데이터 활용과 투자이야기

### 기술세션 | AI에이전트 시스템 구축 및 관리를 위한 통합 플랫폼

- Mosaic AI 개요
- ai builder ( 노코드기반 )
- AI playground : 개발 설정하는 곳
- AI 시스템 평가 : 문제점 확인후 수정후 재배포, AI Judge
- MLflow Tracing을 통해 디버깅, 로깅으로 추적
- Agent Evalution 리뷰앱 : 이해관계자와 빠른 피드백에 도움
- Mosaic AI 게이트웨이
- AI/BI 대시보드, 레이크하우스 모니터링 (운영관점)

### 기술세션 | LLMOps in Databricks: AI Agent를 Production 환경에 배포하기 위한 고려사항

- FACTSET FQL 을 자연어로 생성하는 프로젝트 사례
- GPT4 : 59%, 15s >> 85%, 6s
- Mosaic AI Model Training ( 모델 학습후 배포 )
- 모델 배포 3가지 : custom Models 데이터브릭스 자체적 기능 / Foundation Models 메타와 직접적인 구현 가능한 기능들 / External Models 상용AI모델을 사용할 때
- Governance : limit 공격적 요청수를 제한하여 리스크 관리
- 13 RAG : 적절한 문서를 탐색하는 것이 key, 벡터DB를 많이 활용함
  Anthropic과 협업해서 개발한 기능임
  Delta Table 특징 : vector에 컬럼을 추가해서 활용가능
- 23 OpenAI / Rang Chain : 데이터브릭스에서 자체 개발한 텍스트기반 SQL구성 Genie라고함
- 33 Tool Calling : tool 또는 지정된 함수를 이용하면 할루시네이션을 줄일 수 있음
- AI Playground에서 바로 응답을 확인할 수 있다.
- 평가 Metric을 제공을 하고 있음
- 평가는 개발단계에서 평가 / 배포후 단계에서 성능을 평가 이렇게 2가지로 구분됨
- MLflow Trace UI에서 테이블로 저장된 로그를 보는 화면을 제공함

### 파트너 스폰서 세션 | KT - Databricks를 활용한 네트워크 기지국 전력 제어 모델 개발 사례

- 01 Intro
- 02 기지국 트래픽 수요예측
  - 무선 네트워크 풀질 관리 / 네트워크 안정성 확보
  - Uplink : 사진 업로드, 음성 전송, 메시지 보내기
  - Downlink : 유튜브 영상 시청, 음악 감상, 웹 서핑
  - 트랙픽 수요 = Uplink 수요 + Downlink 수요
- 03 기지국 트래픽 수요 예측 모델링
  - 시간적 특징 / 공간적 특징 / 이벤트 변수 / log 변서(과거 트래픽 평균)
- 04 databricks datapipeliine 구성
  - MLOps Workflow 구성하는 단위별로 Python Script 구성
  - 변동성이 많은 KT같은 회사는 모니터링이 중요했다.


### 파트너 스폰서 세션 | AWS = Better Together Databricks on AWS

- 생산성 강화 : 다양한 배경 이미지/영상 생성, 프로모션 활용
- 운영 개선 : DDI EDS와 Amazon Bedrock 통합 시연 데모
- 창의/창조 : AI 기반 디지털 휴먼 구성
- 고객 경험 강화 : 쇼핑 어시스턴트 amazon
  사용자가 무슨 상품을 살지 물어보고 AI가 대답해서 원하는 물건을 찾아갈 수 있게 도와줌

- Agent 와 Agentic 차이 : 추론이 있으면 Agentic
- Agentic AI Use case 1 : RAG
- Agentic AI Use case 2 : Text2SQL
- Agentic AI Use case 3 : Text2Image

### 기술 세션 | Databricks 관리형 MLflow: AI 모델, LLM과 생성형 AI의 혁신적 관리 플랫폼

- MLflow Components : 1.Tracking / 2.Project / 3.Models / 4.Model Registry
- 1. ML워크플로우를 더욱 관리하기 쉽게 만들기
  - 실험 및 실행관리 / Custom Logging / Auto logging 
- 3. MLflow Models
  - 디렉토리 구조로 관리함
- 4. A centralized model store
  - 하나의 협업 허브 / 수명 주기 관리 / 가시성 및 거버넌스
  - catalog.schema.model

- Databricks AutoML 소개
  - 모두를 위한 빠르고 간소화된 머신 러닝
  - 데이터팀의 통제력을 유지하면서 역량을 강화할 수 있는 A glass-box 솔루션

- LLM-as-a-judge : 평가 및 디버깅 전후 비교

### 고객사례 |  KCD의 Text2SQL AI Agent를 활용한 데이터 민주화 구축

- 문제 : 작은 조직의 회사가 cashnote 서비스를 운영하면서 점점 확장되면서 문제가 생김
- Product Overview : KCD의 데이터 민주화
  - 데이터분석팀의 생산성을 확보하고 전문적인 기술 지식이 없는 누구나 데이터 기반 의사결정
- unity Cattalog
  - 가장 중요한 것은 회사의 비즈니스를 깊이 이해하고, 그에 맞춰 data ontology를 잘 설계하는 것
  - 이후에는 Text2SQL 프로세스를 효과적으로 운영하기 위해 온톨로지 기반하여 테이블 구조를 단순화하고 정교하게 다듬는 것이 핵심
- Text2SQL : Just Use the AI/BI Genie
  - 프롬프트 최적화 : 스키마 및 테이블 정보 전달 방식 개선
  - 보안 강화 : 테이블 접근과 LLM 프롬프트 내 데이터 보호
  - 실행 시간 단축 : 외부의 복수 API호출로 인한 지연 최소화
  - 할루시네이션 문제 해결 : 사용자 경험 침 신뢰성 보장
- 효과 : 비용 10%, 해결해준 비율 54%해소


### 고객사례 |  Bagelcode의 데이터 에이전트 DAVIS와 지니를 활용한 데이터 기반 의사 결정 가속화

- 포커스 : 빠른 의사 결정 (ex, 광고 집행)
- 데이터 기반 의사 결정을 더 바르게 할 수 없을까 ?
- DAVIS : 자연어 기반 데이터 서비스
  접근성 / 사용성 / 빠른 구현
- 기능 소개 : SQL Queries / Tablau Dashborad 접속하지도 않고 데이터 받아옴

- Genie 더 똑똑하게 만들기
  - Stay Focused
- 단일 게임에 대한 데이터 구조
- Mart Table만 사용해서 Genie를 구축하기로 집중함
  - Plan to iterate
     - Genie의 역질문 수집하기
  - Build on well-annotated Tables
     - dbt 모델 ( .sql+.yml)
     - 당신의 역할은 dbt모델에 들어갈 yml파일을 만드는 것입니다.

Visual Studio Code에서 Continue 확장 프로그램을 설치하고 Groq Open API를 설정하는 방법을 자세히 알려드리겠습니다. 이 설정을 통해 GitHub Copilot과 같은 유료 AI 코딩 도구 대신 무료로 강력한 AI 코딩 지원을 받을 수 있습니다.

Groq 계정 설정하기

1. Groq 콘솔(https://console.groq.com)에 접속합니다[1][2][4].
2. 계정을 생성하거나 기존 계정으로 로그인합니다[1][2][4].
3. API 키 섹션으로 이동합니다[1][2][4].
4. 새 API 키를 생성합니다[1][2][4].
5. 중요: API 키는 한 번만 표시되므로 즉시 복사하여 안전한 곳에 저장해 두세요[1][2][4].

Continue 확장 프로그램 설치하기

1. Visual Studio Code를 엽니다[1][2].
2. 확장 마켓플레이스에서 "Continue"를 검색합니다[1][2].
3. 해당 확장 프로그램을 설치합니다[1][2].

Continue 확장 프로그램 설정하기

Continue 확장 프로그램은 최근에 설정 파일 형식이 변경되었습니다. 현재는 config.yaml 또는 config.json 형식을 사용합니다[1][5]. 두 가지 방법으로 설정할 수 있습니다:

YAML 형식으로 설정하기

config.yaml 파일에 다음과 같이 설정합니다:

models:
  - name: Llama 3.3 70b Versatile
    provider: groq
    model: llama-3.3-70b-versatile
    apiKey: <YOUR_GROQ_API_KEY>
    roles:
      - chat

JSON 형식으로 설정하기

config.json 파일에 다음과 같이 설정합니다:

{
  "models": [
    {
      "title": "Llama 3.3 70b Versatile",
      "provider": "groq",
      "model": "llama-3.3-70b-versatile",
      "apiKey": "<YOUR_GROQ_API_KEY>"
    }
  ]
}

두 경우 모두 `` 부분을 앞서 저장해둔 Groq API 키로 교체하세요[5].

Continue 확장 프로그램 사용하기

설정을 완료한 후에는 다음과 같이 사용할 수 있습니다:

1. 코드 에디터에서 코드를 선택합니다.
2. Command + L (또는 시스템에 맞는 단축키)를 눌러 Continue를 엽니다[1].
3. 질문을 하거나, 코드 리뷰를 요청하거나, 솔루션을 생성할 수 있습니다[1].

주의사항 및 팁

1. Groq는 현재 가장 빠른 모델 실행 플랫폼 중 하나로, GitHub Copilot보다 더 빠른 응답 속도를 제공합니다[2].
2. Llama 3 모델은 코딩에 특히 뛰어난 성능을 보입니다[2].
3. 리팩터 모드(cmd + I)를 사용할 때 API 기본 URL 문제가 발생할 수 있습니다. 이 경우 apiBase를 https://api.groq.com/openai/v1/chat로 설정하면 해결될 수 있습니다[3].
4. 메시지를 너무 많이 보내면 속도 제한이 걸릴 수 있으므로 주의하세요[2].
5. Continue는 오픈 소스이며 커뮤니티 지원이 활발합니다[2].

이 설정을 통해 GitHub Copilot과 같은 유료 서비스 없이도 강력한 AI 코딩 지원을 무료로 이용할 수 있습니다. 특히 Groq의 Llama 3 모델은 코딩에 매우 뛰어난 성능을 보이며, 빠른 응답 속도로 개발 생산성을 크게 향상시킬 수 있습니다.

Citations:
[1] https://dev.to/royged/no-copilot-no-problem-get-free-ai-in-vscode-now-1a1g
[2] https://www.youtube.com/watch?v=1VY4A5fG4ZY
[3] https://github.com/continuedev/continue/issues/1186
[4] https://dev.to/dani_avila7/lightning-fast-code-assistant-with-groq-in-vscode-4eme
[5] https://docs.continue.dev/customize/model-providers/more/groq
[6] https://www.youtube.com/watch?v=cohxfQAANdw
[7] https://www.continue.dev
[8] https://github.com/continuedev/continue/issues/3697
[9] https://anpigon.tistory.com/465
[10] https://anpigon.tistory.com/444
[11] https://github.com/continuedev/continue/blob/main/extensions/vscode/config_schema.json
[12] https://docs.continue.dev/customize/tutorials/llama3.1
[13] https://www.youtube.com/watch?v=rsJqHDuJWSI
[14] https://www.reddit.com/r/vscode/comments/1i3cwd4/this_is_definitely_the_fastest_version_of_ai/

Perplexity로부터의 답변: pplx.ai/share

import requests

# Solactive API 엔드포인트 및 클라이언트 ID 설정
BASE_URL = "https://clients.solactive.com/api/rest/v1/indices"
CLIENT_ID = "your_client_id"  # Solactive에서 제공받은 클라이언트 ID
ISIN = "DE000SL0J6Z8"

def fetch_index_data():
    try:
        # API 요청 URL 구성
        url = f"{BASE_URL}/{CLIENT_ID}/{ISIN}/index"
        
        # GET 요청 보내기
        response = requests.get(url)
        
        # 응답 데이터 확인
        if response.status_code == 200:
            data = response.json()
            print("Index Data:")
            print(data)
        else:
            print(f"Failed to fetch data. HTTP Status Code: {response.status_code}")
    except Exception as e:
        print(f"An error occurred: {e}")

# 실행
fetch_index_data()

JupyterLab을 초기화하는 방법은 여러 가지가 있습니다. 문제 해결을 위한 다양한 초기화 방법을 아래에 설명해 드리겠습니다.

## JupyterLab 초기화 방법

### 1. 설정 파일 초기화

JupyterLab의 설정 파일을 초기화하면 권한 문제 등 여러 이슈가 해결될 수 있습니다:

```bash
jupyter lab clean
jupyter lab build
```

이 명령어들은 JupyterLab의 빌드 파일과 캐시를 정리하고 다시 빌드합니다.

### 2. 설정 디렉토리 초기화

Jupyter 설정 디렉토리의 위치를 확인하고 초기화할 수 있습니다:

```bash
# 설정 디렉토리 위치 확인
jupyter --paths

# 설정 디렉토리 백업 및 초기화
mv ~/.jupyter ~/.jupyter_backup
```

이후 JupyterLab을 다시 실행하면 새로운 설정 파일이 생성됩니다.

### 3. 확장 프로그램 초기화

설치된 확장 프로그램이 문제를 일으킬 수 있습니다:

```bash
# 확장 프로그램 목록 확인
jupyter labextension list

# 모든 확장 프로그램 제거
jupyter labextension uninstall @jupyterlab/extension-name
```

여러 확장 프로그램이 있다면 하나씩 제거해 보세요.

### 4. 완전 재설치

JupyterLab을 완전히 제거하고 재설치하는 방법:

```bash
# 제거
pip uninstall jupyterlab

# 캐시 파일 정리
rm -rf ~/.jupyter/lab

# 재설치
pip install jupyterlab
```

### 5. 데이터베이스 초기화

JupyterLab의 내부 데이터베이스를 초기화:

```bash
# 데이터베이스 위치 확인
jupyter lab path

# 데이터베이스 초기화
jupyter lab --reset-db
```

### 6. 환경 변수 설정 및 초기화

환경 변수를 설정하여 JupyterLab의 동작을 초기화:

```bash
# 런타임 디렉토리 변경
export JUPYTER_RUNTIME_DIR=~/jupyter_runtime
export JUPYTER_DATA_DIR=~/jupyter_data

# 디렉토리 생성
mkdir -p ~/jupyter_runtime ~/jupyter_data

# 권한 설정
chmod 755 ~/jupyter_runtime ~/jupyter_data
```

### 7. 사용자 설정 파일 초기화

사용자별 설정 파일을 초기화:

```bash
# 설정 파일 위치 확인
jupyter --config-dir

# 설정 파일 초기화
rm -rf ~/.jupyter/lab/user-settings/*
```

### 8. 커널 초기화

Jupyter 커널을 초기화:

```bash
# 커널 목록 확인
jupyter kernelspec list

# 특정 커널 제거
jupyter kernelspec uninstall kernel_name

# 새 커널 설치
python -m ipykernel install --user --name=new_kernel
```

---

문제 해결 후에는 JupyterLab을 다시 시작하여 정상 작동하는지 확인하세요. 초기화 후에도 문제가 지속된다면, 시스템 로그를 확인하거나 더 구체적인 오류 메시지를 분석하여 추가적인 문제 해결 방법을 찾아볼 수 있습니다.

=======================================================

(base) jovyan@66ff31e068a0:~$ ps -ef | grep jupyter
jovyan       7     1  0 14:17 ?        00:00:02 /opt/conda/bin/python3.11 /opt/conda/bin/jupyter-lab
jovyan    1134   616  0 14:24 pts/1    00:00:00 grep --color=auto jupyter

=======================================================
(base) jovyan@66ff31e068a0:~$ jupyter-lab clean
[LabCleanApp] Cleaning /opt/conda/share/jupyter/lab...
[LabCleanApp] staging not present, skipping...
[LabCleanApp] Success!

=======================================================

(base) jovyan@66ff31e068a0:~$ jupyter-lab build
[LabBuildApp] JupyterLab 4.0.7
[LabBuildApp] Building in /opt/conda/share/jupyter/lab
[LabBuildApp] Building jupyterlab assets (production, minimized)
[LabBuildApp] WARNING | The extension "nbdime-jupyterlab" is outdated.

(base) jovyan@66ff31e068a0:~$ 

=======================================================

.env

OPENSEARCH_INITIAL_ADMIN_PASSWORD=Naver12#$

docker-compose.yaml

version: '3'
services:

  jupyter:
    image: jupyter/all-spark-notebook
    ports:
      - "8887:8888"  # jupyter 접속포트
      - "4041:4040"  # spark 접속포트
    volumes:
      - C:\Users\SUN\Documents\sop_folder\jupyter:/home/jovyan
    networks:
      - opensearch-net

  opensearch-node1:
    image: opensearchproject/opensearch:latest
    container_name: opensearch-node1
    environment:
      - cluster.name=opensearch-cluster
      - node.name=opensearch-node1
      - discovery.seed_hosts=opensearch-node1,opensearch-node2
      - cluster.initial_cluster_manager_nodes=opensearch-node1,opensearch-node2
      - bootstrap.memory_lock=true
      - "OPENSEARCH_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"
      - OPENSEARCH_INITIAL_ADMIN_PASSWORD=${OPENSEARCH_INITIAL_ADMIN_PASSWORD}
    ulimits:
      memlock:
        soft: -1
        hard: -1
      nofile:
        soft: 65536
        hard: 65536
    volumes:
      - opensearch-data1:/usr/share/opensearch/data
    ports:
      - 9200:9200
      - 9600:9600
    networks:
      - opensearch-net

  opensearch-node2:
    image: opensearchproject/opensearch:latest
    container_name: opensearch-node2
    environment:
      - cluster.name=opensearch-cluster
      - node.name=opensearch-node2
      - discovery.seed_hosts=opensearch-node1,opensearch-node2
      - cluster.initial_cluster_manager_nodes=opensearch-node1,opensearch-node2
      - bootstrap.memory_lock=true
      - "OPENSEARCH_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"
      - OPENSEARCH_INITIAL_ADMIN_PASSWORD=${OPENSEARCH_INITIAL_ADMIN_PASSWORD}
    ulimits:
      memlock:
        soft: -1
        hard: -1
      nofile:
        soft: 65536
        hard: 65536
    volumes:
      - opensearch-data2:/usr/share/opensearch/data
    networks:
      - opensearch-net

  opensearch-dashboards:
    image: opensearchproject/opensearch-dashboards:latest
    container_name: opensearch-dashboards
    ports:
      - 5601:5601
    expose:
      - "5601"
    environment:
      OPENSEARCH_HOSTS: '["https://opensearch-node1:9200","https://opensearch-node2:9200"]'
    networks:
      - opensearch-net

volumes:
  opensearch-data1:
  opensearch-data2:

networks:
  opensearch-net:

.env 파일과 docker-compose.yaml파일이 있는 곳에
jupyter폴더 만들기

from airflow import DAG
import pendulum
from airflow.operators.python import PythonOperator
from airflow.providers.sftp.operators.sftp import SFTPHook, SFTPOperator
import math

def split_file(input_file, n):
    # 입력 파일 읽기
    with open(input_file, 'r', encoding='utf-8') as file:
        content = file.readlines()
    
    # 전체 라인 수
    total_lines = len(content)
    
    # 각 파일에 들어갈 라인 수 계산
    lines_per_file = math.ceil(total_lines / n)
    
    # 파일 분할 및 저장
    for i in range(n):
        start = i * lines_per_file
        end = min((i + 1) * lines_per_file, total_lines)
        
        # 새 파일명 생성 (원본 파일명_001.txt 형식)
        # output_file = f"{input_file.rsplit('.', 1)[0]}_{i+1:03d}.{input_file.rsplit('.', 1)[1]}"
        output_file = f"{input_file.rsplit('.', 1)[0]}_{i:03d}.{input_file.rsplit('.', 1)[1]}"
        
        # 파일 저장
        with open(output_file, 'w', encoding='utf-8') as file:
            file.writelines(content[start:end])
        
        print(f"파일 저장 완료: {output_file}")

with DAG(
        dag_id='hynix_pluto_split_file',
        start_date=pendulum.datetime(2024, 7, 1, tz='Asia/Seoul'),
        schedule=None,
        catchup=False
) as dag:
    
    split_file_op = PythonOperator(
        task_id='split_file_op',
        python_callable=split_file,
        op_kwargs={
            'input_file':'/opt/airflow/dags/TbCorona19CountStatus.csv',
            'n': 10
            }
    )

split_file_op

import math

def split_file(input_file, n):
    # 입력 파일 읽기
    with open(input_file, 'r', encoding='utf-8') as file:
        content = file.readlines()
    
    # 전체 라인 수
    total_lines = len(content)
    
    # 각 파일에 들어갈 라인 수 계산
    lines_per_file = math.ceil(total_lines / n)
    
    # 파일 분할 및 저장
    for i in range(n):
        start = i * lines_per_file
        end = min((i + 1) * lines_per_file, total_lines)
        
        # 새 파일명 생성 (원본 파일명_001.txt 형식)
        output_file = f"{input_file.rsplit('.', 1)[0]}_{i+1:03d}.{input_file.rsplit('.', 1)[1]}"
        
        # 파일 저장
        with open(output_file, 'w', encoding='utf-8') as file:
            file.writelines(content[start:end])
        
        print(f"파일 저장 완료: {output_file}")

# 사용 예시
input_file = "example.txt"  # 분할할 원본 파일명
n = 5  # 분할할 파일 수

split_file(input_file, n)

from airflow import DAG
import pendulum
from airflow.operators.python import PythonOperator
from airflow.providers.sftp.operators.sftp import SFTPHook, SFTPOperator
import csv
import math

def split_tsv(input_file, output_prefix, n):
    # TSV 파일 읽기
    with open(input_file, 'r', encoding='utf-8') as file:
        reader = csv.reader(file, delimiter='\t')
        data = list(reader)
    
    # 헤더와 데이터 분리
    header = data[0]
    rows = data[1:]
    
    # 각 파일에 들어갈 행 수 계산
    total_rows = len(rows)
    rows_per_file = math.ceil(total_rows / n)
    
    # 파일 분할 및 저장
    for i in range(n):
        start = i * rows_per_file
        end = min((i + 1) * rows_per_file, total_rows)
        
        output_file = f"{output_prefix}_{i+1}"
        
        with open(output_file, 'w', encoding='utf-8', newline='') as file:
            writer = csv.writer(file, delimiter='\t')
            writer.writerow(header)
            writer.writerows(rows[start:end])
        
        print(f"파일 저장 완료: {output_file}")

# 사용 예시
# input_file = "TbCorona19CountStatus.csv"  # 입력 TSV 파일 이름
# output_prefix = "output"  # 출력 파일 접두사
# n = 1  # 분할할 파일 수


with DAG(
        dag_id='hynix_pluto',
        start_date=pendulum.datetime(2024, 7, 1, tz='Asia/Seoul'),
        schedule=None,
        catchup=False
) as dag:
    
    split_tsv_op = PythonOperator(
        task_id='split_tsv_op',
        python_callable=split_tsv,
        op_kwargs={
            'input_file':'/opt/airflow/dags/one_tsv_file_1.tsv',
            'output_prefix':'/opt/airflow/dags/sp/total_split',
            'n': 10
            }
    )

split_tsv_op

from airflow import DAG
import pendulum
from airflow.operators.python import PythonOperator
from airflow.providers.sftp.operators.sftp import SFTPHook, SFTPOperator
import csv
import math

def split_tsv(input_file, output_prefix, n):
    # TSV 파일 읽기
    with open(input_file, 'r', encoding='utf-8') as file:
        reader = csv.reader(file, delimiter=',')
        data = list(reader)
    
    # 헤더와 데이터 분리
    header = data[0]
    rows = data[1:]
    
    # 각 파일에 들어갈 행 수 계산
    total_rows = len(rows)
    rows_per_file = math.ceil(total_rows / n)
    
    # 파일 분할 및 저장
    for i in range(n):
        start = i * rows_per_file
        end = min((i + 1) * rows_per_file, total_rows)
        
        output_file = f"{output_prefix}_{i+1}.tsv"
        
        with open(output_file, 'w', encoding='utf-8', newline='') as file:
            writer = csv.writer(file, delimiter='\t')
            writer.writerow(header)
            writer.writerows(rows[start:end])
        
        print(f"파일 저장 완료: {output_file}")

# 사용 예시
# input_file = "TbCorona19CountStatus.csv"  # 입력 TSV 파일 이름
# output_prefix = "output"  # 출력 파일 접두사
# n = 1  # 분할할 파일 수


with DAG(
        dag_id='hynix_pluto',
        start_date=pendulum.datetime(2024, 7, 1, tz='Asia/Seoul'),
        schedule=None,
        catchup=False
) as dag:
    
    split_tsv_op = PythonOperator(
        task_id='split_tsv_op',
        python_callable=split_tsv,
        op_kwargs={
            'input_file':'/opt/airflow/dags/TbCorona19CountStatus.csv',
            'output_prefix':'/opt/airflow/dags/one_tsv_file',
            'n': 1
            }
    )

split_tsv_op

import csv
import math

def split_tsv(input_file, output_prefix, n):
    # TSV 파일 읽기
    with open(input_file, 'r', encoding='utf-8') as file:
        reader = csv.reader(file, delimiter='\t')
        data = list(reader)
    
    # 헤더와 데이터 분리
    header = data[0]
    rows = data[1:]
    
    # 각 파일에 들어갈 행 수 계산
    total_rows = len(rows)
    rows_per_file = math.ceil(total_rows / n)
    
    # 파일 분할 및 저장
    for i in range(n):
        start = i * rows_per_file
        end = min((i + 1) * rows_per_file, total_rows)
        
        output_file = f"{output_prefix}_{i+1}.tsv"
        
        with open(output_file, 'w', encoding='utf-8', newline='') as file:
            writer = csv.writer(file, delimiter='\t')
            writer.writerow(header)
            writer.writerows(rows[start:end])
        
        print(f"파일 저장 완료: {output_file}")

# 사용 예시
input_file = "input.tsv"  # 입력 TSV 파일 이름
output_prefix = "output"  # 출력 파일 접두사
n = 3  # 분할할 파일 수

split_tsv(input_file, output_prefix, n)