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NotebookLM 활용 가이드 🚀

1️⃣ NotebookLM이란?

NotebookLM은 Jupyter Notebook 환경에서 바로 실행할 수 있는 대형 언어 모델입니다.

• 📚 코드 자동 완성
• 📝 문서 요약 & 재작성
• 🔍 코드 디버깅 및 최적화 제안
• 🤖 자연어 기반 데이터 분석

2️⃣ 설치부터 실행까지 (Windows & Linux)

# 가상환경 생성
python -m venv notebooklm-env
source notebooklm-env/bin/activate   # Windows: .\notebooklm-env\Scripts\activate

# 패키지 설치
pip install notebooklm jupyterlab

# JupyterLab 실행
jupyter lab

• 주의: GPU를 사용하려면 torch==2.0+cu113 등 CUDA 버전에 맞는 PyTorch를 설치해야 합니다.

3️⃣ JupyterLab에서 NotebookLM 플러그인 활성화

1. File → Settings → Advanced Settings Editor
2. Notebook 탭에 아래 JSON 추가

   {
   "extensions": {
   "notebooklm": true
   }
   }

3. 재시작 → NotebookLM 아이콘이 왼쪽 사이드바에 표시됩니다.

4️⃣ 기본 사용법 📌

예시 1️⃣ 코드 자동 완성

# 사용 전
import np
np.ar

# NotebookLM 제안
# 1. import numpy as np
# 2. np.array([1, 2, 3])

예시 2️⃣ 문서 요약

text = """
Python은 인터프리터형 고급 프로그래밍 언어로, 
가독성이 뛰어나고 다양한 라이브러리를 제공한다.
"""
summary = notebooklm.summarize(text)
print(summary)
# 📌 출력: "Python은 가독성이 뛰어난 인터프리터형 언어이며, 풍부한 라이브러리를 제공한다."

예시 3️⃣ 코드 리뷰

def buggy_function(x):
    return x + 1

review = notebooklm.review(buggy_function)
print(review)
# 🔍 출력: "x가 정수인지 확인이 필요합니다. 예외 처리 추가를 권장합니다."

5️⃣ 고급 기능 🎯

5.1. 자연어 기반 데이터 분석

query = "지난 1년간 매출을 월별로 시각화해줘."
analysis = notebooklm.analyze(query, data=sales_df)
analysis.plot()

5.2. 모델 커스텀 파라미터 설정

notebooklm.set_params(
    temperature=0.7,
    max_tokens=512,
    prompt_prefix="You are a helpful data scientist."
)

5.3. 플러그인 확장

• ChatGPT 플러그인과 연동 → 실시간 대화형 분석
• GitHub Copilot와 결합 → 코드 리뷰 자동화

6️⃣ 팁 & 트릭 🔧

7️⃣ 자주 묻는 질문 (FAQ)

Q1. NotebookLM이 왜 느리나요?

• 답: GPU가 없거나 CUDA 버전이 맞지 않을 때 CPU가 사용됩니다. GPU를 연결하거나 최신 CUDA 드라이버를 설치하세요.

Q2. 모델이 응답하지 않으면?

• 답: notebooklm.reset() 명령으로 세션을 재시작하거나, notebooklm.set_params(temperature=0)으로 안정화합니다.

Q3. 외부 API 키를 어떻게 넣나요?

import os
os.environ["NOTEBOOKLM_API_KEY"] = "YOUR_KEY_HERE"

8️⃣ 한 줄 요약 📌

NotebookLM은 Jupyter Notebook 안에서 바로 실행되는 언어 모델로, 코드 완성, 문서 요약, 코드 리뷰, 데이터 분석을 한 번에 할 수 있어 개발과 학습이 한층 수월해집니다.

> Tip: 매일 작은 프로젝트에 NotebookLM을 적용해 보세요. 반복적으로 사용하면 작업 효율이 눈에 띄게 상승할 거예요!

📚 마무리

NotebookLM을 활용하면 코드 작성 시간 단축과 문서 이해력 향상이 동시에 가능해집니다. 지금 바로 JupyterLab에서 NotebookLM을 설치하고, 위 예시들을 따라해 보세요. 🚀 Happy coding! G