입 지원, 그리고 뛰어난 성능을 목표로 개발되고 있으며, 아직 초기 개발 단계이기 때문에 프로덕션 용도로는 사용하지 않는 것이 권장됩니다. 핵심 기능으로는 반응형 상태 관리, 재사용 가능한 컴포넌트, JSX 스타일 템플릿, 고급 타입 안전성, VSCode 통합, Prettier 지원 등이 포함되어 있으며, 또한 React 스타일의 이벤트 핸들러, 스타일링, 컨텍스트, 디코레이터, 그리고 다양한 React와 유사한 동작 방식을 지원합니다. 이 프로젝트는 개방형 기여와 실험적 아이디어 공유를 위해 시작된 프로젝트이며, GitHub, StackBlitz 온라인 편집기, 디스코드 커뮤니티를 통해 참여와 정보 공유가 가능합니다. 주로 프론트엔드 웹 개발자를 대상으로 하며, 아직 SSR(서버사이드 렌더링)은 지원하지 않고 일부 타입 지원도 미흡한 상황입니다. ...
openpi 바로가기 openpi는 물리적 지능 팀이 개발하고 공개한 오픈소스 로보틱스 프로젝트입니다. 이 프로젝트는 로봇이 사람과 유사한 시각-언어-행동 통합 능력을 갖추도록 지원하는 것을 목표로 하며, 사전 학습된 모델과 툴킷을 제공합니다. 주요 기능에는 π₀, π₀-FAST, π₀.₅ 모델과 컨테이너화된 환경, 다양한 모델과 툴킷이 포함되어 있습니다. JAX와 PyTorch 기반의 모델, 훈련 및 추론 스크립트, 모델 체크포인트, 데이터 전처리 및 가이드가 함께 제공됩니다. 최신 업데이트로는 PyTorch 지원 확장과 다양한 데이터셋, 환경설정 문서가 지속 추가되고 있으며, 권장 환경은 NVIDIA GPU와 Ubuntu 22.04입니다. ...
openpi openpi는 로봇 공학을 위한 오픈소스 모델과 패키지를 제공하는 프로젝트로, Physical Intelligence 팀이 개발하였습니다. 주 목적은 로봇의 시각-언어-행동 연동 능력을 향상시키기 위한 다양한 모델을 배포하고 사용자를 지원하는 것입니다. 현재 세 가지 주요 모델을 포함하며, 각각 Pi₀(flow-based vision-language-action), Pi₀-FAST( autoregressive VLA 기반), Pi₀.₅(개선된 오픈월드 일반화 모델)로 나뉩니다. 이 모델들은 사전훈련된 체크포인트와 실용 예제, 파인튜닝 및 배포를 위한 도구를 제공하며, 로봇 데이터(1만시간 이상)를 기반으로 학습된 체크포인트를 활용할 수 있습니다. 구조적으로는 모델 체크포인트, 훈련 및 추론 스크립트, 정책 서버 구성, 그리고 사용자의 데이터 세트 변환 및 파인튜닝 절차를 포함하는 구성요소로 이루어져 있습니다. 지원하는 기술 스택은 주요로 JAX, PyTorch, Docker 기반 환경, 및 Linux(Ubuntu 22.04)입니다. 최근 릴리즈는 2025년 9월에 PyTorch 지원 추가, Pi₀.₅ 모델 업그레이드, DROID 데이터셋 활용법과 libero 및 ALOHA 플랫폼에서의 실험 예제들이 포함되었으며, 모델 체크포인트 버전 및 fine-tuning 가이드, 인퍼런스 서버 배포 등을 세부적으로 문서화하고 있습니다. 사용시 GPU 요구 사양, 의존성 설치, JAX와 PyTorch간 모델 변환 및 실험 수행 방식 등에 유의해야 하며, 문제 해결을 위한 트러블슈팅 가이드도 제공됩니다. 이 프로젝트는 로봇 연구자, 엔지니어, 개발자가 자신만의 로봇 환경에 맞게 모델을 적응시키고 배포할 수 있도록 도와주는 종합적인 오픈소스 플랫폼입니다. ...
parlant GitHub 바로가기 parlant 프로젝트는 AI 에이전트 개발시 겪는 문제를 해결하기 위해 만들어진 프레임워크입니다. 목적은 대규모 언어 모델(LLM)이 사용자 명령에 보다 정확히 따라 행동하게 하는 것으로, 기존의 PROMPT 엔지니어링 방식의 한계점을 보완하고 신뢰성과 일관성을 높이는 것이 목표입니다. 이 프레임워크는 행동 지침( Guideline), 고객 여정(Journeys), 도구 사용(Tool Use), 도메인 적응(Domain Adaptation), canned responses 등을 통해 AI 에이전트의 행동을 체계적으로 제어할 수 있게 설계되어 있으며, 파이썬으로 개발되어 API와 도구 연동이 용이하고, React 위젯을 통한 웹 인터페이스도 지원합니다. 기술 스택은 Python 3.10 이상으로, 비동기 프로그래밍을 기반으로 서버와 클라이언트 양쪽 모두 구성하며, 외부 API 연동 및 사용자 행동 규칙 적재를 위한 강력한 구조를 갖추고 있습니다. 최신 릴리즈와 변경 이력은 명시적으로 제공되지 않으나, 설치 가이드와 예제, 빠른 시작 방법 등을 통해 빠른 프로토타이핑과 배포가 가능하게 설계되어 있습니다. 주요 사용 대상은 고객 서비스, 금융, 의료, 법률 등 규제와 신뢰성이 중요한 산업군이며, 예를 들어 금융 규제 준수, 의료 데이터 보호, 법률 문서 검토 등 특정 도메인에 최적화된 에이전트 개발에 적합합니다. 프레임워크는 행동 보장, 확장성, explainability를 중시하며, 가이드라인 기반의 규칙 호출, 외부 도구 활용, 세밀한 행동 제어 기능을 제공합니다. 사용자 커뮤니티와 활발한 지원 체계, 라이선스는 Apache 2.0으로 자유롭게 사용 및 수정 가능합니다. 이를 통해 프로덕션 환경에서도 신뢰성과 일관성을 갖춘 AI 에이전트를 빠르게 구축할 수 있습니다. ...
Parlant 바로가기 Parlant는 AI 에이전트 개발을 혁신하는 프레임워크로, 사용자가 설계한 지침을 반드시 따르도록 하는 것이 목적입니다. 기존의 AI 에이전트는 시스템 프롬프트를 신뢰할 수 없거나 예기치 않은 행동을 하는 문제점이 있었는데, Parlant는 규칙과 가이드라인을 명확하게 정의하여 AI가 강제적으로 준수하게 합니다. 이 프로젝트는 자연어로 규칙을 세우고, 외부 API 또는 도구와 연결할 수 있는 구조를 제공하며, 행동 가이드라인과 고객 여정( journeys ), 도메인 적응(domain adaptation), canned responses 등 다양한 구성요소를 갖추고 있습니다. 이를 통해 기업 수준의 고객 지원, 금융, 의료, 법률, 전자상거래 등 다양한 산업 분야에 적합한 AI 에이전트를 제작할 수 있습니다. 기술 스택으로는 Python 3.10 이상을 기반으로 하며, SDK와 서버 모듈이 포함되어 있습니다. 개발자들은 쉽게 설치(pip install parlant) 후 예제 코드와 튜토리얼을 통해 빠르게 에이전트를 구축할 수 있으며, 대화 분석, 규칙 강제, 외부 도구 연동 등 엔터프라이즈 급 기능도 제공합니다. 주요 릴리즈 이력이나 업데이트 사항은 공개된 문서에 명시되어 있지 않으나, 활발한 커뮤니티 지원과 GitHub 이슈를 통한 향후 업데이트 기대가 가능합니다. Parlant는 사용자 친화적 인터페이스와 신뢰성 보장을 통해 생산 환경에서 실질적인 도움이 되는 AI 솔루션을 지향하며, 다양한 산업별 맞춤화가 가능하다는 점이 큰 특징입니다. 공식 홈페이지와 GitHub 저장소, 디스코드 채널 등을 통해 지원과 문의를 할 수 있습니다. ...
Parmi Anton 바로가기 parlant는 AI 개발자가 직면하는 주요 문제인 신뢰성 있는 지침 준수와 일관된 행동 수행을 위해 설계된 프레임워크입니다. 이 프로젝트는 대화형 AI 에이전트가 시스템 프롬프트를 무시하거나 환각을 일으키는 문제를 해결하고, 사전 정의된 지침과 규칙을 통해 기대하는 행동을 보장하는 기능을 제공합니다. 주요 기능으로는 시스템 행동 지침 정의, 규칙 기반 행동 조절, 외부 API나 데이터 fetcher 연동, 도메인 특화 용어 학습, 응답 템플릿 사용, 설명 가능성 등 생산 환경에 적합한 다양한 구조를 갖추고 있습니다. 프레임워크는 CLI 또는 Python SDK로 구성되어 있으며, 사용자들은 쉽게 에이전트를 생성하고 행동 규칙을 작성하여 신뢰성 높은 AI 에이전트를 빠르게 구축할 수 있습니다. ...