[플레이데이터 SK네트웍스 Family AI 캠프 13기] - 17주차 회고 (7월 3주차)

1. 수업의 마무리, 4차 프로젝트와 최종 프로젝트 시작

벌써 수업이 다 끝났다. 수업들을 땐 언제 이 날이 오나.. 했는데 막상 벌써 마지막 수업 날이 오니 조금 아쉬웠다.

아쉬운 마음에 이번 주 수업은 정말 열심히 들었다. 

월요일에는 수업을 못갔는데 하필이면 장고 마지막 수업ㅠㅠ 빠진걸 보충하려고 혼자 장고를 많이 만져보고, 책도 꼼꼼하게 읽었다. 

여전히 어렵고 오류도 나고 헷갈리는 구조가 계속 있지만, 그래도 조금은 익숙해진 느낌이 들었다. 

 

화요일에 AWS를 시작하고 목요일에 SW공학에 대해 배웠다. 

AWS는 내가 평소 궁금해하던 배포를 다뤘다. 이런식으로 가상 서버에서 배포하는구나를 알게된 시간

화요일 처음 수업에서는 실체가 없는 느낌이 들어서 이걸 뭐 어쩌라는거지? 구니콘은 대체 뭔데? 했는데

수요일 수업에서는 구조 파악이 돼서 잘 따라갔던 것 같다. 하지만 혼자 하라고 하면 못할거같다는 생각이 강하게 들었다 ㅋㅋㅋㅋ 

주말동안 AWS를 많이 보고 내가 만든 장고 코드와 서버를 연결 해봐야겠다. 

 

1.1 EC2

EC2(Elastic Compute Cloud)는 AWS(Amazon Web Services)에서 제공하는 클라우드 컴퓨팅 서비스로, 사용자에게 가상 서버를 임대해주는 서비스이다.

 

 

#  EC2 인스턴스 접속
ssh -i key.pem 경로 unbuntu@ec2-public-ip

# 업데이트, 업그레이드, 파이썬 환경 설정
sudo apt update
sudo apt upgrade
sudo apt install python-pip python-venv

# 미니콘다 설치 
# 다운로드
curl -O https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
# 다운 받은 파일에 실행권한 부여
chmod 755 Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
# 설치파일 실행
bash ~/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

source ~/.bashrc

# 가상환경 만들기
conda create -n test_test python=3.12
conda activate test_test

# jupyterlab 설치
pip install --upgrade pip
pip install jupyterlab

# jupyter 설정 파일 생성 
jupyter lab --generate-config

# jupyter 비밀번호 설정
ipython 
from jupyter_server.auth import passwd
passwd()

# vi 설정파일 설정 
vi /home/ubuntu/.jupyter/jupyter_notebook_config.py
'''
c.NotebookApp.ip = private ip
c.NotebookApp.open_browser = False
c.NotebookApp.password =
'''
# vscode와 연결 - 호스트연결, 호스트구성, config 연결, 연결 설정, 연결

# 가상환경에서 장고 연결 
conda create -n django python=3.12
conda activate django
pip install django gunicorn


# config/settings.py 수정

DEBUG = False
ALLOWED_HOSTS = ['*']

STATIC_ROOT = BASE_DIR / 'static_collection'
MEDIA_ROOT = BASE_DIR / 'media'
STATIC_URL = '/static/'
MEDIA_URL = '/media/'

# 가상환경 아래 파일 만들어서 깃과 연결, pull받기, collect static 실행
python manage.py collectstatic

 

1.2 gunicorn / Nginx 설정

# Gunicorn 실행 
cd /home/ubuntu//influencer/ai_influencer_sera_backup
gunicorn --bind 0.0.0.0:8000 config.wsgi:application

# Gunicorn 서비스 생성
sudo nano /etc/systemd/system/gunicorn.service

# 아래입력
'''
[Unit]
Description=Gunicorn daemon for Django Project
After=network.target     # 네트워크가 활성화 된 후 시작        

[Service]
User=ubuntu              # 서비스 실행 사용자    
Group=ubuntu             # 서비스 실행 사용자 그룹         
WorkingDirectory=/home/ubuntu//influencer/ai_influencer_sera_backup # 작업 디렉토리 
ExecStart=/home/ubuntu/miniconda3/bin/gunicorn --workers 3 --bind unix:/home/ubuntu//influencer/ai_influencer_sera_backup/gunicorn.sock config.wsgi:application # gunicorn 실행 명령어 

[Install]
WantedBy=multi-user.target  # 다중 사용자 모드에서 시작
'''
# Gunicorn 서비스 시작
sudo systemctl start gunicorn   # 서비스로 시작
sudo systemctl enable gunicorn  # 자동등록 
sudo systemctl status gunicorn  # 상태확인


######################################################################
# Nginx 설정
sudo nano /etc/nginx/sites-available/influencer/ai_influencer_sera_backup
'''
server {
    listen 80;
    server_name 13.124.42.201;

    location /static/ {
        alias /home/ubuntu/workspace/influencer/ai_influencer_sera_backup/statics/;     
    }

    location /media/ {
        alias /home/ubuntu/workspace/influencer/ai_influencer_sera_backup/media/;                
    }

    location / {
        include proxy_params;
        proxy_pass http://unix:/home/ubuntu/workspace/influencer/ai_influencer_sera_backup/gunicorn.sock;
    }
}
'''

# 심볼릭 링크 생성 및 Nginx 재시작
sudo ln -s /etc/nginx/sites-available/influencer/ai_influencer_sera_backup
sudo nginx -t
sudo systemctl restart nginx

# 권항설정 변경 
sudo chmod 755 /home/ubuntu

# 코드/설정 변경
sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl restart gunicorn
sudo systemctl restart nginx


# 서버 상태 확인 및 로그 모니터링
sudo systemctl status gunicorn
sudo systemctl status nginx

tail /var/log/nginx/error.log

 

7월 19일 글쓰는 현재 gunicorn까지 했다. 하지만 페이지가 열리지 않는 오류가 ㅠㅠ 

아래 DB 연결은 다음 시도를 위해 남겨둔다. 

 

1.3 django application - RDS DB 연결

conda activate django
pip install pymysql

# DB 연결 후 database 생성
mysql -u 계정 -p -h 엔드포인드

# db확인
show databases
# db생성
create database influncer_sera


#mysql lib 설정 
import pymysql 
pymysql.install_as_MySQLdb()

# settings.py 설정
'''
        DATABASES = {
            'sqlite3': {
                'ENGINE': 'django.db.backends.sqlite3',
                'NAME': BASE_DIR / 'db.sqlite3',
            },
            'default': {
                'ENGINE': 'django.db.backends.mysql',
                'NAME': '<<Database 이름>>',
                'USER': '<<username>>',
                'PASSWORD': '<<password>>',
                'HOST': '<<RDS DB instance end point>>',
                'PORT': '3306',
            }
        }
'''

# 서비스 reload
sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl restart gunicorn
sudo systemctl restart nginx

 

2. 4차 프로젝트

1. LLM 활용 내부 고객 업무 효율성 향상을 위한 문서 검색 시스템

2. LLM 활용 대화형 상품 추천 시스템

3. 자체  sLLM 개발을 통한 기업 업무 활용 생성형 AI 플랫폼

4. LLM 활용 인공지능 인플루언서 만들기

5. LLM 활용 AI 모의면접 시스템

6.. LLM 활용 고객 상담 챗봇

 

우리팀은 4번이 됐다. 

우선순위를 4 - 1 - 2 로 했었는데, 아무래도 선착순으로 1순위 주제를 할 수 있게 해주신거같았다 ㅋㅋ 

나는 사실 4번을 제일 하기 싫어했었고 3번 아니면 1번을 하고 싶었다..

하지만 팀원들 대부분이 4번을 원했고, 나만 주제를 받아들이면 주제 선정 논쟁이 끝날 거 같아서 재빠르게 주제 선정 폼을 제출했다.

 

내 주장만 강하게 주장하는 것 보다 빠르게 마음을 정리하고 순응하는 것도 마음이 편해지는 방법인 걸 다시 한 번 깨달았다.

정말 하기 싫었던 주제였는데 막상 주제를 정하니 여기서도 새로운 재미를 찾고 의미를 생각해볼 수 있었다.

팀원들이 좋아하는 주제인 만큼 서로 믿고 잘 해내보아야겠다. 

 

4번을 정하고, 팀원들과 주제에 대해 이야기하면서 각자 AI influencer과 AI assistant 개념과 차이를 확실히하고 가는게 좋다고 생각했다. 

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# AI 인플루언서 vs AI Assistant
재범님이 말했듯이 인플루언서 개념을 명확히하는 것이 이 프로젝트 방향을 잡는데 중요하다고 생각합니다. 그래서 AI influencer과 AI assistant 와 비교를 해봤습니다. 

1. 인플루언서
먼저 인플루언서는 우리가 유투브나 인스타만 봐도, 영향력을 행사하는 사람, 팔로워가 많은사람, 브랜드/상품을 홍보하는 사람입니다. 단순히 정보만 제공하는 것이 아닌 콘텐츠 제작+감성연결+신뢰유도가 핵심이라고 생각합니다. LLM 기반 AI 인플루언서는 사람들에게 개성을 팔고, 제품 소구를 하면서 팬 기반 인기를 끄는 사람이라고 생각합니다. 위에 현아님이 말씀하신것처럼 페르소나를 정해서 하나의 인격체를 만드는 것을 목표로 하면 좋을 것 같습니다. 그리고 재회님 말씀처럼 인스타를 파서 저희의 인플루언서를 올려봐도 좋을 것 같습니다. 


2. 어시스턴트
어시스턴트는 정보 제공을 하고, 1:1 대화를 하고, 질문 응답, 정보 요약, 명령 수행등을 한다고 생각합니다. 이는 1회성 도움으로 정보를 받고 끝내는 용도라고 생각합니다. 어시스턴트로 가게된다면 정보검색, 문서요약, 응답생성에서만 그치는 도구가 될 것 같습니다. 도움 역할은 하겠지만, 우리의 큰 주제는 ‘인플루언서’를 만드는 것입니다. 또한, 현재 AI assistant는 많습니다. 예를 들어 챗봇, 고객센터, 요약 기능 등이요. 여기에 얼굴만 넣는다? 단순히 LLM에 얼굴만 붙이고 “말투”만 꾸미는 건 결국 ‘정보형 챗봇에 스킨만 입힌 것’에 불과합니다. 저희 큰 주제에 매력적이지 않은 방향성인것같습니다. 예를 들어 "이 토너 좋아요"라는 말을 그냥 GPT가 하면 정보일 뿐이지만, 팔로워 많은 뷰티 크리에이터가 하면 "이거 사야겠다"가 됩니다. 
(다른 주제를 선택한 다른 팀들도 AI assistant를 만든다고 하는데, 우리의 차별점은 assistant가 아닌 인플루언서로 가야한다고 생각합니다. )

우리가 만드는건 siri같은 도우미가 아니고 ‘인기를 끌고’, ‘사람들이 혹하게끔 하는’ 인플루언서입니다. 인플루언서는 단순히 지식을 가진 존재가 아니라, 영향력을 기반으로 인기를 끄는 존재입니다. 
예를 들어 헬스 인플루언서라고 하면, 
* 정보제공/팬들과의 소통 : “오늘 하체 운동 해봅시다” “여러분은 어떤 운동 하실거에요?” 등 
* 광고/브랜드효과 : 단백질 쉐이크를 들고 있는 인플루언서, 운동기구를 추천하는 인플루언서 등 

우리 AI 인플루언서는 사람들이 질문해야만 말하는 정보 제공자로 가야할까요? 
아니면 콘텐츠를 만들어서 사람들에게 영향을 주는 존재로 가야할까요? 

그리고 RAG를 이용해서 정보를 주고, 매력적인 인플루언서를 만드는 것을 목표로 하면 된다고 생각합니다.

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인플루언서 개념 대해 회의 하자고 한 전날 밤에 길게 글을 써봤었다. 

그렇게 우리는 4차 프로젝트로 LLM 기반으로 재활, 운동 정보를 주고, 콘텐츠를 만들어 인기를 끄는 AI influencer를 만들기로 했다. 

그리고 금요일에 모두 자리를 바꿔서 본격적으로 팀프로젝트를 시작했다. (좋은 자리 선점해서 기분이 좋다!!ㅋㅋㅋ)

아직까지는 순항이다. 우리팀의 결과물이 어떻게 나올지 궁금하다!! 월요일 화요일까지 잘 달려보아야겠다! 

 

3. 책 선물 +_+

13기에는 블로그를 한 주도 안빼고 꾸준히 쓰는 개근 블로거 5명이 있다. 나 포함!

저번주에 블로그를 쓰고, 회고 google sheet를 보면서 괜한 뿌듯함을 느끼면서 여기까지 왔구나...하며 되돌아봤었는데,

목요일에 이런 큰 이벤트가 있었다!! 선물을 주신다니! 감동의 눈물 또륵 

기분이 정말 좋았다.

사실 쓰기 싫었던 주차도 있긴했었다..  그런데 꾸준함의 보상을 받다니!! 야호! 

다음주에 시작되는 최종 프로젝트도 마지막 주차까지 잘 남겨봐야겠다. 화이팅!