기출2회 문제 강의에서 인코딩 전에 아래 코드로 작성하셨잖아요? 그 다음 레이블인코딩에서 반복문 안에 df[col]이 아닌 왜 X_train[col]인건지 궁금해요. df = pd.concat([X_train, y_train['Reached.on.Time_Y.N']],axis=1) 위 질문에 이어, concat으로 train,test 데이터를 합친 후 레이블 인코딩 시, 범주형 자료를 추출할 때 concat을 받은 변수(예: df라면 df. select_dtypes)가 아니라 train. select_dtypes으로 다시 train을 불러오는지도 알려주세요. 미리 감사합니다!
안녕하세요, 강사님. 매번 빠르게 기출 분석 및 해설 강좌 업로드 해주심에 대단히 감사드립니다!!! 😄 글 제목과 관련된 위의 영상에서 말씀해주셨습니다만, 아직 인프런 강의 목록에서는 확인을 하지 못하여서요... 2편은 포함하여, 강의 업로드 계획을 문의드리고자 글 남깁니다. 항상 고생 많으십니다 ㅜㅜ 감사합니다.
구글 시트 내에서 프롬프트 시트안에... "저작권 걱정 없는 5가지 주제 에서 각각 하나씩 스토리를 만들어줘. 주제: ① 고전 신화·민담 ② 역사 속 사건/인물 단, 주제를 선택할 때 히틀러 관련 내용은 제외 ③ 과학·지식 "라고 수정하려고 하는데... 구글 시트 수정이 안되네요. 위와 같이 프롬프트 시트를 수정하면 되는건지... 아니면 다른 방법이 있는지 궁금합니다.
선생님 안녕하세요 좋은 강의 감사합니다. 바로 아래 질문 올린 수강생입니다. 강의에 나온대로 openai api를 사용해서 pdf 파일을 markdown으로 변환하는데, 아래와 같은 오류(?) 메시지가 뜨다가, 맨 마지막에는 결과물이 나오긴 합니다. import nest_asyncio nest_asyncio.apply() from pyzerox import zerox import os import json import asyncio kwargs = {} ## Vision 모델에 사용할 시스템 프롬프트 custom_system_prompt = None model = "gpt-4o-mini" # os.environ["OPENAI_API_KEY"] = os.getenv("OPENAI_API_KEY") # 메인 비동기 진입점을 정의합니다 async def main(): file_path = "./documents/income_tax.pdf" ## 로컬 파일 경로 및 파일 URL 지원 ## 일부 페이지 또는 전체 페이지를 처리 select_pages = None ## 전체는 None, 특정 페이지는 int 또는 list(int) 페이지 번호 (1부터 시작) output_dir = "./documents" ## 통합된 마크다운 파일을 저장할 디렉토리 result = await zerox(file_path=file_path, model=model, output_dir=output_dir, custom_system_prompt=custom_system_prompt, select_pages=select_pages, **kwargs) return result # 메인 함수를 실행합니다: result = asyncio.run(main()) # 마크다운 결과를 출력합니다 print(result) 에러 메시지(실제는 이런게 여러번 반복이 됨) Give Feedback / Get Help: https://github.com/BerriAI/litellm/issues/new LiteLLM.Info : If you need to debug this error, use `litellm._turn_on_debug()'. ERROR:root:Failed to process image Error: Error in Completion Response. Error: litellm.RateLimitError: RateLimitError: OpenAIException - Rate limit reached for gpt-4o-mini in organization org-ZlBA2iz8ZXx6PbxDnPFaTYOK on tokens per min (TPM): Limit 200000, Used 200000, Requested 807. Please try again in 242ms. Visit https://platform.openai.com/account/rate-limits to learn more. Please check the status of your model provider API status. ERROR:root:Failed to process image Error: Error in Completion Response. Error: litellm.RateLimitError: RateLimitError: OpenAIException - Rate limit reached for gpt-4o-mini in organization org-ZlBA2iz8ZXx6PbxDnPFaTYOK on tokens per min (TPM): Limit 200000, Used 200000, Requested 807. Please try again in 242ms. Visit https://platform.openai.com/account/rate-limits to learn more. Please check the status of your model provider API status. ERROR:root:Failed to process image Error: Error in Completion Response. Error: litellm.RateLimitError: RateLimitError: OpenAIException - Rate limit reached for gpt-4o-mini in organization org-ZlBA2iz8ZXx6PbxDnPFaTYOK on tokens per min (TPM): Limit 200000, Used 200000, Requested 807. Please try again in 242ms. Visit https://platform.openai.com/account/rate-limits to learn more. Please check the status of your model provider API status. Give Feedback / Get Help: https://github.com/BerriAI/litellm/issues/new LiteLLM.Info : If you need to debug this error, use litellm._turn_on_debug()'. Give Feedback / Get Help: https://github.com/BerriAI/litellm/issues/new LiteLLM.Info: If you need to debug this error, use litellm._turn_on_debug()'. Give Feedback / Get Help: https://github.com/BerriAI/litellm/issues/new LiteLLM.Info : If you need to debug this error, use `litellm._turn_on_debug()'. ERROR:root:Failed to process image Error: Error in Completion Response. Error: litellm.RateLimitError: RateLimitError: OpenAIException - Rate limit reached for gpt-4o-mini in organization org-ZlBA2iz8ZXx6PbxDnPFaTYOK on tokens per min (TPM): Limit 200000, Used 200000, Requested 807. Please try again in 242ms. Visit https://platform.openai.com/account/rate-limits to learn more. Please check the status of your model provider API status. Give Feedback / Get Help: https://github.com/BerriAI/litellm/issues/new LiteLLM.Info : If you need to debug this error, use `litellm._turn_on_debug()'. ERROR:root:Failed to process image Error: Error in Completion Response. Error: litellm.RateLimitError: RateLimitError: OpenAIException - Rate limit reached for gpt-4o-mini in organization org-ZlBA2iz8ZXx6PbxDnPFaTYOK on tokens per min (TPM): Limit 200000, Used 200000, Requested 807. Please try again in 242ms. Visit https://platform.openai.com/account/rate-limits to learn more. Please check the status of your model provider API status. - 결과물 : ZeroxOutput(completion_time=69952.953, file_name='income_tax', input_tokens=626909, output_tokens=17668, pages=[Page(content='# 소득세법\n[시행 2025. 1. 1.] [법률 제20615호, 2024. 12. 31., 일부개정]\ (이후 생략) --> 근데 생성된 markdown 파일을 보니 18조 정도밖에 생성이 안되어있고, 그 이후 내용은 모두 없더라고요. 이건 그냥 token의 문제 때문에 openai api가 너무 큰 pdf파일을 처리하지 못하면서 발생하는 문제인가요? 강의에서는 아무런 문제 없이 변환이 되는데, 갑자기 안되는 이유가 있을까요? 강의 소스코드에 제공된 파일의 markdown 파일에는 소득세법의 전 내용이 들어가있던데, 그걸 사용하면 강의 따라가는데는 문제가 없어보입니다. 맞나요?
안녕하세요. 강의 잘 듣고 있습니다. 이미지 생성할때 일관성 때문에 ai에 레퍼런스 이미지를 추가해서 프롬프트를 작성하고 싶은데, 이 레퍼런스 이미지 추가도 자동화할 수가 있나요? 구글 드라이브에 사진을 올리거나 시트에 이미지 주소 미리 입력해두고 api로 요청할때 같이 보낼 수가 있는지 궁금해요.
안녕하세요 이미지 생성해서 시트에 각각 링크 옮겨줄 때요, JSON 형식으로 변환할때 items [ { key : "값" }, { key : "값" }, { key : "값" } ] 이렇게 items 안에 묶어서 전달을 한 다음에 다시 items를 벗겨내는 과정이 있는데, 처음부터 items로 묶지 않으면 결과물이 다르게 나오게 되나요?
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 빈노트로 강의 들으면서 작성하는데 저는 결과 값이 roc_auc 기존으로 max_depth을 넣지 않거나max_depth=7을 넣을때가 가장 좋게 나옴니다. 코드명이 틀리지는 않았는데 이렇게 나올 수도 있나요?
아래 사진처럼 제 fal.ai 계정에 문제가 있다고하는거로 보이네요. fal.ai에서 api 키도 잘 생성했고, 10달러 결제도 진행했는데, 확인해보니 API 생성 가이드도 강의해주신 내용이랑 차이가 좀 있어서 저는 노션에 올려주신 json을 바로 적용해보았는데 이렇게 되고 있는 상황입니다. 현재 가이드중인 submit a request 파트 내용
22강에서 VIDEO생성하는 부분학습하고 있습니다. 이미지가 히틀러 관련 주제 였는데 이미지 생성 하고 결과 조회시에 아래와 같은 정책 위반 오류가 발생했습니다. 이럴땐 어떻게 조치해야 될런지요... 422 - "{\"detail\":[{\"loc\":[\"body\"],\"msg\":\"The content could not be processed because it contained material flagged by a content checker.\",\"type\":\"content_policy_violation\",\"url\":\"https://docs.fal.ai/errors#content_policy_violation\",\"input\":{\"prompt\":\"Inside a dimly lit war room, intense arguments flare as military officers and advisors violently clash over maps and documents, the scene pulsing with tension and the weight of inevitable internal conflict, drenched in deep chiaroscuro lighting.\",\"image_url\":\"https://v3b.fal.media/files/b/zebra/QGA_ooZI7RjL8iuu8VJmp_image.webp\",\"duration\":\"5\",\"aspect_ratio\":\"16:9\",\"negative_prompt\":\"blur, distort, and low quality\",\"cfg_scale\":0.5}}]}" #입력값 { "prompt": "Inside a dimly lit war room, intense arguments flare as military officers and advisors violently clash over maps and documents, the scene pulsing with tension and the weight of inevitable internal conflict, drenched in deep chiaroscuro lighting.", "image_url": "https://v3b.fal.media/files/b/zebra/QGA_ooZI7RjL8iuu8VJmp_image.webp", "duration": "5", "negative_prompt": "blur, distort, and low quality", "cfg_scale": 0.5 } #결과값 { "detail": [ { "loc": [ "body" ], "msg": "The content could not be processed because it contained material flagged by a content checker.", "type": "content_policy_violation", "url": "https://docs.fal.ai/errors#content_policy_violation", "input": { "prompt": "Inside a dimly lit war room, intense arguments flare as military officers and advisors violently clash over maps and documents, the scene pulsing with tension and the weight of inevitable internal conflict, drenched in deep chiaroscuro lighting.", "image_url": "https://v3b.fal.media/files/b/zebra/QGA_ooZI7RjL8iuu8VJmp_image.webp", "duration": "5", "aspect_ratio": "16:9", "negative_prompt": "blur, distort, and low quality", "cfg_scale": 0.5 } } ] }
Order 서비스에서 Command가 실행되면 ORDERS_EVENT에 이벤트가 저장되고 Query가 실행되면 ORDER_EVENT에서 이벤트를 읽어 데이터의 최종상태를 읽는다는것으로 이해했는데요..! 그렇다면 ORDERS 테이블은 실질적으로 사용되지 않는다고 이해하면될까요..?
