모든 AI 엔지니어가 알아야 할 11가지 파이썬(Python) 라이브러리
- Frank So
- 9시간 전
- 4분 분량
LLM과 생성형 AI가 주류로 자리 잡으면서 AI 엔지니어링의 중요성이 더욱 커지고 있습니다. AI 엔지니어의 역할 또한 커지고 있습니다.
그렇다면 유용한 AI 애플리케이션을 구축하려면 무엇이 필요할까요? 바로 모델 상호작용, 오케스트레이션, 데이터 관리 등을 아우르는 툴킷이 필요합니다. 이 글에서는 AI 엔지니어링 툴킷에 필요한 Python 라이브러리와 프레임워크를 살펴보겠습니다. 이 라이브러리들은 아래의 중요한 영역에 도움을 줍니다:
애플리케이션에 LLM 통합
오케스트레이션 프레임워크
벡터 저장소 및 데이터 관리
모니터링
1. Hugging Face Transformers (허깅 페이스 트랜스포머)
간단 개요
Hugging Face Transformers 라이브러리는 사전 학습된 모델과 NLP 작업을 위한 만능 도구입니다. 트랜스포머 모델에 대한 접근성을 높여주는 포괄적인 NLP 툴킷입니다. 사전 학습된 모델을 다운로드, 사용 및 미세 조정할 수 있는 통합 플랫폼으로, 개발자가 심층적인 머신러닝 전문 지식 없이도 최첨단 NLP를 활용할 수 있도록 지원합니다.
주요 특징
수천 개의 공유 모델을 갖춘 대규모 모델 허브
다양한 아키텍처(BERT, GPT, T5 등)에 대한 통합 API
빠른 작업 구현을 위한 파이프라인 추상화
네이티브 PyTorch 및 TensorFlow 지원
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2. Ollama (올라마)
간단 개요
Ollama는 오픈 소스 LLM을 로컬에서 실행하고 관리하기 위한 프레임워크입니다. Llama 및 Mistral과 같은 모델을 자체 하드웨어에서 실행하는 프로세스를 간소화하고 모델 양자화 및 배포의 복잡성을 처리합니다.
주요 특징
Llama, Mistral과 같은 모델을 실행하기 위한 간단한 CLI/API
Modelfiles를 사용한 사용자 정의 모델 미세 조정
간편한 모델 풀링 및 버전 관리
내장 모델 양자화
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3. OpenAI Python SDK
간단 개요
OpenAI Python SDK는 OpenAI 언어 모델을 Python 애플리케이션에 통합하기 위한 공식 툴킷입니다. GPT 모델과 상호 작용할 수 있는 프로그래밍 방식의 인터페이스를 제공하여 모든 기본 API 통신 및 토큰 관리의 복잡성을 처리합니다.
주요 특징
모든 OpenAI API를 위한 Clean Python SDK
스트리밍 응답 지원
함수 호출 기능
토큰 카운팅 유틸리티
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4. Anthropic (앤트로픽) SDK
간단 개요
Anthropic Python SDK는 Claude 및 기타 Anthropic 모델과의 통합을 위한 특수 클라이언트 라이브러리입니다. 채팅 기반 애플리케이션과 복잡한 자동 완성 기능을 위한 깔끔한 인터페이스를 제공하며, 스트리밍 및 시스템 프롬프트를 기본적으로 지원합니다.
주요 특징
채팅 완료를 위한 메시지 API
스트리밍 지원
시스템 프롬프트 처리
다중 모델 지원(Claude 3 패밀리)
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5. LangChain (랭체인)
간단 개요
LangChain은 개발자가 LLM 애플리케이션을 구축하는 데 도움이 되는 프레임워크입니다. LLM을 다른 계산 또는 지식 소스와 결합할 수 있는 추상화 및 도구를 제공합니다.
주요 특징
워크플로우 구축을 위한 체인 및 에이전트 추상화
컨텍스트 관리를 위한 내장 메모리 시스템
다양한 형식을 위한 문서 로더
의미 검색을 위한 Vectorstore 통합
모듈식 신속한 관리 시스템
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6. LlamaIndex (라마인덱스)
간단 개요
LlamaIndex는 개발자가 사용자 지정 데이터를 LLM과 연결할 수 있도록 특별히 설계된 프레임워크입니다. LLM 애플리케이션에서 비공개 또는 도메인별 데이터를 수집, 구조화 및 액세스할 수 있는 인프라를 제공합니다.
주요 특징
다양한 소스(PDF, SQL 등)에 대한 데이터 커넥터
내장된 RAG(검색 증강 생성) 패턴
다양한 검색 전략을 위한 쿼리 엔진
구조화된 출력 구문 분석
RAG 파이프라인을 위한 평가 프레임워크
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7. SQLAlchemy
간단 개요
SQLAlchemy는 Python용 SQL 툴킷이자 ORM(객체 관계형 매퍼)입니다. 데이터베이스 작업을 Python 코드로 추상화하여 데이터베이스 상호 작용을 Python처럼 구현하고 유지 관리하기 쉽게 만들어 줍니다.
주요 특징
데이터베이스 상호작용을 위한 강력한 ORM
여러 SQL 데이터베이스 지원
연결 풀링 및 엔진 관리
Alembic을 사용한 스키마 마이그레이션
Python 구문을 사용한 복잡한 쿼리 작성
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8. ChromaDB (크로마DB)
간단 개요
ChromaDB는 AI 애플리케이션을 위한 오픈소스 임베딩 데이터베이스입니다. 벡터 임베딩의 효율적인 저장 및 검색을 제공하며, 의미론적 검색 및 AI 기반 정보 검색 시스템에 적합합니다.
주요 특징
임베딩을 저장하고 쿼리하기 위한 간단한 API
다양한 지속성 옵션(메모리 내, Parquet, SQLite)
인기 있는 LLM 프레임워크와의 직접 통합
내장 임베딩 함수
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9. Weaviate (위비에이트)
간단 개요
Weaviate는 여러 데이터 유형에 대한 시맨틱 검색을 지원하는 클라우드 기반 벡터 검색 엔진입니다. GraphQL을 통해 풍부한 쿼리 기능을 제공하는 동시에 대규모 벡터 작업을 효율적으로 처리하도록 설계되었습니다. Python 클라이언트 라이브러리 Weaviate를 사용할 수 있습니다.
주요 특징
GraphQL 기반 쿼리
다중 모드 데이터 지원(텍스트, 이미지 등)
실시간 벡터 검색
벡터를 사용한 CRUD 작업
백업 및 복원 기능 내장
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10. Weights & Biases
간단 개요
Weights & Biases는 머신러닝 실험 추적 및 모델 모니터링 플랫폼입니다. 포괄적인 로깅 및 시각화 기능을 제공하여 팀이 머신러닝 모델을 모니터링, 비교 및 개선할 수 있도록 지원합니다.
주요 특징
자동 로깅을 통한 실험 추적
모델 성능 시각화
데이터 세트 버전 관리 및 추적
시스템 메트릭 모니터링(GPU, CPU, 메모리)
주요 ML 프레임워크와의 통합
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11. LangSmith (랭스미스)
간단 개요
LangSmith는 LLM 애플리케이션을 위한 프로덕션 모니터링 및 평가 플랫폼입니다. LLM 상호작용에 대한 통찰력을 제공하여 프로덕션 환경에서 LLM 기반 애플리케이션을 이해하고, 디버깅하고, 최적화하는 데 도움을 줍니다.
주요 특징
LLM 체인에 대한 추적 시각화
프롬프트/응답 로깅 및 분석
프로덕션 트래픽에서 데이터 세트 생성
프롬프트 및 모델에 대한 A/B 테스트
비용 및 지연 시간 추적
LangChain과 직접 통합
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마무리
오늘은 여기까지입니다. 이 컬렉션은 현대 AI 엔지니어링을 위한 툴킷이라고 생각하시면 됩니다. 프로덕션급 LLM 애플리케이션을 구축하여 필요에 따라 활용하실 수 있습니다.
가장 유능한 엔지니어는 개별 라이브러리뿐만 아니라 라이브러리를 사용하여 관련 문제를 해결하는 방법도 이해합니다. 이러한 도구를 직접 사용해 보시기를 권장합니다. 변화가 있을 수도 있고, 새로운 프레임워크가 인기를 끌 수도 있습니다. 하지만 이러한 라이브러리가 다루는 기본 패턴은 여전히 중요할 것입니다.
하지만 AI 애플리케이션을 계속 개발하면서 지속적인 학습과 커뮤니티 참여 또한 매우 중요하다는 점을 기억하세요. 즐거운 코딩과 학습 되세요!
