안녕하세요 강사님. 저는 sprint 1,2를 수강했고 3을 수강 중에 쿠버네티스 관련 서적을 발견해 읽어보며 공부하고 있습니다. worker-node 는 중요하지 않나요 ? kubelet는 pod spec을 받아서 cri로 컨테이너 실행을 담당한다, 스케줄링 관리한다, 로 이해했는데 아직까진 워커 노드에 대한 개념이 없어서, 실무에서는 깊게 파고 들어야 사용하는 것이다 (굳이 안써도 되지만 쓰면 더 효율적이다?) 인 것일까요?? sprint 4나 대세는 쿠버네티스를 봐야 이해가 될까요? 블로그에 https://cafe.naver.com/kubeops/496 이부분이 있길래 문의드립니다 ! gke관련 저는 클라우드 경험 없는, 온프레미스 경력만 있는 웹 개발자입니다. 그러다 보니 이해를 못했는 이슈인 것 같은데, 구인 사이트를 보면 종종 devops를 클라우드 + 온프레미스를 같이 진행하는 공고를 많이 봤습니다. 그런 경우에는 데이터를 어떻게 관리를 할까요? 온프레미스같은 경우에는 pv로 진행을 하면 되지만, 클라우드는 자체 pvc가 있어서 같은 폴더에서 관리하면 수기로 작성한 pvc파일이 먹혀서 작동하지 않더라고요 . (같은 곳에서 관리를 하니, 온프레미스에서 셋팅한 pvc를 자꾸 무시합니다.) 그리고 volum을 공유하지 못한다고 알고 있는데 데이터는 어떻게 관리할까요 ?? (업무적인 것이 아니라 개인 공부중입니다 ..) [ 👍 좋은 질문을 했을 때 좋은 답변이 돌아 옵니다] 1. 실습 중 본인의 환경이 가이드와 다른 부분이 있었다면 말씀해주세요. 2. 해당 문제의 발생 빈도(재설치 여부)와 문제 해결을 위해 시도해본 케이스를 말씀해 주시면 원인 파악에 큰 도움이 됩니다. 3. 에러 메시지만 봐서는 저도 모르는 경우가 많아요. 그전에 했던 작업이 포함된 캡쳐 화면도 부탁 드려요. 4. 영상 내용에 대한 질문 시 해당 시간을 같이 올려 주시면 답변을 드리는 시간이 더 빨라집니다. 5. 긴 로그는 제 메일로 보내주세요. ( k8s.1pro@gmail.com ) 6. 카페 [ 강의 자료실 ]에도 많은 질문과 답변들이 있어요!
학습 관련 질문이 있으시면, 상세하게 남겨주세요. 문제가 발생한 부분의 코드를 함께 올려주세요. 수업 영상 몇 분/초 구간인지 알려주세요. 10분 56초 부분에서 prompt 작성코드를 보면 text형식으로 작성되어있고 ChatPromptTemplate을 사용하고 있는데 지난 강의에서는 ChatPromptTemplate 은 message list형식으로 작성한다고 하셨었습니다. ChatPromptTemplate은 그냥 PromptTemplate과 달리 from_template을 사용하면 일반 text 형식 prompt도 처리가 가능한 구조인건가요? 그런거라면 굳이 PromptTemplate을 사용해야하는 이유가 있나요? ChatModel 이 아니라 LLM 일 경우는 ChatPromptTemplate.from_template으로 작성한 prompt는 동작하지 않는 건가요? RAG는 LLM이 아니라 ChatModel을 사용해야하는 이유가 뭔가요? LLM과 ChatModel의 차이를 multi-turn 처리 가능 여부로 보면 될까요?
작업형 2 머신러닝 모의2번 문제에서 labelencoder할때, 명령어가 le = LabelEncoder()로 지정하고 아래와 같이 transform할때 fit을 넣고 다음에는 안넣는데, 추측하기로는 train 데이터에서 object 유니크 수를 파악하고 이에 맞는 것으로 변형하기 때문에 fit을 쓴것 같습니다. 그렇다면 trian이랑 test랑 유니크 수가 다르다고 하면 아래와 같이 쓰면 안되지 않나요? 아니면 알아서 잘 수치화가 진행되는걸까요? 일전에 강의에서는 train과 test에서 유니크 수가 다르면, 두 데이터를 상하로 합쳐서 같이 적용하고 나눈다고 들었어서 여쭤봅니다. train[col] = le.fit_transform(train[col]) test[col] = le.transform(test[col])
작업형 2유형 문제 궁금한게 있습니다. 수치형 변수 스케일링을 하셨는데, 시험에서도 저 코드를 꼭 써야 하나요? 저거를 임의로 판단을 해서 하는건가요? (마지막에 성능 지표로 확인해서 임의 판단인지) 아니면 시험장에서도 문제에서 명시가 되어있는걸까요? 혹여나, 문제에서 명시 되어 있지 않는데 굳이 저걸 했다가 감점을 받지 않나 해서요 저걸로 가점이 된다면, 항상 모든 문제에 수치형 변수 스케일링을 추가 해줘야 하는거 아닌가요? 왜 문제 마다 수치형 스케일링을 해주는 경우도 있고 아닌 경우도 있고.... 이해가 안갑니다 그리고 RobustScaler를 적용 하셨는데, MinMaxScaler로 해도 되나요? (다른 수치형 스케일링을 써도 되는지 여쭤봅니다) 그리고 하이퍼 파라미터도 문제에 명시 안되어있는데, 저것도 임의 판단해서 쓰는건지 궁금하네요. 시험 문제에는 저렇게 간략하게 나오는건가요? 문제에서 딱.. 하이퍼파라미터 적용.. 수치형 스케일링 적용... 이렇게 나오는게 아닌걸까요?? 너무 추상적이에요... 만약 저렇게 추상적이게 나온다면, 임의로 성능 지표를 확인해가며, 수치형이 있다면 스케일링을 적용해보고, 하이퍼 파라미터가 성능 지표가 높게 나온다면 적용해보고... 이렇게 해야하는건가요? (외람된 질문이지만, 성능 지표가 너무 높게 나와도 안좋은거 아닌가요? 과적합 문제라던지요..)
안녕하세요, 현재 DFS 관련하여 내용을 수강하고 있습니다. (39강. DFS & BFS) 깊이 탐색인 알고리즘인 DFS를 처음엔 재귀로 접근하셨다가 RecursionError 의 이유로 스택을 사용하셨는데요, 스택을 생각하게 된 생각의 흐름(?) 을 잡아보고싶어 질문을 드리게되었습니다. (나중에 코테 연습 때 대비가 될까하여 더 고민을 해보는 것인데, 시간대비 효율이 나지않는다면 말씀해주세요 ㅎㅎ) 일단 제가 이해한 흐름은 여기까지입니다. DFS는 깊이 우선 탐색 깊이 파고들었다가 다시 나오고 반복 그래프의 끝까지 깊이 파고들었다가 , 방문하지 않는 노드를 방문하기 위해 나중에 다시 돌아갈 "기준점" 이 필요하게 될 것임 그렇다면 이전에 어디까지 방문했는지 기록 을 해놓아야함 어떻게 해야 기록을 더 효율적으로 할 수 있을까? 하지만 여기서 스택을 사용해야겠다고 생각이 들게 되는 이유를 찾고 싶습니다 ㅎㅎ 알고리즘을 잘하시는 분들 보시면 이런 부분은 큐를 써야겠고, 스택을 써야겠다 라고 바로 생각을 하시는데, 저로서는 왜 이게 바로 스택을 써야한다고 생각이 드는지 이해가 되질 않아서요 혹여 이전에 강의때 설명하신 부분이라면 죄송합니다..ㅎㅎ
저는 저 부분을 아래와 같이 for문 안에 if구문으로 처리 하고 싶었는데... if구절에서 i 값을 찍어보면 처음 값만 데이터 그대로 나오고.. 그 담부턴 어뚱한 값이 나오네요.. 뭘 잘못한걸까요? ㅠㅠ mean_2001 = df.iloc[1].mean() print(mean_2001) #print(df.iloc[1]) #cond = df.iloc[1] > mean_2001 #sum(cond) for i in list2001: if i > mean_2001: print(i)
1번 문제 코드를 짜보았는데 결과 값이 조금 다른 것 같아서 질문 드립니다 import pandas as pd df = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/refs/heads/main/p1/members.csv") df.nlargest(10, 'views') m=df.loc[21,'views'] df.iloc[:10,-1]=m cond=df['age']>=80 df[cond]['views'].mean()
