인공지능을 활용해서 무료 챗봇을 만들 수 있는 방법이 있나요?

 

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인공지능을 활용해서 무료 챗봇을 만들 수 있는 방법이 있나요?

 

인공지능을 활용해서 무료 챗봇을 만드는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 컴퓨터를 잘 모르는 사람도 쉽게 만들 수 있는 방법부터, 어느 정도 프로그래밍을 알아야 하는 방법까지 다양합니다. 각각의 방법과 장단점, 그리고 만드는 과정까지 자세하게 설명해 드릴게요.

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1. 챗봇 제작 플랫폼을 활용하는 방법 (코딩 없이)

이 방법은 컴퓨터를 잘 모르는 사람도 쉽게 사용할 수 있습니다.

(1) Chatbot 제작 플랫폼 예시

• ChatGPT (OpenAI Playground)
• Google Dialogflow
• Microsoft Bot Framework (Azure Bot)
• Rasa (오픈소스, 약간의 코딩 필요)
• Chatbot.com, ManyChat, Tidio (SNS 및 고객지원용)

(2) 장점

✅ 코딩이 필요 없음
✅ 웹사이트, SNS, 메신저(카카오톡, 텔레그램 등)와 쉽게 연동 가능
✅ 기본적인 AI 기능 제공 (자연어 이해, 자동 응답 등)
✅ 설정만 하면 쉽게 챗봇 제작 가능

(3) 단점

❌ 제한된 기능 (복잡한 대화 흐름 구현 어려움)
❌ 무료 버전은 기능이 제한될 수 있음
❌ 커스터마이징(맞춤 개발)이 어렵거나 불가능할 수 있음

(4) 제작 방법 (예: Google Dialogflow)

1. Dialogflow에 접속하여 Google 계정으로 로그인
2. 새로운 프로젝트 생성
3. 챗봇의 이름을 설정하고, 언어(한국어) 선택
4. "Intents" (의도) 설정
   • 예를 들어 "안녕"이라고 입력하면 "안녕하세요!"라고 답변하도록 설정
5. "Entities" (엔티티) 설정 (선택 사항)
   • 예: "내 이름은 철수야" → "철수"라는 이름을 자동으로 인식
6. 챗봇 테스트 및 배포
   • 웹사이트, 페이스북 메신저, 카카오톡, 텔레그램 등과 연동 가능

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2. Python을 활용한 무료 AI 챗봇 개발 (기초 코딩 필요)

이 방법은 기본적인 Python 프로그래밍을 할 줄 아는 사람에게 적합합니다.
(기본적인 Python 문법을 공부하면 누구나 가능!)

(1) 필요한 기술

• Python 설치 (Windows에서는 Python 공식 사이트에서 다운로드 가능)
• VS Code 또는 PyCharm 같은 코드 편집기 사용
• 챗봇 프레임워크 또는 AI 모델 활용 (예: ChatterBot, GPT API 등)

(2) 장점

✅ 코딩을 배우면 직접 원하는 기능을 추가할 수 있음
✅ 제한 없이 자유롭게 챗봇을 만들 수 있음
✅ 오픈소스 프레임워크(예: Rasa)를 활용하면 강력한 AI 챗봇 구현 가능

(3) 단점

❌ 기본적인 코딩 지식이 필요함
❌ 직접 챗봇을 배포하고 유지보수해야 함

(4) Python으로 간단한 챗봇 만들기

다음은 ChatterBot이라는 Python 라이브러리를 활용하여 간단한 챗봇을 만드는 예제입니다.

(A) Python 설치 및 환경 설정

1. Python 설치
   • Python 공식 홈페이지에서 다운로드 후 설치
   • 설치 후 터미널 또는 명령 프롬프트에서 python --version 입력하여 확인
2. 가상 환경 설정 (선택 사항)
3. python -m venv chatbot_env source chatbot_env/bin/activate # (Windows에서는 chatbot_env\Scripts\activate)

(B) ChatterBot 설치 및 실행

pip install chatterbot
pip install chatterbot_corpus

(C) 간단한 챗봇 코드

from chatterbot import ChatBot
from chatterbot.trainers import ChatterBotCorpusTrainer

# 챗봇 생성
chatbot = ChatBot('MyBot')

# 학습 시키기
trainer = ChatterBotCorpusTrainer(chatbot)
trainer.train("chatterbot.corpus.english")

# 챗봇 실행
while True:
    user_input = input("You: ")
    response = chatbot.get_response(user_input)
    print("Bot:", response)

(D) 실행 방법

1. 위 코드를 chatbot.py로 저장

2. 터미널에서 실행

python chatbot.py

 

3. "Hello"라고 입력하면 챗봇이 답변을 함

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3. OpenAI의 ChatGPT API를 활용한 챗봇 개발

이 방법은 최신 GPT 모델을 활용하여 고급 챗봇을 만들고 싶을 때 사용합니다.

(1) 장점

✅ 강력한 인공지능 모델(GPT-4 등) 사용 가능
✅ 정확한 자연어 이해(NLU) 가능
✅ 복잡한 기능을 구현 가능 (예: 질의응답, 문서 요약, 코드 작성 등)

(2) 단점

❌ API 사용 시 비용 발생 가능 (무료 사용량 제한 있음)
❌ 인터넷 연결 필요

(3) API를 활용한 간단한 챗봇 코드

1. API 키 발급 (OpenAI API에서 가입 후 API 키 받기)

2. Python 코드 실행

import openai

openai.api_key = "여기에_발급받은_API_키를_입력하세요"

def chatbot(prompt):
    response = openai.ChatCompletion.create(
        model="gpt-4",
        messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
    )
    return response["choices"][0]["message"]["content"]

while True:
    user_input = input("You: ")
    print("Bot:", chatbot(user_input))

 

3. 터미널에서 실행 후 챗봇과 대화 가능

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4. 오픈소스 AI 챗봇 프레임워크 (Rasa)

Rasa는 오픈소스 챗봇 프레임워크로, AI 챗봇을 직접 구축하고 관리할 수 있는 강력한 도구입니다.

(1) 장점

✅ 무료 & 오픈소스
✅ 자연어 처리(NLU) 기반으로 강력한 챗봇 개발 가능
✅ 카카오톡, 라인, 텔레그램과 쉽게 연동 가능

(2) 단점

❌ 초기 설정이 어렵고 학습 필요
❌ 서버 관리 필요

(3) 기본 설치 및 실행

pip install rasa
rasa init
rasa train
rasa shell

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어떤 방법을 선택해야 할까?

방법	컴퓨터 지식 필요	장점	단점
챗봇 플랫폼 (Dialogflow 등)	없음	쉽고 빠르게 개발 가능	기능 제한
Python + ChatterBot	기본 코딩 지식 필요	간단한 챗봇 가능	AI 성능 제한
OpenAI API (GPT-4)	중급 코딩 지식 필요	매우 강력한 AI	API 비용 발생 가능
Rasa 프레임워크	고급 지식 필요	맞춤형 AI 챗봇 제작 가능	학습 곡선 높음

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결론

• 비전공자: Dialogflow, ManyChat 같은 챗봇 플랫폼 이용
• 기초 코딩 가능자: Python + ChatterBot
• 고급 AI 챗봇을 만들고 싶다면: GPT API 또는 Rasa

 

 

Rasa 프레임워크의 단점에서 학습곡선이 높다라고 했는데, 학습곡선이 높다라는 것은 무슨 말인가요?

 

"학습 곡선이 높다"라는 표현은 어떤 기술이나 개념을 배우는 데 많은 시간과 노력이 필요하다는 뜻입니다.

🔹 학습 곡선이란?

• 학습 곡선(Learning Curve)은 어떤 기술을 배우는 데 걸리는 시간과 숙련도의 관계를 그래프로 나타내는 개념입니다.
• "학습 곡선이 가파르다(높다)" → 배우기 어렵고, 익숙해지는 데 시간이 많이 걸린다는 의미
• "학습 곡선이 완만하다(낮다)" → 쉽게 배울 수 있고, 빨리 익숙해진다는 의미

🔹 Rasa의 학습 곡선이 높은 이유

1. 설정할 것이 많음
   • 기본적인 챗봇을 만들기 위해 여러 개의 설정 파일(domain.yml, stories.yml, nlu.yml 등)을 작성해야 함
   • 단순한 챗봇이라도 구조를 이해하고 설정하는 데 시간이 걸림
2. 자연어 처리(NLU) 개념 필요
   • Rasa는 단순한 "질문-답변" 챗봇이 아니라, 자연어 이해(NLU: Natural Language Understanding) 기능을 제공하는 AI 챗봇 프레임워크
   • 대화 흐름을 설계할 때 의도(Intent), 엔티티(Entity), 대화 상태(State), 정책(Policy) 등을 설정해야 함
   • 이러한 개념을 처음 접하는 사람은 이해하는 데 시간이 걸림
3. Python과 머신러닝 지식이 필요할 수도 있음
   • 기본적인 챗봇은 Rasa에서 제공하는 기능만으로 만들 수 있지만, 고급 기능(예: 챗봇이 스스로 학습하거나, 대화 데이터를 분석하는 기능 등)을 추가하려면 Python과 머신러닝 관련 지식이 필요할 수 있음
4. 서버 운영 필요
   • Rasa 챗봇은 로컬에서 실행할 수 있지만, 실제 서비스로 제공하려면 클라우드 서버(AWS, GCP 등) 또는 자체 서버에서 운영해야 함
   • 이를 위해 기본적인 서버 관리 및 배포 방법을 배워야 함

🔹 비교 예시

프레임워크	학습 난이도	이유
Dialogflow	낮음 (쉬움)	웹에서 설정만 하면 챗봇 생성 가능
ChatterBot (Python)	중간	Python 코드를 조금만 짜면 챗봇 실행 가능
GPT API	중간~높음	API 호출만 하면 되지만, 복잡한 기능 추가 시 어려움
Rasa	높음 (어려움)	여러 개념(NLU, 대화 흐름, 모델 훈련 등)을 이해해야 함

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🔹 그럼 Rasa를 배우기가 너무 어려운 걸까요?

그렇지는 않습니다! 😊
처음에는 어렵게 느껴질 수 있지만, 차근차근 배우면 충분히 만들 수 있습니다.

 

💡 Rasa를 쉽게 배우는 방법:
✅ 먼저 간단한 챗봇을 만들어 보면서 구조를 익히기
✅ 공식 문서 & 튜토리얼 따라 해보기 → Rasa 공식 사이트
✅ 커뮤니티 & 유튜브 강의 활용

 

 

A 서버에서 학습한 Rasa 챗봇을 B 서버로 그대로 옮길 수 있을까요?

 

네! A 서버에서 학습한 Rasa 챗봇을 B 서버로 그대로 옮길 수 있습니다.

챗봇이 정상적으로 동작하도록 학습된 모델, 데이터, 설정 파일 등을 B 서버로 이동하면 됩니다.

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✅ 이전해야 하는 주요 파일 및 폴더

A 서버에서 B 서버로 옮겨야 할 핵심 파일들은 다음과 같습니다.

 

📂 Rasa 프로젝트 폴더 전체

📁 my_rasa_chatbot  # Rasa 프로젝트 폴더
 ├── 📁 data        # 학습 데이터 (NLU 데이터, Stories 등)
 ├── 📁 models      # 학습된 모델 파일 (이 폴더가 중요!)
 ├── 📁 actions     # 사용자 정의 액션 (Python 코드 포함)
 ├── 📁 config.yml  # Rasa 설정 파일
 ├── 📁 credentials.yml  # 챗봇 연동 설정 (텔레그램, 디스코드 등)
 ├── 📁 domain.yml  # 챗봇의 의도, 엔티티, 응답 정의
 ├── 📁 endpoints.yml  # 서버 엔드포인트 설정
 ├── 📁 tests       # 테스트 데이터 (필요한 경우)
 ├── requirements.txt  # 필요한 라이브러리 목록
 └── 기타 프로젝트 관련 파일

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✅ B 서버로 Rasa 챗봇 이전 방법

🔹 1. A 서버에서 프로젝트 폴더 압축 후 이동

A 서버에서 전체 폴더를 압축하여 이동하면 간단합니다.

 

A 서버 (Linux에서 실행)

tar -czvf rasa_chatbot.tar.gz my_rasa_chatbot/

 

이제 rasa_chatbot.tar.gz 파일이 생성되었습니다.

이 파일을 B 서버로 전송합니다.
(예: scp, rsync, ftp 또는 클라우드 스토리지 이용)

 

A 서버 → B 서버 (scp 이용)

scp rasa_chatbot.tar.gz user@B서버IP:/home/user/

 

B 서버 (압축 해제)

tar -xzvf rasa_chatbot.tar.gz
cd my_rasa_chatbot/

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🔹 2. B 서버에서 Rasa 환경 설정

B 서버에서 Rasa를 정상적으로 실행하려면 Python 환경을 설정해야 합니다.

# Python 가상환경 생성 (선택 사항)
python3 -m venv rasa_env
source rasa_env/bin/activate  # Windows에서는 rasa_env\Scripts\activate

# Rasa 및 의존성 설치
pip install -r requirements.txt

 

이제 Rasa가 B 서버에서도 실행될 준비가 되었습니다.

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🔹 3. 학습된 모델을 이용하여 Rasa 실행

학습된 모델이 있는 경우 다시 학습할 필요 없이 바로 실행할 수 있습니다.

rasa run --enable-api

 

또는 대화 테스트 모드 실행

rasa shell

 

✅ A 서버에서 학습했던 그대로 챗봇이 동작하는지 확인하면 완료!

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✅ 추가적인 고려 사항

1️⃣ 데이터베이스 (Tracker Store)도 이전해야 할까?

Rasa는 기본적으로 대화 이력을 in-memory(메모리)에서 관리하지만,
PostgreSQL, Redis 등의 데이터베이스를 연결한 경우 B 서버에서도 동일한 DB 설정을 해야 합니다.

 

📂 endpoints.yml 파일에서 확인하세요:

tracker_store:
    type: SQL
    dialect: "postgresql"
    url: "localhost"
    db: "rasa_db"
    username: "rasa_user"
    password: "password"

 

이런 설정이 있다면 B 서버에서도 같은 DB를 설정하거나, A 서버에서 DB 백업 후 복원해야 합니다.

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2️⃣ 웹 연동, Telegram/Slack/Kakao 연동 설정도 유지해야 함

📂 credentials.yml 파일에서 웹 연동, API 키 등을 확인하고, B 서버에서도 동일하게 설정해야 합니다.

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✅ 결론

A 서버에서 학습한 Rasa 챗봇을 그대로 B 서버로 옮길 수 있습니다.

• Rasa 프로젝트 폴더 전체를 압축해서 이동
• B 서버에서 Python 환경 설정 후 Rasa 실행
• 학습된 모델을 유지하면 다시 학습할 필요 없이 그대로 동작
• 만약 DB를 사용 중이라면 DB도 마이그레이션

 

 

라사 챗봇을 운영할 서버의 성능은 좋아야 할까요? 개인 pc에서도 라사 챗봇을 돌려볼 수 있을까요?

 

✅ Rasa 챗봇을 운영할 서버 성능은 얼마나 좋아야 할까?

Rasa 챗봇을 실행하는 데 필요한 서버 성능은 챗봇의 규모와 기능에 따라 다릅니다.
아래 두 가지 경우로 나누어 설명드릴게요.

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🔹 1. 개인 PC에서 실행 (테스트용)

👉 개인 PC에서도 충분히 실행할 수 있습니다!

챗봇을 개발하고 테스트하는 정도라면 높은 성능이 필요하지 않습니다.

 

💻 최소 요구 사항 (테스트 & 개발용)

항목	권장 사양
CPU	i3 이상 (쿼드코어 권장)
RAM	4GB 이상 (8GB 권장)
저장공간	최소 5GB 여유 공간
OS	Windows 10, Mac, Linux (Ubuntu 추천)
Python	3.8 ~ 3.10 (가상 환경 권장)

 

 

✅ 개인 PC에서 실행 가능한 이유

• Rasa는 기본적으로 CPU에서 동작 가능
• 테스트 용도라면 로컬에서 모델을 학습하고 실행할 수 있음
• 단, 대규모 트래픽을 처리하거나, 복잡한 AI 모델을 사용하려면 더 좋은 성능 필요

🛠 개인 PC에서 실행하는 방법

1. Python과 Rasa 설치
2. 기본 프로젝트 생성
3. rasa train 으로 챗봇 학습
4. rasa shell 로 대화 테스트

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🔹 2. 실제 서비스 운영 (서버 배포)

개인 PC에서 테스트하는 것은 가능하지만, 실제 사용자들이 사용하는 챗봇을 운영하려면 서버가 필요합니다.
서버 사양은 사용자 수, 요청 처리 속도, AI 모델의 복잡도에 따라 달라집니다.

 

💾 서버 사양 추천 (운영 환경)

규모	추천 서버 사양
소규모 (일 100~500명)	2 vCPU, RAM 4~8GB, SSD 10GB+
중규모 (일 1,000~5,000명)	4 vCPU, RAM 8~16GB, SSD 20GB+
대규모 (일 10,000명 이상)	8 vCPU, RAM 16GB+, SSD 50GB+

 

 

✅ 서버를 사용해야 하는 이유

• 24시간 동작 가능 (개인 PC는 꺼질 수 있음)
• 다수의 사용자를 처리 가능 (PC보다 네트워크와 성능이 안정적)
• 보안 관리 (로그 저장, API 연동 등 안전한 운영 가능)

🚀 서버 배포 방법

• 클라우드 서버 이용 (AWS, GCP, Azure, Oracle Cloud 등)
• VPS (가상서버) 이용 (DigitalOcean, Vultr, Linode 등)
• 자체 서버 운영 (리눅스 서버 직접 관리)

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🔹 결론: 개인 PC vs 서버

비교	개인 PC (테스트)	서버 (운영)
사용 목적	개발 & 테스트	실사용 서비스
성능 요구	낮음 (4GB RAM도 가능)	중~고성능 (8GB RAM 이상)
유지 관리	직접 실행 & 중지 가능	24시간 가동 필요
확장성	제한적	클라우드 서버로 쉽게 확장 가능

 

✅ 개인 PC에서 먼저 실행 & 테스트한 후, 서비스 운영할 때 서버로 배포하면 가장 좋습니다!

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📌 정리

✔ 개인 PC에서도 Rasa 챗봇 실행 가능 (테스트 & 개발용)
✔ 운영용 서버는 사용자 수에 따라 사양을 선택해야 함
✔ 클라우드 서버를 사용하면 24시간 안정적인 챗봇 운영 가능

 

 

 

개인 pc에서 챗봇을 만들어서 리눅스 서버로 이전한다고 가정하면, 개인 pc의 운영체제는 윈도우이든지 우분트이든지 상관이 없나요?

 

✅ 개인 PC 운영체제(Windows vs Ubuntu)는 상관없을까?

👉 네! 개인 PC의 운영체제가 Windows든 Ubuntu든 상관없습니다.

 

Rasa 챗봇은 Python 기반이므로 운영체제에 관계없이 실행할 수 있습니다.
다만, 개발 환경과 서버 환경이 다르면 몇 가지 추가 작업이 필요할 수 있습니다.

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🔹 Windows에서 개발 → Linux(Ubuntu) 서버로 이전할 때 고려할 점

개발을 Windows에서 하고, 배포할 서버가 Ubuntu인 경우 아래 사항을 주의해야 합니다.

1️⃣ Python 버전 차이 문제

• Windows에서 개발한 Python 버전과 서버의 Python 버전이 다르면 호환 문제가 발생할 수 있음
• 해결 방법:
  • Windows와 Linux(Ubuntu)에서 같은 Python 버전을 사용하도록 맞추기
  • 서버에서 python3 --version으로 버전 확인 후 맞추기

2️⃣ 경로 차이 (Windows vs Linux)

Windows와 Linux는 파일 경로 체계가 다릅니다.

 

✅ Windows 경로 예시:

C:\Users\MyPC\my_rasa_chatbot\models

 

✅ Ubuntu 경로 예시:

/home/user/my_rasa_chatbot/models

• Windows에서 개발한 후 config.yml, endpoints.yml 등에 절대경로가 설정되어 있다면 Linux 서버 환경에 맞게 수정해야 함

3️⃣ venv (가상환경) 차이

• Windows에서는 Python 가상환경이 Scripts\activate로 활성화되지만,
• Linux(Ubuntu)에서는 source venv/bin/activate로 활성화됨
• 가상환경을 유지한 채 프로젝트를 이전하려면, Linux에서 새 가상환경을 만들고 패키지를 다시 설치해야 함

✅ 해결 방법 (Ubuntu에서 실행)

# 새로운 가상환경 생성
python3 -m venv rasa_env
source rasa_env/bin/activate

# Windows에서 사용한 패키지 목록을 기반으로 설치
pip install -r requirements.txt

4️⃣ Windows에서 실행한 모델을 그대로 Ubuntu에서 실행 가능할까?

👉 네, 가능합니다!

 

Rasa에서 학습한 모델(models 폴더)은 운영체제에 관계없이 사용할 수 있습니다.
즉, Windows에서 학습한 모델을 Ubuntu로 옮겨서 실행할 수 있습니다.

 

✅ 모델을 이동하는 방법

scp -r models/ user@ubuntu_server:/home/user/my_rasa_chatbot/

 

이후 서버에서 직접 실행

rasa run --enable-api

5️⃣ rasa train을 다시 실행해야 할까?

👉 반드시 다시 학습할 필요는 없음!

• Windows에서 학습한 모델(models/*.tar.gz)을 Ubuntu로 옮기면 그대로 사용 가능
• 하지만, 서버에서 Python 환경이 다르거나 설정을 변경한 경우 rasa train을 다시 실행하는 것이 좋음

rasa train
rasa run --enable-api

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🔹 Ubuntu에서 개발 → Ubuntu 서버로 이전하는 경우

개발 환경이 Ubuntu라면 서버(Ubuntu)로 이전할 때 거의 문제없이 그대로 이동 가능합니다!

 

✅ 추천 방법 (Ubuntu → Ubuntu 서버)

 

1. 프로젝트 폴더 압축 및 전송

tar -czvf rasa_chatbot.tar.gz my_rasa_chatbot/
scp rasa_chatbot.tar.gz user@ubuntu_server:/home/user/

 

2. 서버에서 압축 해제 및 실행

tar -xzvf rasa_chatbot.tar.gz
cd my_rasa_chatbot/
source rasa_env/bin/activate  # 가상환경 활성화
rasa run --enable-api

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✅ 결론: 개인 PC 운영체제(Windows vs Ubuntu)와 상관없을까?

✔ 운영체제가 달라도 Rasa 챗봇을 이동 가능
✔ Windows에서 개발 후 Ubuntu 서버로 옮길 때 몇 가지 수정이 필요할 수 있음
✔ Python 버전, 가상환경, 경로 문제를 주의해야 함
✔ 모델 파일(models/*.tar.gz)은 운영체제에 관계없이 사용 가능
✔ Windows에서 개발 후, 최종적으로 Ubuntu에서 학습하면 더 깔끔함

 

💡 어떤 운영체제에서 개발할지 고민 중이라면?
👉 Windows에서 개발하는 것도 가능하지만, 가능하면 처음부터 Ubuntu에서 개발하는 것이 가장 편리합니다.
(나중에 서버로 배포할 때 문제가 최소화됨)

 

 

 

※ 주의사항 : 일부 내용은 ChatGPT와 나눈 대화를 정리한 것이므로 이 점을 고려해서 읽으시기를 권장합니다.

 

 

https://namu.wiki/w/%EC%B1%97%EB%B4%87

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