일반 Worker는 코드에 작성된 규칙을 따릅니다. Workers AI를 사용하면 호스팅된 모델에 텍스트 요약, 구조화된 데이터 생성, 의미 비교, 애플리케이션 도구 제안을 요청할 수 있습니다. 모델은 강력하지만 결과가 달라질 수 있으므로 안정적인 애플리케이션은 모든 답을 신뢰하지 않고 입력을 제한하고 출력을 검증하며 서비스 실패를 처리해야 합니다.
작은 지원 티켓 애플리케이션과 함께 새로운 AI 개념을 소개합니다. Workers AI 바인딩으로 Cloudflare 호스팅 모델을 사용하고 로컬과 배포 후 실제 동작을 관찰하며 모든 실습을 표준 Workers Free 할당량 안에서 진행합니다. 머신러닝 사전 지식이나 Workers Paid 요금제는 필요하지 않습니다. 안내형 실습 6개와 독립 분류기 복구 도전 과제 1개로 구성되며 각 역량을 안내형 실습에서 먼저 익힙니다.
배울 내용
- 티켓 요약 엔드포인트 추가하기: Worker를 AI 모델에 연결하고 입력과 출력 범위를 제한합니다.
- 도움말 응답 스트리밍하기: 생성된 텍스트를 나누어 전달하고 완료 또는 취소를 처리합니다.
- 검증된 티켓 필드 추출하기: JSON을 요청하고 수락 전에 모델 응답을 검증합니다.
- 검색 임베딩 생성하기: 텍스트를 호환되는 벡터로 변환하고 유사도로 지원 문서의 순위를 매깁니다.
- 모델이 선택한 도구 호출 검증하기: 도구 호출을 제안으로 취급하고 검증한 뒤 허용된 작업만 실행합니다.
- 모델 서비스 실패 처리하기: 잘못된 입력, 호환되지 않는 출력, 할당량 제한, 일시적 실패를 구분하고 복구 범위를 제한합니다.
- 검증되지 않은 티켓 분류기: 모델 출력을 너무 일찍 신뢰하는 분류기를 독립적으로 복구합니다.
이 과정의 대상
호스팅 추론에 입문하여 작고 검증된 AI 기능을 구축하려는 Workers 개발자를 위한 과정입니다.
사전 요구 사항: Cloudflare Workers for Beginners, 특히 Connect LabEx to Your Cloudflare Account를 완료하세요. 이 실습은 LabEx VM, Wrangler 기기 인증, 계정 확인, 계정 ID 설정을 설명합니다. JavaScript Worker 핸들러를 알아보고 Worker를 배포하고 제거할 수 있어야 합니다.
학습 환경: 자신의 Cloudflare 학습 계정을 사용하세요. 각 단원은 새 VM에서 시작하고 독립적인 이름의 일회용 Worker를 생성하며 삭제와 로그아웃으로 끝납니다. Workers AI 사용량은 Neurons로 측정되고 일일 계정 할당량을 공유하므로 예제를 작게 유지하며 남은 할당량이 무제한이라고 가정하지 않습니다.
자주 묻는 질문
머신러닝 경험이 필요한가요?
아니요. 작은 지원 티켓 과제와 함께 요약, 스트리밍, 구조화된 출력, 임베딩, 도구를 소개합니다. Workers와 JavaScript 기초는 필요합니다.
모든 모델 답변이 같나요?
아니요. 모델 출력은 달라질 수 있습니다. 실습은 정확히 같은 생성 문장을 요구하지 않고 입력을 제한하고 출력을 검증하며 실패를 처리합니다.
모델이 선택한 도구 호출을 신뢰해도 되나요?
제안으로 취급하세요. 허용된 작업을 실행하기 전에 스키마와 범위를 검증하세요. 임의 작업을 수행하라는 지시로 받아들이지 마세요.
Workers Paid가 필요한가요?
작은 예제는 표준 Workers Free 할당량을 사용합니다. Workers AI 사용량은 Neurons로 측정되며 일일 계정 할당량을 공유합니다. 남은 할당량이 무제한이라고 가정하지 않습니다. 각 실습은 직접 만든 리소스 정리와 로그아웃으로 끝납니다.
