508 AI 포텐데이❎NAVER Cloud | Notion
🧿 프로그램 특징
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1️⃣ 포텐데이 참가 이유
포텐데이는 10일간 불태우는 프로젝트 경진대회이다.
서론이 길다...
퇴사한지 벌써 반년이 지나가면서 사이드 프로젝트의 필요성을 느꼈다.
LLM 프로젝트는 API 비용이 들기 때문에 개인 프로젝트로 쉽게 시작하기 어려운 상황이었다.
그렇다고 sLM을 활용한 프로젝트를 하면... 맥북이 고생하고, 성능도 어느정도는 포기해야한다. 그리고 sLM 다루는거 너무 진절머리나서 당장은 하기 싫다^^ 사실 좀 하다가 짜증나서 걍 사이드 프로젝트 하지 말고 취업해야겠다 생각함.
그러다가 프론트엔드 개발자이자 유튜버 "경아"님이 참여하신걸보고 어쩌다 알게된 포텐데이. 그런데 AI 프로젝트는 아니라 후기를 보면 AI 개발자는 없었다. 일단 다음 포텐데이 오픈 알람을 맞춰놓고 있었는데, 이번엔 AI 포덴데이!!! 좋잖아!!!!
"네이버 클라우드"와 함께 하는 프로젝트였다.
2️⃣ AI Engineer 입장에서의 장단점
[장점]
- Ncloud 크레딧을 지원해줘서 네이버클라우드 AI 서비스를 편하게 활용할 수 있다.
- 기획자, 디자이너, FE, BE와 함께 협업할 수 있다. (개인으로 참가해서 팀 모집 기간에 팀을 형성할 수 있다. 어렵지 않음!)
[단점]
- AI 개발자가 굳이 필요하지 않음...ㅎㅎ 실제로 AI 개발자는 소수였다.
- AI Agent를 접목한 무언가를 만들고 싶었는데, 10일 프로젝트 주제로는 약간 적합하지 않아보임.
- AI 기능을 1000000가지 시도해보고 싶은 욕심이 있었지만, 모든 팀원의 의견도 중요하고 일단 미리 말하면 우리 팀은 그런 주제가 아니였다. 걍 text generation만 할 수 있으면 되는 주제라 크게 어렵지 않았다.
- 배포할 클라우드 찾기? NCP는 비용이 많이 들 것 같아서 시도도 안함...
나는 AWS에서 개인적으로 무료 크레딧 $100를 받을 수 있어서 이번에 처음 써봤다. 나는 GCP만 사용해봤지만 AWS 도 비슷비슷해서 어렵지 않았다.
내 경우에는 장점보다 단점이 많았다. 회사 지원할 때 어필할만한게 1도 없기 때문이다.
prompting engineering 위주의 AI 기능 구현 + Docker Image Build + AWS Deploy 끝.
그럼에도 불구하고 시작한 이유는 다양한 직무분들과 함께 협업할 수 있는 기회가 주어진다.
나는,, 걍 이전 회사에서 AI + 기획, FE, BE 다 맡아..서.. ㅎ.. 😡
3️⃣ 프로그램 일정
1. 참가신청 후 본격적인 프로젝트가 시작되기 전에 "팀 빌딩"이 진행된다. 물론, 개인 참여도 가능함.
포텐데이 슬랙에서 모집을 하고, 희망하는 사람은 [커리어 카드]와 함께 본인이 희망하는 주제나 이력 등을 어필한다.
커리어 카드는 비사이드 사이트에서 만들 수 있고, 나는 참여 목적과 간단한 경력사항을 적었다.
2. 주제 선정
보통은 공식적인 프로젝트 시작일 전에 팀 매칭이 완료되어 미리 프로젝트를 시작한다.
우리팀도 마찬가지였다. 나는 지금까지 했던 프로젝트가 "업무 효율"을 위한 것이었고, 사용자의 일상이나 업무를 위한 AI 파트너를 만드는게 중단기적 목표이다. 즉, AX, AGI 실현이다. 그런데 AI를 개발하면서 AI에 관심이 없는 사람은 AI를 안쓰고 쓸 의지도 없어보이는데 왤까?를 고민했던 것 같다.
팀원이었던 한 분께서 "AI로부터 소외된 사람들에게 도움을 줄 수 있는 사이드프로젝트"를 생각하신다며 연락을 주셨고, 가장 나와 방향성이 일치하여 함께하게 되었다. 그렇게 우리 팀은 이 방향으로 모인 사람들이었다.
처음에는 이 주제로 논의를 하다가 자연스럽게 다른 주제도 각자 마음껏 던졌고, 나도 AI 기능에 집중한 주제를 몇 개 던지고 거기에 "T를 위한 서비스"를 그냥 던졌다.
결론은, 이 주제로 선정됐다ㅋㅋㅎㅎㅎ "AI 취약 계층" → "공감 취약 계층"으로 변해버렸다.ㅎㅎ
AI 측면에서는 할 게 없어서 처음에는 많이 아쉽고, 시간 낭비만 하는 거 아닐까 라는 생각이 가득했다.
3. 공식 일정 시작
1) 내 역할
나는 prompt engineering으로 의도에 맞는 text만 생성하면 된다. HyperClova X 모델을 활용하였고, 대체로 성능이 나쁘다는 느낌은 받지 않았지만, 약간의 의아함이 있었다. (다음편에 자세히 작성할 예정)
그리고 나름 AI Engineer인데 이것만 하는 건 좀 민망해서 TTS 기능도 추가했다. 물론 CLOVA Voice API 그냥 갖다 쓰는 거지만...ㅎ
이렇게 구현을 하고, Docker image로 빌드하고 AWS 에 배포 완료!
우리팀은 BE와 AI(BE)를 따로 운영했다. 시간도 촉박하고, 각자 잘하는 방식이 있어서 이렇게 진행했다.
결론은 FE ↔ BE ↔ AI(BE) 이렇게! 그래서 BE 분이 중간에서 할일이 많으셨다. DB도 관리해주셔서 내 입장에서는 너무 편했다. BE 무거워지면 배포할 때 자잘자잘한 에러 엄청 많이 마주하게됨...ㅎㅎ
2) 회의
거의 매일 밤마다 전체 회의하고, 개발자끼리 회의를 하면서 10일을 보냈다.
다들 새벽에도 활발하게 진행하시고, 한 분도 빠짐없이 열정적이셨다! 😮
3) 결과
결론적으로, FE, BE 쪽에서 약간 구현이 잘 안돼서 "프로토타입"으로 최종 산출물을 제출했다.
나중에 실패 경험 + 다양한 직무와의 협업 경험 + CLOVA 활용 경험으로 얘기할게 생겼다고 생각하기로 했다ㅎㅎ
그래도 다들 적극적이셔서 끝나고도 계속 진행을 했고, MVP를 만들어 영상으로 남길 수 있었다!
그리고!!! 기획자가 있으니 너무 너무 편했다... 🥲 진짜 나는 어떤 회사 생활을 했던 것이었나... 또 화가 오르기 시작함
어쨋든 10일 간의 포텐데이를 진행하면서 후회는 없었다.
다만, 이거 하느라 취업준비를 10일+@동안 거의 전혀 하지 못해서 원래 고도화도 하고 싶었는데 약간 시간이 아까워서 안하기로 했다...
디자이너분들이 만드신 귀여운 캐릭터... 🐤 물론 성격은 안귀여움.
F랑 이렇게까지 가까워지기 위해 노력해야돼? 라는 생각만 하다가 끝난 것 같다. 🤨
다음은 AI 파트 개발 과정을 구체적으로 작성할 예정이다.
- 끝 -