[서평] 파이썬 FastAPI 개발 입문

파이썬 FastAPI 개발 입문
나카무라 쇼 지음, 박광수 옮김 / AK(에이케이)커뮤니케이션즈 / 2024년 3월

최근에 자바 프레임워크에서 파이썬 프레임워크로 웹 마이그레이션을 진행해야하는 일이 생겨 파이썬 웹 프레임워크를 조사하여 선별해야 하는데 많이 사용해보지 않아 어려움이 생겼는데 좋은 기회가 생겨서 책을 제공받고 공부해보면서 장단점과 메리트를 자세하게 알 수 있었다. flask나 django는 많은 곳에서 쓰이는 만큼 자료가 많았는데 fastapi는 레퍼런스를 그대로 옮겨놓은듯한 자료가 상대적으로 많아 짧은 시간안에 알아보기 어려웠다. 그런데 이 책으로 fastapi의 사용 의도와 기초적인 문법, 그리고 AWS/Docker/GCP를 통해 배포하는 방법도 나와있어 상당히 유용했다.

목차는 크게 세가지로 나뉘어져 있다. 첫번째는 Docker/fastapi 설치 및 이미지 생성, api의 실행과 코드의 의미를 살펴볼 수 있었고 두번째는 디렉터리 구조/라우터/응답*요청 스키마의 설명과 데이터베이스 연결 및 조작(crud), 비동기화와 유닛 테스트 방법을 배우고 세번째는 AWS/GCP 클라우드 플랫폼에 컨테이너를 업로드하여 구동하는 방법을 배울 수 있게 된다. 

코드에서 중요한 과정은 따로 숫자로 표기하여 따로 찾아볼 필요 없이 상세하게 알려준다. 그리고 예제 파일들이 이름과 디렉토리가 정확히 표기되어있고 코드정리와 주석도 깔끔하게 정리되어 있어서 파악하기 편했다.

그리고 각 과정을 그림과 안의 커서 표시를 통해 배우는 입장에서 헤매이는 일이 전혀 없게 해준 점도 마음에 들었다. fastapi를 빠르게 배워서 활용해야 하는 분들에게 어려운 레퍼런스를 일일이 찾아보지 말고 우선 이 책을 통해 공부해보는 것도 괜찮은 방법이라고 알려주고 싶다.

'이 서평은 AK커뮤니케이션즈로부터 무상으로 책을 제공받고 작성된 서평입니다.'

[서평] 멀티모달 생성 AI 인사이드

멀티모달 생성 AI 인사이드 - 멀티모달 생성 AI의 개념부터 활용 전략과 미래 전망까지
홍정한.변형균 지음 / 한빛미디어 / 2024년 3월

이 책은 인공지능 자세히 하면 생성 AI의 시작부터 현재까지의 일대기를 정리해놓은 책이다. '멀티모달'의 뜻의 음성, 영상, 텍스트, 이미지 등 다양한 형식의 데이터들을 함께 처리하는 것을 의미한다. Xai나 Chatgpt들의 업데이트 내용들을 보면 단순히 많은 텍스트만을 학습하는게 아니라 이미지와 영상까지 학습하여 사용자의 질문에 자세하게 설명하기 위해 다양한 매체를 이용해 대답하는 모습을 볼 수 있다. 이 AI모델들을 이용하기 위해 이것들을 학습해볼 수 있는 책이라고 보면 된다.

책의 저자는 한명은 UNIST 교수이고, 한명은 기업의 AI빅데이터본부장을 역임하였다. 책의 전문성을 보장해줄 수 있는 부분이라고 생각한다.

1장에서는 멀티모달 생성 AI/빅데이터/AI 기술의 활용 사례를 알려준다. 2장에서는 멀티모달 AI 모델의 변천사를 알 수 있고, 3장에서는 멀티모달 생성 AI의 활용 분야와 그에 따른 예시, 4장에서는 AI를 기업이 활용하는 과정을 자세하게 알려준다. 5장에서는 AI 관련된 법적/윤리적 이슈를 알려주고, 6장에서는 국가별로 AI에 대해 어떤 스탠스를 취하고 이를 활용하기 위해 어떤 정책들을 펼치는지 알려주고 7장에서는 개인적으로 가장 중요하다고 생각되는 앞으로의 시나리오와 AI를 활용하는 사람들이 가져야하는 시사 포인트를 알려준다.

초심자가 읽기에는 다소 생소한 용어들이 자주 나오지만 책에서 알려주기도 하고 검색을 하면 빠르게 알 수 있어서 학습하는데 큰 어려움은 없을 것이라 생각된다. 다른 책들과 다르게 완전 처음부터 끝까지 자세하게 나와서 멀티모달 AI 모델을 변천사를 파악하는데 이 책 하나만으로 파악할 수 있을 것이다. 한 페이지에 하나씩 내용을 쉽게 이해할 수 있는 그림이나 그래프들이 나오기 때문에 흐름이 끊기지 않고 공부할 수 있다. 또 생소한 개념을 간략하게 정리해놓은 'note'부분이 있어서 검색하는 시간을 아낄 수 있다.

개인적으로 마지막 챕터에 있는 미래 시나리오와 시사점이 가장 중요하다고 생각한다. 지금부터 멀티모달 생성 AI에 대해 공부한다고 하면 시시각각 업데이트를 하면서 공부할 내용이 쌓이기 때문에 앞으로 이 AI모델이 어떻게 진화해나아갈 것 인지의 의견을 듣고 개인/기업/정부에게 묻는 시사점을 읽는다면 앞으로 어떻게 이 모델을 공부해야 겠다는 개인적인 목표가 선명해질 것이라고 생각된다. 마지막까지 읽어본다면 읽는 모든 독자가 후회하지 않을 좋은 책일 것 이다.

생성 AI에 관심이 있는 초심자부터 전문가분들까지 한번씩 이 책을 읽는다면 여러모로 큰 도움이 될 것이라 생각되어 이 책을 추천하는 바이다.

"한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."

[100자평] 실무로 통하는 인과추론 with 파이썬

실무로 통하는 인과추론 with 파이썬 - 데이터 분석에서 정책 수립까지, 이론과 사례 연구를 통한 실용적인 학습법
마테우스 파쿠레 지음, 신진수.가짜연구소 인과추론팀 옮김, 박지용 감수 / 한빛미디어 / 2024년 3월

인과와 상관을 제대로 구분하는 것이 분석에서 가장 중요하다고 생각해서 인과추론이 주제이고 사례가 포함되어있는 이 책이 상당히 기대됩니다

[서평] 최소한의 데이터 리터러시

최소한의 데이터 리터러시 - 인공지능 시대를 살아갈 모든 사람을 위한 교양서
송석리 외 지음 / 길벗 / 2024년 2월

최근에 서평 이벤트에 당첨되어 책을 읽을 수 있는 기회가 생겼다. 데이터 과학자가 되기 위한 공부를 꾸준히 하면서 인강이나 책을 통해 '데이터 리터러시'가 갈수록 중요해질 것이라는 이야기를 수도없이 들어왔다. '데이터 리터러시'는 데이터를 읽고 그 안의 숨겨진 의미를 찾는 해독능력을 말하는데 이것을 데이터를 다루는 직종이라면 모두가 얻고 싶어하는 능력이다. 이를 위해 많은 공부를 하고 시도를 해보지만 쉽게 얻을 수 없는 능력이다. 그래서 '데이터 리터러시'만을 중점적으로 다루는 이 책을 읽고 싶어서 신청하게 된 것도 있다.

1부에서는 여러 예시를 통해 일상에서 접할 수 있는 문제를 가지고 데이터 과학을 통해 어떻게 분석할 수 있는지 알려준다. 2부에서는 데이터 통계와 데이터 과학, 간단한 머신러닝 체험을 통해 데이터 기반의 의사결정을 어떻게 할 수 있는지 과정을 알려준다. 3부에서는 앞서 배운 지식과 함께 예시 프로젝트 과정을 가지고 인사이트를 어떻게 도출시키는지에 대한 방법을 'WHAT'S GOING ON IN THIS GRAPH?' 사이트를 통해 상세하게 알려준다. 마지막엔 '데이터 윤리'에 관해 알려주는데 잘못되거나 편향된 데이터를 통해 예측과 결정에 어떻게 오류가 생기는지, 이를 피하기 위해 데이터의 편견과 차별이 없도록 예방하는 방법을 알려준다.

그리고 실습 도구는 오렌지3를 이용하는데 레퍼런스가 어렵지 않고 특히 복잡한 코드나 통계용어 대신 아이콘을 만들고 드래그 앤 클릭만으로 통계 데이터분석 또는 시각화를 만들 수 있다. 선생님분들이 작성하셔서 그런지 실습을 길벗에서 제공한 엑셀파일을 통해 쉽게 따라해볼 수 있었다. 그리고 코로나19, 기후변화, 학교성적, 시네마 같은 일반인뿐만 아니라 학생도 관심가질 수 있는 주제로 실습이 이루어진게 독자를 배려한다는게 느껴져서 마음이 드는 부분이다. 이 책을 통해 공부할 땐 독서 중에 실습이 나오면 바로 따라해보는게 책의 전반적인 프로세스를 이해하기에 훨씬 수월했다.

책에서 가장 좋았던 부분은 단순히 실습만을 알려주지 않고 실습 전에 '어떠한 데이터 분석이 필요하고 어떤 방법을 써야하는지'에 대한 논리를 중점으로 충분한 설명해주는 것이다. 이를 통해 데이터 분석의 목적을 쉽게 이해할 수 있었다. 기초적인 엑셀 조작법만 안다면 프로그래밍 지식이 아예 없는 초심자도 한번에 이해할 수 있도록 친절히 설명되어있다고 생각한다. 데이터에 관해 아예 초심자인 분들과 데이터 분석에 쓰이는 기초 통계부분을 알고 싶으신 분들이 이 책을 읽으시면 데이터 활용이 중요한 요즘에 도태되지 않도록, 책 제목 그대로 '최소한의 데이터 리터러시' 능력을 얻는데 많은 도움이 될 것이라 생각되어 책추천드립니다.

'이 서평은 길벗 출판사로부터 책을 무상으로 제공받아 주관적으로 작성된 서평입니다.'

[서평] 러닝 레이

러닝 레이 - 대규모 모델 훈련에 효율적인 라이브러리로 빠르게 구현하는 파이썬 분산 처리
막스 펌펄라.에드워드 옥스.리처드 리우 지음, 김완수 옮김 / 한빛미디어 / 2024년 1월

머신러닝이나 딥러닝을 공부하다보면 하드웨어의 한계 때문에 학습 속도에 제약을 받는 경우가 많이 생긴다. 그래서 학습 속도를 높힐 수 있는 방법을 찾다가 쉬운 학습방법, 오픈소스라는 장점이 있는 레이를 발견했다. LLM과 같은 대규모 모델이 떠오르면서 이를 위한 분산 시스템 프로그래밍이 필수로 여겨지는 요즘에 배워두면 정말 유용할 것이라 생각된다.

1장에서는 '레이'라는 라이브러리를 예시를 통해 제공하는 여러 기능을 살펴보고 2장에서는 API인 '레이 코어'의 작동방법, 3장에서는 레이 코어를 이용한 분산 강화학습 어플리케이션 구현 방법, 4장에서는 3장에서 예시를 들었던 미로 문제를 Rlib CLI와 API를 이용해 새롭게 구현해본다. 5장에서는 레이 튠을 활용한 하이퍼파라미터 최적화, 6장에서는 레이 데이터셋 추상화/서드파티 도구 이용 방법, 7장에서는 딥러닝 프레임워크에서 레이 트레인을 사용하는 방법, 8장에서는 훈련한 모델을 어디서나 쿼리하도록하는 API 엔드포인트 노출 방법, 9장에서는 레이 클러스터 구성 및 확장 방법, 10장에서는 레이 에어 소개, 11장에서는 현재까지 발전된 레이의 생태계와 확장/통합의 히스토리를 알아본다.

각 장에서 코드와 함께 한줄마다 추가 설명이 포함되어있어 생소한 개념을 빠르게 이해할 수 있도록 도와준다.

또 마음에 들었던 부분은 구성을 한눈에 볼 수 있는 플로우 차트, 다이어그램 그림이 곳곳에 있어 효과적인 학습을 할 수 있도록 도와준다.

특히 마지막에 각 챕터의 세부사항을 배우기 위한 방법이 상세히 나열되어 있어 더 궁금한 부분을 빠르게 알아볼 수 있다. 파이썬에 대해 중급 이상의 지식이 있으면서 실험을 확장하는 방법을 찾는 머신러닝 전문가나 데이터 사이언티스트, 분산 시스템 엔지니어에게 책을 추천합니다.

'이 서평은 한빛미디어에서 책을 제공받아 작성된 서평입니다.'