AIEBootcamp
AI Engineering bootcamp
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최종 버전 다운로드 (.zip)- README.md
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- __init__.py
- chatmodel.py
- embedding.py
- prompts.py
- __init__.py
- text_utils.py
- vectordatabase.py
- PMarcaBlogs.txt
- docchain_img.png
- .gitignore
- Embedding_Primer.ipynb
- hgodishaResume.pdf
- pyproject.toml
- Pythonic_RAG_Assignment.ipynb
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- uv.lock
- README.md
- .python-version
- Assignment_Introduction_to_LCEL_and_LangGraph_LangChain_Powered_RAG.ipynb
- LangSmith_and_Evaluation.ipynb
- pyproject.toml
- README.md
- uv.lock
- .python-version
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- Introduction_to_LangGraph_for_Agents_Assignment_Version.ipynb
- pyproject.toml
- README.md
- uv.lock
- README.md
- 2023_llms.html
- 2024_llms.html
- .python-version
- apatti_Synthetic_Data_Generation_RAGAS_&_LangSmith_Assignment.ipynb
- pyproject.toml
- README.md
- Synthetic_Data_Generation_RAGAS_&_LangSmith_Assignment.ipynb
- .python-version
- Evaluating_Agents_with_Ragas_(2025)_AI_Makerspace.ipynb
- Evaluating_RAG_with_Ragas_(2025)_AI_Makerspace.ipynb
- hw8_hard_mode_Evaluating_RAG_with_Ragas.ipynb
- pyproject.toml
- README.md
- uv.lock
- Fine_tuning_Embedding_Models_for_RAG_Solution_Notebook-checkpoint.ipynb
- 2023_llms.html
- 2024_llms.html
- .python-version
- Fine_tuning_Embedding_Models_for_RAG_Solution_Notebook.ipynb
- Fine_tuning_Embedding_Models_for_RAG_using_RAGAS.ipynb
- pyproject.toml
- README.md
- test_dataset.jsonl
- training_dataset.jsonl
- uv.lock
- val_dataset.jsonl
- README.md
- .python-version
- Advanced_Retrieval_with_LangChain_Assignment.ipynb
- pyproject.toml
- RAG_Fusion.ipynb
- README.md
- uv.lock
- open-deep-research.ipynb
- pyproject.toml
- README.md
- uv.lock
- paul_graham_essays.txt
- .env.sample
- .gitignore
- app.py
- chainlit.md
- Dockerfile
- pyproject.toml
- README.md
- solution_app.py
- embedding_endpoint.png
- llm_endpoint.png
- .python-version
- apatti_Open_Source_RAG_Leveraging_Hugging_Face_Endpoints_through_LangChain.ipynb
- Open_Source_RAG_Leveraging_Hugging_Face_Endpoints_through_LangChain.ipynb
- pyproject.toml
- README.md
- uv.lock
- bn.json
- en-US.json
- gu.json
- he-IL.json
- hi.json
- ja.json
- kn.json
- ml.json
- mr.json
- nl-NL.json
- ta.json
- te.json
- zh-CN.json
- config.toml
- DeepSeek_R1-checkpoint.pdf
- IntelligentCache-checkpoint.ipynb
- app.cpython-312.pyc
- embeddings_app_cache.db
- embeddings_cache.db
- query1_embeddings_cache.db
- query_embeddings_app_cache.db
- query_embeddings_cache.db
- keyInnovations.png
- paris.png
- Summarize.png
- summarizecache.png
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- theme.png
- semanticCacheLLM.cpython-312.pyc
- semanticCacheLLM.py
- QdrantRetriever.py
- RAGTemplates.cpython-312.pyc
- RAGTemplates.py
- timeUtils.py
- .DS_Store
- app.py
- chainlit.md
- DeepSeek_R1.pdf
- IntelligentCache.ipynb
- pyproject.toml
- uv.lock
- .langgraph_checkpoint.1.pckl
- .langgraph_checkpoint.2.pckl
- .langgraph_ops.pckl
- .langgraph_retry_counter.pckl
- store.pckl
- store.vectors.pckl
- __init__.cpython-312.pyc
- __init__.cpython-313.pyc
- configuration.cpython-312.pyc
- configuration.cpython-313.pyc
- graph.cpython-312.pyc
- graph.cpython-313.pyc
- prompts.cpython-312.pyc
- prompts.cpython-313.pyc
- state.cpython-312.pyc
- state.cpython-313.pyc
- utils.cpython-312.pyc
- utils.cpython-313.pyc
- __init__.py
- configuration.py
- graph.ipynb
- graph.py
- prompts.py
- state.py
- utils.py
- .env.example
- langgraph.json
- pyproject.toml
- README.md
- uv.lock
- .python-version
- DeepSeek_R1.pdf
- Prototyping_LangChain_Application_with_Production_Minded_Changes_Assignment.ipynb
- pyproject.toml
- README.md
- uv.lock
- .gitignore
- README.md
# 설치 가이드
1. 코드 내려받기
git clone https://github.com/apatti/AIEBootcamp
깃허브에서 프로젝트 코드 전체를 내 컴퓨터로 내려받습니다.
cd AIEBootcamp
방금 내려받은 프로젝트 폴더 안으로 이동합니다.
2. Docker
쉬움 추천사전 준비물
- Git GitHub에서 프로젝트 코드를 내려받으려면 필요합니다.
- Docker Desktop 컨테이너를 빌드하고 실행하려면 필요합니다. 설치 후 실행해서 백그라운드에 켜두세요.
⚠️ 이 프로젝트는 규모가 큰 저장소라, 이 방법이 실제 핵심 제품이 아니라 내부 하위 패키지를 가리키는 것일 수 있습니다. README 전체를 함께 확인해보세요.
docker build -f 15_Open_Source_Endpoints/Application_Start/Dockerfile -t aiebootcamp .
Dockerfile을 기반으로 실행 가능한 이미지를 빌드합니다.
docker run -p 8080:80 aiebootcamp
빌드된 이미지를 실제 컨테이너로 실행합니다.
터미널에 docker compose ps 를 입력해 컨테이너들이 Up 상태인지 확인하세요. README에 포트 번호가 적혀있다면 브라우저에서 http://localhost:포트번호 로 접속해보세요.
// repository documentation
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