KoBART를 활용한 카카오톡 대화 요약 서비스
1.KoBART를 활용한 카카오톡 대화 요약 서비스_1(feat.개요와 데이터)
카카오톡 대화 요약 서비스 프로젝트를 진행하며 사용했던 여러 기법과 모델링 그리고 서빙까지 자세히 기록하기 위해 작성하게 되었다.
2023년 2월 6일
2.KoBART를 활용한 카카오톡 대화 요약 서비스_2(feat.모델과 평가)
지난 시간의 KoBART를 할용한 카카오톡 대화 요약 서비스\_1(feat.개요와 데이터 다루기)에 이어서 모델과 평가 지표에 대해서 다루어보도록 하겠다. fine-tuning의 경우는 Hugging Face에서 사전학습된 모델인 gogamza/kobart-base-v
2023년 2월 8일
3.KoBART를 활용한 카카오톡 대화 요약 서비스_3(feat.생성 전력과 허깅페이스)
지난 시간의 KoBART를 활용한 카카오톡 대화 요약 서비스\_2(feat.모델과 평가)에 이어서 생성 전략과 허깅페이스 업로드에 대해서 다루어보도록 하겠다.텍스트 생성 전략에는 대표적으로 Sampling와 Beam Search가 있다. 샘플링이란 기본적으로 다음 단어
2023년 2월 8일
4.KoBART를 활용한 카카오톡 대화 요약 서비스_4(feat.서빙)
드디어 KoBART를 활용한 카카오톡 대화 요약 서비스의 마지막 포스팅이다. 이번에 다룰 주제는 Flask를 활용한 서빙이다. 웹 구현, 서빙을 위한 전처리, 간단한 화면 구현, Dockerfile을 활용한 Docker build를 알아보도록 하겠다.가장 많이 고민을
2023년 2월 8일
5.KoBART를 활용한 카카오톡 대화 요약 서비스_5(ft.추가 개선)
들어가며 이번 포스팅은 앞서 개발한 KoBART를 활용한 카카오톡 대화 요약 서비스를 보완한 것이다. 가장 핵심적으로는 .ipynb 확장자로 구성된 파일을 .py확장자 python script로 구현한 것이다. 물론 그외에도 여러가지 개선을 하였다. 개선사항은 다음과
2023년 4월 8일