Pocket Flow 소개
LLM(대규모 언어 모델) 활용이 점점 더 보편화되고 있지만, 기존 프레임워크는 복잡하고 유지 관리가 어렵다는 단점이 있습니다. PocketFlow는 단 100줄로 구성된 최소한의 LLM 프레임워크로, 작업 분해(Task Decomposition), RAG(Retrieval-Augmented Generation), 멀티 에이전트 워크플로우 등을 간단하게 설계할 수 있도록 도와줍니다.
특히, Pocket Flow는 중첩된 방향이 있는 그래프(Nested Directed Graph)를 활용하여 다음과 같은 주요 기능을 제공합니다:
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노드(Node): 간단한 LLM 작업을 처리.
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액션(Action): 노드 간의 연결을 담당하며 에이전트 설계 지원.
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플로우(Flow): 복잡한 작업 분해를 위해 노드와 액션을 조합.
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배치(Batch) 및 비동기(Async): 데이터 집약적 작업이나 병렬 처리를 효율적으로 지원.
Pocket Flow의 목표는 고수준의 프로그래밍 패러다임을 유지하면서 저수준 구현 세부 사항을 제거하는 것입니다. 사용자는 최소한의 코드로 작업을 설계하고 실행할 수 있습니다. Pocket Flow를 기존의 LLM 프레임워크와 비교해보면 다음과 같습니다:
특징 | PocketFlow | 기존 LLM 프레임워크 |
---|---|---|
코드 크기 | 100줄 | 수백~수천 줄 |
복잡도 | 간단한 설정 | 복잡한 설정 및 환경 요구 |
유연성 | 중첩 가능 그래프 구조 | 고정된 구조 |
데이터 집약적 작업 | 배치 및 비동기 지원 | 지원 제한적 |
사용자 접근성 | 초보자 및 고급 사용자 모두 활용 가능 | 고급 사용자를 대상으로 설계 |
Pocket Flow의 주요 기능
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간결한 코드: 프레임워크 전체가 간단하고 이해하기 쉬운 100줄짜리 코드로 구성
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중첩 그래프: 노드를 플로우로, 플로우를 다시 노드로 중첩 가능
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병렬 및 비동기 지원: 대규모 데이터 작업을 효율적으로 처리
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학습 자원으로 활용 가능: 초보자와 전문가 모두 학습할 수 있는 단순성과 투명성 제공
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...그리고 앞으로 더 많은 기능들이 앞으로 추가될 예정입니다!
라이선스
Pocket Flow는 MIT 라이선스로 공개되어 있습니다.
Pocket Flow 공식 문서 사이트
https://minillmflow.github.io/PocketFlow/
Pocket Flow GitHub 저장소
https://github.com/miniLLMFlow/PocketFlow
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이 글은 GPT 모델로 정리한 글을 바탕으로 한 것으로, 원문의 내용 또는 의도와 다르게 정리된 내용이 있을 수 있습니다. 관심있는 내용이시라면 원문도 함께 참고해주세요! 읽으시면서 어색하거나 잘못된 내용을 발견하시면 덧글로 알려주시기를 부탁드립니다.
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