놀랍게도 웹 개발 분야에서 항상 빛을 발한 JavaScript는 LLM(대형 언어 모델)을 사용하는 애플리케이션을 개발하는 데에도 유용합니다. 이 기사에서는 AI 엔지니어링을 위한 상위 5개 도구를 소개하고 LLM을 프로젝트에 통합하려는 개발자에게 필요한 몇 가지 리소스를 소개합니다.

AI 엔지니어링 시장은 2023년 이미 1,420억 달러 규모로 평가되어 다양한 기술을 갖춘 전문가에게 수많은 기회를 제공하고 있습니다. AI 엔지니어링의 경우 Python 또는 Mojo가 더 간단하고 간단한 언어입니다. 시간이 지남에 따라 점점 더 많은 개발자가 고급 AI 기능을 사용할 수 있게 될 것이지만, 지금도 AI 모델을 개발, 훈련 및 배포하는 데 도움이 되는 수많은 JavaScript 도구가 있습니다.

이 5가지 도구를 선택한 이유는 복잡한 AI 프로세스를 단순화하고 모델 훈련을 향상시키는 고유한 기능을 갖추고 있으며, 숙련된 AI 엔지니어와 AI를 처음 접하는 JavaScript 개발자 모두를 만족시킬 수 있기 때문입니다.

AI 엔지니어링을 촉진하고 개선하는 데 도움이 될 수 있는 다섯 가지 JavaScript 도구를 자세히 살펴보세요.

1.TensorFlow.js

Google에서 개발한 잘 알려진 TensorFlow 라이브러리를 JavaScript로 적용한 TensorFlow.js는 특히 웹 및 Node.js 환경을 대상으로 하며 기계 학습 기능을 브라우저와 서버 측 애플리케이션에 직접 제공합니다.

TensorFlow.js의 장점 중 하나는 머신러닝 모델을 브라우저에서 직접 실행할 수 있다는 것입니다. 이 기능은 빠른 서버 독립적 처리를 지원하기 위해 LLM과 같은 실시간 AI 기능이 필요한 애플리케이션에 특히 중요합니다.

Node.js와의 호환성은 강력한 컴퓨팅 리소스를 활용해야 하는 서버 측 애플리케이션에도 마찬가지로 중요합니다. 결국 LLM에는 막대한 컴퓨팅 리소스가 필요합니다.

라이브러리는 기존 JS 애플리케이션과 완벽하게 통합되어 많은 개발자에게 최고의 선택이 됩니다. 이를 통해 대규모 재설계나 새로운 언어 학습 없이 웹 애플리케이션에 AI 기능을 통합할 수 있기 때문입니다. TensorFlow.js는 또한 LLM 통합의 초기 단계를 단순화하기 위해 사전 훈련된 다양한 모델을 제공합니다.

JavaScript를 사용한 AI 엔지니어링과 관련하여 TensorFlow.js는 개발자 툴킷의 탁월한 도구입니다. 복잡한 AI 기능(예: LLM)을 애플리케이션에 추가하는 데 대한 장벽을 낮출 뿐만 아니라 웹에서 실시간 대화형 AI 경험을 생성하여 사용자 상호 작용 및 애플리케이션 기능을 위한 새로운 길을 열어줍니다.

2.AI.JSX(Fixie.ai)

Fixie가 개발한 AI.JSX는 JavaScript 및 JSX를 사용하여 대화형 AI 기반 애플리케이션을 구축하도록 설계된 동적 프레임워크입니다. 여기서 JSX는 React 기반 프로젝트에 맞게 조정되었습니다.

AI.JSX는 신속한 엔지니어링과 외부 API와의 손쉬운 통합을 위한 강력한 지원을 제공하므로 AI 엔지니어링 도구 중에서 단연 돋보입니다. 특히 대화형 AI에 초점을 맞춘 애플리케이션의 경우 대화형 AI 기반 애플리케이션을 개발하는 데 있어 상당한 개선이 이루어졌습니다.

AI.JSX의 핵심 기능은 런타임에 사용자 인터페이스를 동적으로 구성하는 고유한 기능인 GenUI라는 기능입니다. 여기에서 개발자는 응용 프로그램의 요구 사항에 유연하고 적응할 수 있으면서도 대화형 UI를 생성할 수 있는 일련의 React 구성 요소를 LLM에 제공할 수 있습니다.

Fixie의 DocsQA를 사용하면 모델이 URL, 문서, PDF, 심지어 비디오 및 오디오 파일과 같은 다양한 정보 소스를 기반으로 할 수 있습니다. 이를 통해 모델의 이해도와 반응성이 향상되어 AI가 대화형이고 정보를 제공하며 정확하도록 보장합니다.

AI.JSX는 또한 API의 도움으로 작업 지향 기능을 지원하는 데 초점을 맞춘 도구 기능을 통해 애플리케이션의 기능을 확장하여 최종 사용자가 작업을 보다 효율적이고 효과적으로 완료할 수 있도록 합니다.

3.ConvNetJS

ConvNetJS는 브라우저나 Node.js 환경에서 직접 딥 러닝을 가능하게 하도록 설계된 JavaScript 라이브러리로, 다양한 기술과 경험을 가진 JavaScript 개발자가 쉽게 접근하고 사용할 수 있도록 해줍니다.

ConvNetJS는 외부 종속성이나 특수 소프트웨어 없이 컨볼루션 신경망을 포함한 딥 러닝 아키텍처를 구현하는 능력이 뛰어납니다.

이론적으로 ConvNetJS와 같은 인식 기반 라이브러리는 보안 중심 애플리케이션을 개발하여 위협 인텔리전스를 강화함으로써 무단 액세스, 맬웨어의 서명 패턴, 피싱 시도, 직불 카드 사기, 신원 도용 및 기타 형태의 디지털 방식을 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다. 범죄는 검색 가능한 흔적을 남깁니다.

이 라이브러리의 주요 장점 중 하나는 개발자가 비교적 쉽게 신경망을 정의, 교육 및 배포할 수 있는 간단하고 직관적인 API를 제공하여 사용이 쉽다는 것입니다. 이러한 단순성은 딥 러닝에 대한 광범위한 경험이 없지만 고급 AI 기능을 애플리케이션에 통합하려고 하는 JS 개발자에게 특히 유용합니다.

라이브러리는 인간 언어를 이해하고 생성할 수 있는 신경망의 생성 및 통합을 촉진하며, 이는 챗봇, 자동화된 콘텐츠 생성 및 언어 번역 서비스와 같은 애플리케이션에 중요합니다. 신경망 모델은 대규모 데이터 세트에서 훈련될 수 있어 인간 언어의 뉘앙스를 포착하고 AI 기반 애플리케이션의 전반적인 반응성과 정확성을 향상시킬 수 있습니다.

4. Brain.js

Brain.js는 JavaScript로 신경망을 구현하는 쉬운 방법을 제공하고 브라우저 환경과 Node.js 환경에 적합하기 때문에 목록에 포함되었습니다. Brain.js의 잠재적인 응용 프로그램 중 하나는 텍스트 분석, PDF 문서 병합, 문서 변환, 이미지 분석 및 대량의 데이터 처리가 필요한 모든 작업과 같은 수많은 프로세스의 자동화를 촉진하는 것입니다.

Brain.js는 단순성과 사용 편의성을 염두에 두고 설계되었으므로 기계 학습에 대한 배경 지식이 부족할 수 있는 JavaScript 개발자에게 이상적입니다. 라이브러리는 신경망을 신속하게 생성, 훈련 및 배포할 수 있는 간단하고 직관적인 API를 제공합니다.

이 강력한 도구는 대량의 텍스트 데이터를 처리하고 해석할 수 있는 신경망을 생성함으로써 LLM 개발에서 핵심적인 역할을 합니다. Brain.js는 광범위한 텍스트 데이터 세트를 사용하여 신경망 모델을 훈련함으로써 인간 언어의 미묘함을 포착하여 AI 애플리케이션의 효율성과 정확성을 높이는 데 도움을 줍니다.

5. 타닌

Tabnine은 코딩 경험을 크게 향상시키는 AI 기반 코드 완성 도우미입니다. 특히 코드 무결성을 적극적으로 유지하면서 광범위한 개발 프로세스를 가속화합니다.

Tabnine의 AI는 코드 베이스에서 학습하고 관련 코드 조각, 함수 완성, 심지어 자연어 주석을 기반으로 하는 전체 코드 블록을 제안합니다. 이러한 수준의 지원은 AI 애플리케이션 개발과 관련된 복잡한 세부 사항을 관리하는 데 중요합니다.

Tabnine의 통합 기능은 Visual Studio Code 및 IntelliJ IDEA를 포함하여 널리 사용되는 다양한 IDE 및 코드 편집기와 원활하게 작동하므로 주목할 만합니다. 이러한 강력한 호환성 덕분에 개발자는 기존 작업 흐름을 방해하지 않고 Tabnine의 AI 지원 코딩 기능에 액세스할 수 있습니다.

Tabnine의 또 다른 중요한 측면은 코드 개인 정보 보호 및 보안을 유지하려는 노력입니다. 이 도구는 개발자 코드의 개인 정보를 존중하도록 신중하게 설계되어 작업 중인 코드가 비공개로 안전하게 유지되도록 보장합니다.

JavaScript를 사용하여 AI 엔지니어링 단순화

이 기사에서 강조된 각 도구에는 고유한 이점이 있으며 함께 AI 개발에서 JavaScript가 수행할 수 있는 중요한 역할을 보여줍니다.

JS는 특히 브라우저 및 서버 측 환경과의 원활한 통합으로 인해 AI 엔지니어링에서 두각을 나타내며 비교할 수 없는 유연성을 제공합니다. 일반적으로 서버 측 작업으로 제한되는 Python과 달리 JavaScript는 웹 브라우저에서 직접 실시간 대화형 AI 애플리케이션을 구현할 수 있습니다.

이를 통해 개발자는 JavaScript의 전체 스택 기능을 활용하여 백엔드 AI 알고리즘과 프런트엔드 사용자 상호 작용 간의 격차를 해소하여 보다 동적이고 반응성이 뛰어난 AI 기반 경험을 만들 수 있습니다.

제목: AI 엔지니어링을 위한 상위 5가지 JavaScript 도구, 저자: Alexander T. Williams

링크: https://thenewstack.io/top-5-javascript-tools-for-ai-engineering/.