파인튜닝,커스텀 GPT 만들기 가이드
GPT로 나만의 AI 비서를 만들고 싶은데... 코딩 경험 없이도 가능할까요? 다른 사람들은 이미 시작했다구요!
안녕하세요, 여러분! 오늘 아침 커피를 마시면서 문득 생각했어요. 지난달 AI 컨퍼런스에서 다양한 커스텀 GPT 사례를 보고 감탄했는데, 왜 아직도 제 커스텀 GPT는 만들지 않았을까? 사실 저도 처음엔 너무 어려울 것 같아서 시도조차 안 했거든요. '개발자나 할 수 있는 거 아냐?' 싶었죠. 근데 이게 웬걸, 생각보다 훨씬 접근하기 쉽더라고요! 그래서 제가 삽질(?)하며 배운 내용을 정리해봤습니다. 코딩을 한 번도 안 해본 초보자 분들도 따라할 수 있게, 아주 기초부터 차근차근 설명해드릴게요.
GPT란 무엇인가?
GPT(Generative Pre-trained Transformer)... 음, 이름부터 뭔가 어려워 보이죠? 걱정 마세요! 그냥 "사전 학습된 생성형 트랜스포머"라는 의미로, 쉽게 말하면 인터넷의 엄청난 양의 글을 읽고 이해한 다음, 사람처럼 글을 쓸 수 있는 AI예요.
사실 우리가 흔히 말하는 ChatGPT도 이 GPT 모델을 기반으로 만들어진 거거든요. 그런데 GPT의 진짜 힘은 문맥을 이해한다는 점이에요. 예전 AI들은 단순히 패턴을 찾는 수준이었다면, GPT는 실제로 대화의 흐름을 파악하고 이에 맞게 답변할 수 있어요.
GPT는 한 번에 한 단어씩 다음 단어를 예측하면서 문장을 만들어요. 마치 우리가 '어제 친구랑 같이...'라는 시작에서 '카페에 갔어'라고 이어질 것을 예상하는 것처럼요. 다만 GPT는 이 과정을 엄청난 데이터를 학습해서 훨씬 정교하게 해내는 거죠!
아, 그리고 또 하나! GPT가 강력한 이유는 그냥 대화만 하는 게 아니라 글쓰기, 번역, 코딩, 요약 등 다양한 작업을 할 수 있다는 점이에요. 저는 블로그 글 초안 작성할 때 많이 활용하는데, 이게 진짜 시간 절약 많이 됩니다. 물론, 최종 편집은 직접 해야지만요! (AI가 아직 제 감성까진 완벽히 못 따라와요 ㅋㅋ)
커스텀 GPT란?
커스텀 GPT는 말 그대로 '나만의 GPT'를 만드는 거예요. 기본 GPT가 전 세계의 모든 지식을 조금씩 알고 있는 '만능 백과사전' 같은 거라면, 커스텀 GPT는 특정 분야나 작업에 특화된 '전문가' 같은 느낌이죠.
여러분, 솔직히 GPT를 쓰다 보면 가끔 답답할 때 없나요? "이건 너무 일반적인 대답이야", "우리 회사 용어를 전혀 모르네"... 이럴 때 필요한 게 커스텀 GPT예요. 내가 원하는 데이터로 GPT를 추가 학습시키는
파인튜닝(Fine-tuning)
과정을 통해, 해당 분야에 더 정확하고 깊이 있는 답변을 제공하는 AI를 만들 수 있어요.
그니까요, 내가 좋아하는 작가의 글투를 학습한 글쓰기 AI, 우리 회사 제품 매뉴얼만 읽은 고객 상담 AI, 의학 논문에 특화된 의료 자문 AI... 이런 걸 다 만들 수 있다는 거죠!
| 비교 항목 | 일반 GPT | 커스텀 GPT |
|---|---|---|
| 학습 데이터 | 인터넷의 방대한 일반 지식 | 특정 분야/데이터 + 기본 지식 |
| 특화 분야 | 없음 (범용) | 사용자 정의 영역 |
| 응답 정확도 | 모든 분야에서 보통 수준 | 특정 분야에서 매우 높음 |
| 구현 난이도 | 즉시 사용 가능 | 데이터 준비 및 학습 필요 |
| 비용 | 사용량 기준 과금 | 학습 비용 + 사용량 과금 |
결론적으로, 커스텀 GPT는 특정 분야에서 더 깊이 있고 정확한 답변을 제공하기 위해 GPT 모델을 추가로 학습시킨 맞춤형 AI라고 생각하시면 됩니다. 이제 이걸 어떻게 만드는지 하나씩 살펴볼게요!
필요한 준비물 및 도구
자, 이제 커스텀 GPT를 만들기 위한 준비물을 알아봅시다. 솔직히 말하면 처음 시작할 땐 이 부분에서 좀 쫄았어요... 프로그래밍 언어? API? 라이브러리? 뭔소린지 하나도 모르겠더라구요. 심호흡 한 번 하고, 차분히 따라와 보세요. 생각보다 어렵지 않답니다!
제가 처음 시도할 때는 "아 이거 컴퓨터 전공자나 할 수 있는거 아니야?" 싶었는데, 막상 해보니 생각보다 진입장벽이 높지 않더라고요. 특히 OpenAI에서 제공하는 도구들이 꽤 사용자 친화적이에요. 그럼 뭐가 필요한지 하나씩 살펴볼게요:
- 프로그래밍 언어 - Python대부분의 GPT 관련 작업은 Python으로 이루어집니다. 하지만 겁먹지 마세요! 아주 기본적인 문법만 알아도 충분해요. 코딩을 한 번도 안 해보셨다면, Python 기초 강의를 1-2시간만 보고 오세요. 아니면 나중에 제가 제공할 예제 코드를 그대로 복사해서 사용해도 됩니다.
- OpenAI 계정 및 API 키OpenAI 웹사이트에 가입하고 API 키를 발급받아야 해요. 이 키는 마치 비밀번호처럼 OpenAI의 서비스를 이용할 수 있게 해줍니다. 발급은 무료지만, API 사용 시 비용이 발생한다는 점! 참고하세요. 처음에는 무료 크레딧을 주기도 하니 그걸로 실험해보면 좋아요.
- Python 라이브러리OpenAI API를 쉽게 사용하기 위한 라이브러리가 필요해요. 명령어
pip install --upgrade openai만 입력하면 쉽게 설치할 수 있어요. 데이터 처리를 위해 pandas 같은 추가 라이브러리도 필요할 수 있지만, 일단은 openai 라이브러리만 있어도 시작할 수 있어요. - 개발 환경코드를 작성하고 실행할 환경이 필요해요. 초보자에게는 Google Colab을 강력 추천합니다! 웹 브라우저만 있으면 바로 Python 코드를 실행할 수 있고, 별도 설치가 필요 없어요. 구글 계정만 있으면 바로 접속 가능!
- 데이터셋커스텀 GPT를 만들려면 학습할 데이터가 필요해요. 예를 들면, 법률 챗봇을 만들고 싶다면 법률 Q&A나 판례 데이터가 필요하죠. 처음에는 100개 정도의 질문-답변 쌍으로도 시작할 수 있어요. 적은 양으로 시작해서 점차 늘려가는 게 좋습니다.
- 예산솔직히 얘기하자면, API 사용과 모델 학습에는 비용이 들어요. 하지만 처음 실험할 땐 그리 큰 돈이 들진 않습니다. OpenAI는 새 계정에 무료 크레딧($5나 $18 정도)을 제공하기도 하니, 이걸로 먼저 테스트해보세요. 실제 서비스로 발전시키려면 월 $10-100 정도는 예상해두세요.
Python이나 프로그래밍에 전혀 경험이 없다면 걱정하지 마세요! 다음 글에서는 코드 예제를 그대로 복사해서 사용할 수 있는 방법을 자세히 안내해드릴게요. 프로그래밍을 배우려는 게 아니라 결과물을 빨리 만들고 싶다면, '복사 붙여넣기'로도 충분히 따라할 수 있어요.
기본적인 GPT 활용 방법
본격적으로 커스텀 GPT를 만들기 전에, 기본적인 GPT 활용법부터 익혀볼게요. 가장 쉬운 방법은 OpenAI의 API를 통해 GPT 모델에게 질문이나 명령(프롬프트)을 보내고 응답을 받는 거예요.
솔직히 저도 처음엔 API라는 단어에 겁먹었는데요, 그냥 '인터넷으로 AI에게 질문을 보내는 방식'이라고 생각하면 편해요. 마치 카톡으로 친구에게 메시지 보내는 것처럼, 코드로 GPT에게 메시지를 보내는 거죠.
API 사용을 위한 기본 단계는 크게 세 가지예요: API 키 설정하기 → 프롬프트 작성하기 → API 호출하기. 너무 복잡하게 생각하지 마세요!
Python으로 GPT API를 호출하는 가장 기본적인 코드는 아래와 같아요. 이 코드에서 'your-api-key'를 여러분이 발급받은 API 키로 변경하면 됩니다.
import openai
openai.api_key = "your-api-key"
response = openai.Completion.create(
model="text-davinci-003", # 사용할 GPT 모델
prompt="안녕하세요. 오늘 날씨 어때요?", # GPT에게 보낼 질문/지시
max_tokens=50, # 응답 길이 제한
temperature=0.7 # 창의성 조절 (0~1, 높을수록 창의적)
)
print(response["choices"][0]["text"])위 코드는 GPT 모델에게 "안녕하세요. 오늘 날씨 어때요?"라고 물어보는 거예요. 실행하면 GPT가 날씨에 대한 대답을 생성해서 보내줄 거예요. 이 코드를 응용하면 다양한 질문이나 작업을 GPT에게 맡길 수 있어요.
코드를 쓰는 게 어렵다면, OpenAI의 'Playground'라는 웹 인터페이스를 사용해보세요! OpenAI 계정으로 로그인한 뒤 Playground에 들어가면, 코드 없이도 GPT와 대화하면서 다양한 설정을 실험해볼 수 있어요.
이렇게 기본 GPT를 사용해 보면서 느낀 점이 있을 거예요. "음, 답변이 좀 일반적이네", "우리 분야에 대해서는 잘 모르는 것 같아"... 바로 이런 한계를 극복하기 위해 커스텀 GPT가 필요한 거죠! 그럼 이제 본격적으로 커스텀 GPT를 만들어 볼까요?
직접 커스텀 GPT 만들기
드디어 핵심 부분이 왔네요! 커스텀 GPT 만들기는 크게 '데이터 준비 → 모델 훈련(파인튜닝) → 모델 배포/사용'의 세 단계로 이루어져요. 각 단계를 자세히 살펴볼게요.
1. 데이터 수집 및 전처리
커스텀 GPT의 성능을 좌우하는 핵심은 바로 데이터예요. "쓰레기를 넣으면 쓰레기가 나온다(Garbage in, garbage out)"는 말이 있죠? AI도 마찬가지예요. 양질의 데이터를 준비하는 게 정말 중요합니다.
먼저, 어떤 목적의 AI를 만들지 정해야 해요. 고객 상담 봇? 의학 자문 AI? 소설 작가 스타일의 글쓰기 도우미? 목적에 맞는 데이터를 수집하세요. 없다면 직접 만들어야 할 수도 있어요.
그리고 OpenAI의 파인튜닝을 위해선 JSONL 형식으로 데이터를 준비해야 해요. JSON이 뭐죠? 간단히 말하면 컴퓨터가 읽기 좋은 데이터 형식이에요. 아래처럼 생겼어요:
{"prompt": "프랑스의 수도는 어디인가요?->", "completion": " 프랑스의 수도는 파리입니다.\n"}
{"prompt": "심장의 주요 기능은 무엇인가요?->", "completion": " 심장의 주요 기능은 혈액을 온몸으로 펌프질하는 것입니다.\n"}각 줄은 하나의 질문-답변 쌍이에요. "prompt"는 AI에게 줄 질문이고, "completion"은 AI가 대답해야 할 이상적인 답변이죠. 이런 형식으로 최소 10개, 가능하면 100개 이상의 예시를 준비하면 좋아요.
2. 모델 파인튜닝
데이터를 준비했다면, 이제 OpenAI API를 통해 모델을 파인튜닝할 차례예요. 아래는 파인튜닝의 핵심 단계를 정리한 표입니다:
| 단계 | 설명 | 명령어/코드 예시 |
|---|---|---|
| 1. 데이터 준비 | JSONL 파일 생성 | 엑셀/구글 시트로 정리 후 JSONL 변환 |
| 2. 데이터 검증 | 형식 확인 및 오류 수정 | openai tools fine_tunes.prepare_data -f 데이터파일.jsonl |
| 3. 데이터 업로드 | OpenAI 서버에 데이터 전송 | openai.File.create(file=open("데이터파일.jsonl"), purpose="fine-tune") |
| 4. 파인튜닝 시작 | 학습 작업 생성 | openai api fine_tunes.create -t "파일ID" -m davinci |
| 5. 학습 모니터링 | 진행 상황 확인 | openai api fine_tunes.follow -i "작업ID" |
| 6. 완료 확인 | 모델 ID 확인 | 작업 완료 시 OpenAI가 모델 ID 제공 |
위 단계를 따라하면 OpenAI에서 여러분의 데이터로 GPT 모델을 파인튜닝해 줄 거예요. 학습 시간은 데이터 양에 따라 몇 분에서 몇 시간까지 걸릴 수 있어요. 학습이 완료되면 'ft-'로 시작하는 모델 ID가 발급됩니다.
3. 모델 사용하기
파인튜닝이 완료된 모델은 바로 OpenAI API를 통해 사용할 수 있어요. 기존에 GPT를 사용하던 코드에서 모델 이름만 바꿔주면 됩니다:
import openai
openai.api_key = "your-api-key"
response = openai.Completion.create(
model="ft-your-custom-model-id", # 여기에 발급받은 모델 ID 입력
prompt="질문 내용",
max_tokens=50,
temperature=0.7
)
print(response["choices"][0]["text"])이렇게 간단해요! 모델 이름만 바꿔주면 이제 여러분의 맞춤형 GPT가 응답을 해줄 거예요. 물론 파인튜닝한 주제나 형식에 맞는 질문을 해야 좋은 결과를 얻을 수 있겠죠?
파인튜닝 및 API 사용에는 비용이 발생해요. OpenAI 계정의 Billing 섹션에서 사용량과 요금을 확인하고, 필요하면 사용 한도를 설정해두세요. 특히 처음 실험할 땐 저비용 모델(ada, babbage)로 시작하는 것도 좋은 방법이에요.
커스텀 GPT 활용 사례
"그래서 이렇게 만든 커스텀 GPT로 뭘 할 수 있는데?" 하고 궁금하시죠? 사실 활용 가능성은 무한해요. 여러분의 상상력이 한계죠. 하지만 몇 가지 인기 있는 활용 사례를 소개해드릴게요.
저도 처음엔 "그냥 일반 GPT 쓰면 되지, 왜 굳이 커스텀을 만들까?" 했는데요, 실제로 특정 분야에 특화된 AI는 일반 GPT보다 훨씬 정확하고 유용한 답변을 준다는 걸 깨달았어요. 특히 전문 분야나 회사 내부 지식이 필요한 경우에는 더욱 그래요.
- 전문 분야 Q&A 챗봇의학, 법률, 세금, 부동산 등 전문 지식이 필요한 분야의 질의응답 AI를 만들 수 있어요. 예를 들어 의대생이 의학 교과서와 최신 논문을 학습시킨 GPT로 공부 도우미를 만들거나, 변호사가 판례와 법률 조문을 학습시킨 법률 자문 AI를 만들 수 있어요. 이런 AI는 일반 GPT보다 해당 분야 질문에 훨씬 정확하게 답변해요.
- 맞춤형 고객 지원 시스템회사 제품 매뉴얼, FAQ, 고객 문의 기록 등을 학습시켜 24시간 작동하는 고객 지원 AI를 만들 수 있어요. 이런 AI는 "우리 제품 A의 전원이 안 켜져요"같은 특정 질문에 "A 제품은 먼저 후면 배터리 커버를 열고 배터리가 올바르게 장착되었는지 확인해보세요"처럼 구체적인 해결책을 제시할 수 있어요.
- 스타일 특화 콘텐츠 생성기특정 작가나 브랜드의 글투를 학습시켜 비슷한 스타일의 콘텐츠를 만들 수 있어요. 예를 들어 헤밍웨이 소설을 학습시켜 헤밍웨이처럼 글을 쓰는 AI, 또는 회사의 과거 마케팅 자료를 학습시켜 브랜드 톤에 맞는 카피를 자동으로 생성하는 AI를 만들 수 있어요. 블로그 글 초안 작성이나 아이디어 발상에 큰 도움이 됩니다.
- 개인 학습 도우미학교 교과서나 강의 노트를 학습시켜 개인 맞춤형 학습 도우미를 만들 수 있어요. 이 AI는 수업 내용에 대한 질문에 답하고, 퀴즈를 생성하고, 복습 자료를 만들어줄 수 있어요. "제2차 세계대전의 원인은?"같은 질문에 교과서 내용을 기반으로 답변하므로 시험 공부에 유용해요.
- 데이터 분석 및 요약 도구보고서, 연구 논문, 회의록 등을 학습시켜 문서 요약 및 분석 AI를 만들 수 있어요. 이런 AI는 긴 문서의 핵심 내용을 추출하고, 중요 포인트를 정리하고, 인사이트를 도출하는 데 도움을 줄 수 있어요. 특히 특정 분야의 전문 용어와 개념에 익숙해져 있어 일반 GPT보다 더 정확한 요약이 가능해요.
- 코드 자동화 도구회사 내부 코드베이스나 특정 프로그래밍 스타일을 학습시켜 코드 생성 및 문제 해결 AI를 만들 수 있어요. 이런 AI는 회사의 코딩 가이드라인에 맞는 코드를 생성하거나, 기존 코드에서 버그를 찾아 수정하는 제안을 해줄 수 있어요. 프로그래머의 생산성을 크게 높여주는 도구가 될 수 있습니다.
위 사례들은 빙산의 일각일 뿐이에요. 여러분의 업무나 취미, 관심사에 맞게 창의적으로 응용해보세요. 간단한 실험으로 시작해서 점차 확장해나가는 것을 추천해요. 처음부터 완벽할 필요는 없어요. 사용하면서 데이터를 추가하고 개선해나가면 됩니다!
"가장 좋은 AI는 내 업무와 생활에 실제로 도움이 되는 AI다." 이 말은 제가 AI 컨퍼런스에서 들은 말인데요, 정말 공감해요. 화려하고 복잡한 기능보다는 여러분의 실제 필요에 맞는 단순하지만 유용한 AI를 만드는 게 중요합니다.
자주 묻는 질문 (FAQ)
네, 가능합니다! OpenAI에서 제공하는 가이드와 도구를 사용하면 코딩 경험이 없어도 기본적인 커스텀 GPT를 만들 수 있어요. 특히 본 가이드에서 제공하는 예제 코드를 '복사-붙여넣기'하는 방식으로도 충분히 시작할 수 있습니다. 다만, 좀 더 복잡한 기능이나 커스터마이징을 원한다면 Python 기초 정도는 배워두면 도움이 되겠죠. 온라인에 무료 Python 기초 강의가 많으니 한번 도전해보세요!
비용은 크게 두 부분으로 나뉘어요: 모델 파인튜닝 비용과 API 사용 비용입니다. 파인튜닝 비용은 데이터 양과 모델 크기에 따라 달라집니다. 작은 모델(Ada)은 $0.03/1K 토큰, 큰 모델(Davinci)은 $0.12/1K 토큰 정도예요. 10페이지 정도의 문서로 학습시키면 몇 달러 수준입니다. 그리고 만든 모델을 사용할 때마다 API 호출 비용이 추가로 발생해요. 처음 시작하시는 분들은 OpenAI에서 제공하는 무료 크레딧($5-18)으로 먼저 실험해보세요. 실험 단계에서는 대부분 이 크레딧으로 충분합니다!
OpenAI 가이드에 따르면 최소 10개의 예시(질문-답변 쌍)부터 시작할 수 있어요. 하지만 솔직히 이 정도로는 모델이 제대로 학습하기 어려워요. 실제로 의미 있는 결과를 얻으려면 최소 100개 이상의 예시를 준비하는 것이 좋습니다. 제 경험상, 200-300개 정도의 질문-답변 쌍이 있으면 꽤 쓸만한 모델이 나오더라고요. 물론 데이터가 많을수록 더 좋은 결과를 기대할 수 있지만, 너무 부담 갖지 마시고 가능한 만큼 준비해서 먼저 시도해보세요. 중요한 건 데이터의 '양'보다 '질'이에요!
프롬프트 엔지니어링은 기존 GPT 모델에게 더 좋은 '질문/지시'를 주는 기술이에요. 예를 들어 "너는 법률 전문가야. 아래 계약서를 분석해줘"처럼 역할과 지시를 명확히 주는 겁니다. 반면 커스텀 GPT는 모델 자체를 추가 학습시켜 특정 영역에 더 특화된 새로운 모델을 만드는 거예요. 프롬프트 엔지니어링은 빠르고 비용이 적게 들지만 모델의 한계를 넘을 수 없고, 커스텀 GPT는 시간과 비용이 더 들지만 특정 분야에서 훨씬 뛰어난 성능을 보여줍니다. 실무에선 두 방법을 함께 활용하는 게 가장 효과적이에요 - 커스텀 GPT를 만들고, 여기에 좋은 프롬프트까지 주면 최상의 결과를 얻을 수 있죠!
중요한 질문이네요! OpenAI에 따르면, 파인튜닝에 사용된 데이터는 오직 여러분의 모델 학습에만 사용된다고 해요. 하지만 민감한 개인정보나 기밀 데이터가 있다면 주의가 필요합니다. 파인튜닝하기 전에 데이터에서 개인식별정보(PII)를 제거하고, 필요하다면 데이터를 익명화하는 것이 좋아요. 또한 OpenAI와 체결하는 이용약관을 꼼꼼히 읽어보세요. 매우 민감하거나 규제가 엄격한 데이터(의료, 금융 등)를 다룬다면, OpenAI 대신 자체 서버에서 오픈소스 모델을 파인튜닝하는 방법도 고려해볼 수 있어요. 이 방법은 더 복잡하지만 데이터를 외부로 보내지 않아도 됩니다.
네, 가능합니다! 파인튜닝으로 만든 모델은 몇 가지 방법으로 공유할 수 있어요. 가장 간단한 방법은 API 키와 모델 ID를 공유하는 거지만, 이건 보안상 추천하지 않아요(API 키는 결제 정보와 연결됨). 대신 웹 애플리케이션이나 챗봇 형태로 만들어 다른 사람들이 접근할 수 있게 하는 게 좋습니다. Flask나 Streamlit 같은 간단한 웹 프레임워크로 인터페이스를 만들고, 이를 Heroku나 Netlify 같은 플랫폼에 배포하면 됩니다. 다른 옵션으로는 커스텀 GPT를 활용한 서비스를 유료로 제공하거나, 기업용 솔루션으로 개발하여 비즈니스 모델을 구축하는 방법도 있어요. 참, GPT 모델 자체를 배포하는 게 아니라 API를 통한 액세스를 제공하는 거라는 점 기억하세요!
마무리: 여러분만의 AI 여정을 시작해보세요
자, 이렇게 커스텀 GPT 만들기에 대한 여정이 끝났네요! 어때요? 생각보다 어렵지 않죠? 처음에는 저도 "AI 개발이라니, 내가 할 수 있을까?" 하고 망설였었는데, 막상 시작해보니 진입장벽이 생각보다 높지 않더라구요. 특히 OpenAI의 도구들이 점점 사용자 친화적으로 바뀌고 있어서, 앞으로는 더 쉬워질 거예요.
이 가이드가 여러분의 첫 커스텀 GPT를 만드는데 작은 도움이 되었으면 좋겠어요. 처음부터 완벽할 필요는 없어요. 저도 처음엔 정말 단순한 모델로 시작했거든요. 10개의 예시로 시작해서 점점 데이터를 추가하고, 실패도 해보고, 다시 시도하면서 배웠죠.
지금 당장 어떤 커스텀 GPT를 만들고 싶으신가요? 댓글로 여러분의 아이디어를 공유해주세요! 혹시 도전하시다가 막히는 부분이 있으면 질문도 환영해요. 다른 분들의 아이디어를 보는 것도 정말 영감을 주거든요.
다음 글에서는 더 심화된 내용으로 찾아올게요. 커스텀 GPT의 정확도를 높이는 팁이나, 웹사이트에 챗봇으로 배포하는 방법 등 실전에서 바로 써먹을 수 있는 내용을 준비하고 있어요. 아, 그리고 제가 직접 만든 몇 가지 재밌는 커스텀 GPT 사례도 공개할 예정이니 기대해주세요!
"AI의 미래는 몇몇 대기업이나 연구소가 아니라, 자신만의 문제를 해결하기 위해 AI를 커스터마이징하는 수많은 개인 개발자와 창작자들에 의해 만들어질 것이다." - 이 말이 점점 현실이 되고 있는 것 같아요. 여러분도 이 흐름의 일부가 되어보세요!
마지막으로, 이 글이 도움이 되셨다면 주변에 공유해주세요! 더 많은 사람들이 AI 기술의 혜택을 누리고, 재미있는 프로젝트를 시작할 수 있도록요. 그럼 다음 글에서 만나요! 😊