AI10 AI로 유튜버가 되다 https://youtu.be/GIeCSSwRy9E https://youtube.com/shorts/ZXj1mbm0PT0구글이 제공하는 AI Tool 을 이용한 유뷰브 작성 (Shorts 포함)https://youtube.com/shorts/gOyJ42K2uq8?feature=shareNoteBookLM과 vidoz ai로 생성 https://youtu.be/Cjcqebgo6XYhttps://youtu.be/uJ7I_umwTYE 2025. 5. 22. 제조업에 LLaMA 같은 대형 언어 모델(LLM)을 적용할 수 있는 기능은 ✅ 1. 스마트 품질 분석 및 결함 분류센서/이미지 데이터 기반 불량 원인 분석불량 설명 자동 요약 및 원인 추론결함 유형 분류 보조 (ex: LLaMA + ViT 조합)✅ 2. 작업지시서/매뉴얼 자동 생성MES/ERP에서 생성된 작업 이력을 기반으로 작업자용 요약 작성"이 공정의 주의사항 알려줘" → 자연어 응답 제공✅ 3. 음성/채팅 기반 작업지시 질의응답생산 현장의 음성 명령 해석 (TTS + LLaMA)예: “다음 공정 작업 순서 알려줘” → Chat 형식으로 안내✅ 4. 생산 이상 징후 조기 탐지 보고서 생성로그/센서 데이터를 요약해 이상 징후 리포트 자동 생성LLaMA에게 로그를 입력하면 “온도 이상 감지. 원인은 냉각 불량 가능성” 등으로 요약✅ 5. MES/ERP 연동 지능형 상담봇“이번 .. 2025. 5. 9. PC가 켜지면 자동으로 Ollama 서버가 실행되게 하려면.... ✅ 1. 시스템 환경 변수 등록Windows + R → sysdm.cpl 실행[고급] 탭 → [환경 변수] 클릭"시스템 변수" 아래에서 [새로 만들기]변수 이름: OLLAMA_HOST변수 값: http://0.0.0.0:11434✅ 2. 자동 시작 배치파일 작성예: C:\ollama_start\start_ollama.bat 생성하고 아래 내용 입력:bat복사편집@echo off cd "C:\Program Files\Ollama" REM 설치 경로에 맞게 조정 start "" "ollama.exe" serve start ""는 창을 분리해 실행합니다.✅ 3. 시작 프로그램 등록방법 A: 작업 스케줄러 등록 (권장)작업 스케줄러 실행[작업 만들기] → 이름: StartOllama[트리거] 탭: "시스템 시작.. 2025. 5. 4. 파이썬으로 라마에 질문하기 # 기본 Kivy 및 Ollama 관련 모듈 import from kivy.app import App from kivy.uix.boxlayout import BoxLayout from kivy.uix.textinput import TextInput from kivy.uix.label import Label from kivy.uix.button import Button from kivy.uix.scrollview import ScrollView from kivy.clock import Clock from kivy.core.clipboard import Clipboard from kivy.config import Config from kivy.core.window import Window import thr.. 2025. 5. 3. Meta LLaMA 모델 기반 AI 서버 구축 및 Python 활용법 ✅ 1. 개요: Meta LLaMA 기반 AI 서버란?Meta LLaMA는 Meta가 공개한 고성능 LLM 시리즈이며,이를 기반으로 로컬 서버를 구축해 Python 애플리케이션에서 직접 활용할 수 있습니다.✅ 대표 툴: Ollama – LLaMA 모델 실행과 API 제공✅ 대표 모델: LLaMA2, LLaMA3, 파인튜닝된 한국어 모델 등✅ 2. 서버 구축 흐름① Ollama 설치 (Windows 기준)bash복사편집winget install Ollama.Ollama 또는 https://ollama.com/download 에서 설치② 한국어 특화 LLaMA 모델 다운로드 및 등록예: Rabbit-Ko-3B-Instructbash복사편집# 모델 파일과 Modelfile 작성 FROM ./Rabbit-Ko-.. 2025. 5. 3. 제조업에서 AI 활용 사례 다음은 제조업에서 AI 활용 사례를 정리한 내용입니다:1. 예측 유지보수사례: 장비의 센서 데이터를 AI가 분석해 부품 마모나 이상 징후를 사전에 파악.활용 기술: 머신러닝, 딥러닝, IoT 센서 데이터 통합.성과:장비 고장으로 인한 생산 중단 시간을 최대 50% 감소.불필요한 유지보수 작업 제거로 비용 절감.예: GE의 Predix 플랫폼이 발전소 터빈의 고장 예측에 사용되어 효율을 극대화.2. 품질 관리사례: AI 기반 컴퓨터 비전 시스템이 제품 결함이나 불량을 실시간으로 검사.활용 기술: 딥러닝 기반 이미지 분석, 고속 카메라 데이터 처리.성과:기존의 사람에 의존한 검사보다 정확도를 95% 이상으로 향상.검사 속도도 대폭 향상되어 공정 병목현상 해결.예: BMW는 AI로 페인트 작업의 결함을 검사하.. 2025. 1. 7. 이전 1 2 다음 728x90 반응형
