사용자 이용 흐름

일반 사용자를 위한 사용 방법

1단계: Ego Pod 설치
  $ pip install ego-pod

2단계: 설정 초기화
  $ ego init
  → 대화형 가이드: 베이스 모델 선택, 데이터 소스 경로 설정, edition 선택
  → 새 스마트폰 설정하듯이, 안내에 따라 단계별로 진행

3단계: 훈련 시작
  $ ego train
  → 자동 데이터 수집 → 코퍼스 구축 → LoRA 훈련 → 다중 버전 Ego 출력
  → 커피 한 잔 마시는 시간이면, 개인화된 AI가 완성

4단계: Ego 사용
  $ ego run --edition normal
  → 베이스 + LoRA 로드, 당신과 정렬된 AI 모델 시작
  → 대화해 보고, "당신다운지" 확인

5단계: Ego 업데이트 (데이터 변경 후)
  $ ego train --update
  → 증분 데이터 수집 → 재훈련 → 이전 버전 덮어쓰기
  → 최근 새로운 것을 배웠다면? 다시 연성하면 Ego도 따라잡음

iFay 통합 방식

iFay 바디가 설정 파일을 통해 Ego에 데이터 소스 주소를 전달하고, Ego Pod가 자동으로 훈련을 완료하며, 생성된 LoRA 어댑터를 Fayger가 로드합니다.

예를 들어: 당신의 iFay가 스마트폰에서 실행되며, 정기적으로 새 데이터를 지정 디렉토리에 동기화한 후 Ego Pod 재훈련을 트리거합니다. 훈련 완료 후, 새 LoRA 어댑터가 자동으로 스마트폰에 푸시되어 Ego가 "진화"합니다——이 전체 과정을 당신은 인식하지 못합니다.