『Game Day』 Game Day 후기

후기

만족스러운 결과는 아니였다.

중간 언저리에 위치하는 결과로 마무리를 짓게 되었다.

 

여기서 가장 의문이 들었던건 공부시간이 충분했는가? 에 대한 물음이다.

 

중간중간 시간 날때마다 보면서 하는 방식의 공부는 아무래도 고등학교 시절 대회를 준비하는 과정보다

집중력이 떨어지기 마련이였다.

 

이번에 나온 서비스들을 간단히 요약하자면

- Partry Rock을 통해서 간단한 인터페이스를 가진 PlayGround를 구성하는 내용

- BedRock으로 요청을 보내는 Lambda Code에 대한 수정

- BedRock Voice Analytics 기능을 통해 전화 데이터를 추출해서 분석해준 뒤 여기서 원하는 값을 파싱하는 내용

- StepFunction을 이용하여 진행되는 내용 중 오류가 발생되는 Step을 찾아 Trouble Shooting하는 내용

등등이 존재했다.

 

내용이 많기도 했으나, 사실 팀워크를 맞추는 부분에 있어서 내가 의견을 똑바로 표출하지 못한 것도 크다.

 

배운점

공부 방법에 대해서 스스로를 돌아보게 되었다.

내가 고등학교 시절 처럼 폭발적으로 공부할 수 없고 과거에 연연해서 살아가고 있는 점을 느꼈다.

조금이라도 더 발전하고자 한다면 자는 시간을 쪼개서 술마시고 노는 시간을 쪼개서 공부하는게 맞는거 같다.

 

기술적인 방향으로는 BedRock서비스가 다양한 LLM Model을 사용해서 분석서비스를 제공하는 것을 알게 되었다.

특히나 Lambda(Python Boto3)를 이용한 호출로 특정 값을 Return해주어 사용하는 방식은 언제봐도 신기했다.

 

단어집을 만들어서 Fine-Tunning을 할 수 있는 등 LLM Model을 정말 돈주고 써야하는 상황이라면 충분히 도전할만한 가치가 있다.

 

앞으로 공부할 내용

사실 BedRock서비스를 공부하기엔 금액적인 부담이 크다.

결국 그럼 BedRock서비스에서 연계되는 타 서비스들을 공부하는게 맞다고 판단했다.

Step Function, Lambda, DynamoDB, S3등을 이용해서 요청을 던지고 그 내용에 맞게 도출되었다면 S3, DynamoDB로 저장해서 이를 가지고서 Fine-Tunning을 할 수 있는 환경까지 구축해보는게 내 목표이다.

 

이미 Step Function을 통해 Lambda를 호출하는 등의 설정은 해보았을 뿐더러 DyanmoDB로 값을 넣는 것은 더더욱이나 해봤다.

이제 유심히 봐야할 부분은 내가 넣은 Data값을 얼마나 빠르고 시각적으로 이해하기 쉽게 변형해서 추출할 수 있느냐가 관건 일 것 같다.