2023. 5. 1. 17:53ㆍ카테고리 없음
Chat GPT를 이용한 취향 별 추천 시스템을 만들기 위해서는 다음과 같은 과정이 필요합니다.
데이터 수집 및 전처리
추천 시스템을 위한 데이터셋을 수집합니다. 이때 영화, 음악, 도서 등의 데이터셋을 활용할 수 있습니다.
수집한 데이터셋을 전처리합니다. 이때 토큰화 및 특수 문자 처리, 중복 데이터 처리, 데이터 분할 등을 수행합니다.
취향 모델 학습 데이터셋 구성
전처리한 데이터셋을 이용하여 취향 모델의 학습 데이터셋을 구성합니다.
데이터셋을 학습 데이터셋, 검증 데이터셋 및 테스트 데이터셋으로 분할하고, DataLoader를 이용하여 모델 학습에 필요한 데이터셋을 준비합니다.
모델 학습을 위한 하이퍼파라미터 설정 및 모델 생성
모델 학습을 위한 하이퍼파라미터 설정 방법과 모델 생성 방법을 학습합니다.
모델의 학습률, 배치 크기, 에폭 수 등의 하이퍼파라미터를 설정하고, 취향 모델을 생성합니다.
데이터 전처리 및 모델 훈련
전처리한 데이터셋을 이용하여 데이터 전처리를 구현합니다.
데이터셋을 학습 데이터셋, 검증 데이터셋 및 테스트 데이터셋으로 분할하고, DataLoader를 구현하여 모델 학습에 필요한 데이터셋을 준비합니다.
취향 모델을 훈련합니다.
추천 시스템 구현
추천 시스템을 구현하기 위해 Flask 웹 프레임워크를 사용합니다.
사용자가 입력한 취향 정보를 취향 모델을 이용하여 추천 정보를 생성하고, 추천 정보를 반환합니다.
취향 모델 성능 평가 및 개선
취향 모델의 성능을 평가합니다.
테스트 데이터셋을 이용하여 모델의 정확도, RMSE 등의 성능 지표를 계산합니다.
필요에 따라 모델을 개선합니다.
위의 단계를 참고하여, Chat GPT를 이용한 취향 별 추천 시스템을 구현하실 수 있습니다. 다음은 간단한 취향 추천 시스템 예시 코드입니다. 이 코드는 Flask 웹 프레임워크를 이용하여 구현한 것입니다.
| from flask import Flask, request, jsonify from transformers import pipeline, AutoTokenizer, AutoModel # 추천 모델 파이프라인 생성 recommendation_pipeline = pipeline('text2text-generation', model='microsoft/DialoGPT-large', tokenizer='microsoft/DialoGPT-large') # 취향 모델 생성 tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("microsoft/DialoGPT-medium") model = AutoModel.from_pretrained("microsoft/DialoGPT-medium") # 추천 정보 생성 함수 def generate_recommendation(prompt, model): inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt") response_ids = model.generate(inputs["input_ids"], max_length=20, temperature=0.7) response = tokenizer.batch_decode(response_ids, skip_special_tokens=True)[0] return response # Flask 웹 서버 생성 app = Flask(__name__) # 추천 요청 핸들러 @app.route('/recommend', methods=['POST']) def recommend(): # 클라이언트에서 취향 정보를 받아옵니다. data = request.json prompt = data['prompt'] # 취향 모델을 이용하여 취향 정보를 분석합니다. recommendation = generate_recommendation(prompt, model) # 추천 모델을 이용하여 추천 정보를 생성합니다. recommendation = recommendation_pipeline(recommendation)[0]['generated_text'] # 추천 정보를 반환합니다. return jsonify({'recommendation': recommendation}) |
이 코드에서 text2text-generation 파이프라인을 이용하여 추천 정보를 생성하고, DialoGPT 모델을 이용하여 취향 정보를 분석합니다. 추천 정보와 취향 정보를 이용하여 취향 별 추천 정보를 생성하고, 이를 반환합니다.
이러한 코드를 참고하여, Chat GPT를 이용하여 다양한 인공지능 서비스를 구현해보세요.