🤖 AI 실험대 (ai-lab) v1.1
벡터 검색 + 모델 추론 + Jupyter + 자동 ML 실험. 모델 실행/임베딩/하이퍼파라미터 튜닝 시 사용합니다.
의도 라우팅 테이블
🗂️ 벡터 데이터베이스
| 사용자가 말하면... | 라우팅 대상 |
|---|
| "Chroma로 벡터 검색" | chroma |
| "FAISS 검색" / "고효율 벡터 검색" | faiss |
| "Qdrant 벡터 저장소" | qdrant |
참고: pinecone은 유료 클라우드 서비스이므로, 🔴 사용하지 않으며 포함되지 않았습니다.
🧠 모델 관련
| 사용자가 말하면... | 라우팅 대상 |
|---|
| "HuggingFace에서 모델 다운로드" / "HF 모델" | huggingface-hub |
| "로컬에서 LLM 실행" / "llama.cpp 추론" | llama-cpp |
| "구조화된 JSON 출력" / "LLM 출력 포맷팅" | instructor |
참고: vllm, flash-attention, grpo-rl-training, stable-diffusion, honcho는 대학원생이 사용할 일이 없어 포함되지 않았습니다.
💻 상호작용 환경
| 사용자가 말하면... | 라우팅 대상 |
|---|
| "Python 데이터 분석 실행" / "Jupyter" | jupyter-live-kernel |
🔬 자동 ML 실험 (NEW v1.1)
| 사용자가 말하면... | 라우팅 대상 |
|---|
| "자동 하이퍼파라미터 튜닝" / "자동 모델 최적화" | aide-ml-experiment (AIDE 트리 검색 모드) |
| "GPU 최적화" / "CUDA 가속" | optimize-for-gpu 모드 통합 |
| "PyTorch Lightning 훈련" | pytorch-lightning 모드 통합 |
실행 규칙
- 벡터 저장소 선택: 로컬 소규모 →
chroma; 고효율 검색 → faiss; 프로덕션 → qdrant
- 모델 다운로드는 HuggingFace 미러 우선 사용 (국내 네트워크 환경 고려)
- 자동 ML 실험: 소규모로 먼저 시험 실행 후 확장 (AIDE 모드)
- 대학원생이 실제로 자주 사용하는 순서:
jupyter-live-kernel > huggingface-hub > 기타