✅ 0.0~0.5h | Hugging Face 구조 빠르게 훑기📌 목표: Hugging Face의 핵심 구성요소 개념화할 일:Hugging Face 계정 생성 및 로그인 (https://huggingface.co/)모델(Model), 데이터셋(Dataset), 스페이스(Space) 탭 훑어보기모델 카테고리: transformers, diffusers, peft 찾아보기Spaces 인기 프로젝트 2~3개 클릭해서 UI/코드/모델 확인✅ 0.5~2.0h | Gradio/Streamlit 기반 인터페이스 구축📌 목표: 로컬에서 간단한 Gradio 앱 실행할 일:pip install gradio 또는 pip install streamlit아래 코드 실행해 보기:# gradio_hello.pyimport gr..

🎯 1-Day Hugging Face 딥다이브 커리큘럼 (총 8시간 기준)시간대 주제 목표 실습 or 툴0.0~0.5hHugging Face 구조 빠르게 훑기모델 허브, Spaces, Datasets, PEFT, Diffusers의 구조와 연관성 이해Huggingface.co 탐색0.5~2.0h🔧 Gradio/Streamlit 기반 인터페이스 구축간단한 텍스트-to-텍스트 or 텍스트-to-이미지 앱 제작Gradio 기본 튜토리얼 → 로컬 실행2.0~3.5h🚀 Spaces에 앱 배포해보기Hugging Face Spaces에 Gradio 앱 올리고 public 배포GitHub + Spaces 연동 실습3.5~5.0h🔬 LoRA 모델 불러오기 및 활용SDXL 또는 LLaMA 계열 LoRA 모델로 in..

Gradio와 Streamlit 튜토리얼은 공식 사이트와 Hugging Face, GitHub, YouTube 등을 통해 손쉽게 실습할 수 있습니다. 다음은 각 플랫폼별 학습 경로입니다:✅ 1. Gradio 튜토리얼📍 공식 사이트Gradio Docs (기본부터 배포까지)https://www.gradio.app/get_started📍 추천 튜토리얼 시리즈Hugging Face – Gradio Basics (한글 문서 없음, 영어)YouTube:freeCodeCamp – Gradio Full Course (1시간)Hugging Face 공식 Gradio Playlist🧪 실습 추천import gradio as grdef greet(name): return f"Hello {name}!"demo = ..

Ginipick(지니픽)은 2021년 설립된 AI 스타트업으로, 멀티모달 AI 기술—텍스트, 이미지, 영상, 음성 등을 통합한 솔루션—을 중심으로 성장해왔습니다. 주요 서비스는 다음과 같습니다:GINI Chat: 챗 기반 AI 스토리 생성 및 전문 분야(의학·법률) 보강 기능 제공 (ginipick.com)GINI AI Image 및 FLUXllama: 텍스트 → 이미지, 이미지 편집 기능 제공, LoRA 모델 기반 고품질 이미지 생성 (ginipick.com)GINI Playground: 멀티모달 AI 인터랙션 환경 제공, 2D/3D 이미지 전환, 비디오 생성 기능 등 (ginipick.com)또한, Hugging Face 스페이스 및 모델에서 GiniGEN, FLUX LoRA, Time‑Machine..

일관성(Consistency)은 트레이딩 전략에서 성과의 안정성과 예측 가능성을 의미합니다. 즉, 큰 손실 없이 꾸준히 수익을 내는 구조를 말하며, 특히 드로우다운 감소, 수익률 분산 축소, 거래 품질 제어가 핵심입니다.✅ 일관성을 높이는 주요 방법들1. 🎯 진입 조건 정밀화 (False Positive 제거)단일 시그널(volume_spike)이 과도하게 포괄적일 경우:→ 필터링 조합 추가:예: volume_spike + RSI > 60 + ADX > 25→ 전일 캔들 확인: 상승장악형 or 양봉 종가 돌파 여부💡 노이즈 진입 방지 = 일관성 증가2. 🧱 시장 컨텍스트 기반 필터링트렌드 vs 비추세 구간 구분:추세장에서만 진입 (ema_20 > ema_50, ichimoku 구름 돌파)박스권에서는..

정확한 통찰입니다. 아래는 문제 제기와 그에 대한 분석 및 대안까지 정리한 내용입니다.✅ 문제 요약: leverage_limit_const = user / server의 전략적 부적절성● 현 구조의 특징:leverage_limit_const = leverage_limit_user / leverage_limit_serverleverage_limit_user: 손실 허용 기준으로 계산 (손실 %에 따라 변화)leverage_limit_server: 거래 금액 (amount_entry)에 따라 계단식으로 제한즉, 진입금액이 커지면 서버가 허용하는 레버리지가 줄어듦결과적으로 leverage_limit_const는 시장 환경보다 전략 외적 조건 (예: 진입 금액, 계단식 제한)에 따라 좌우됨🚫 핵심 문제:전략적..