우선 typeorm.ts, app.modules.ts 두 파일 코드 복사 붙여넣기 하면 app.modules.ts 의 TypeOrmModule.forRootAsync({ inject: [ConfigService], useFactory: async (configService: ConfigService) => configService.get('typeorm'), }), useFactory에서 린트에러가 발생합니다. configService.get('typeorm')의 타입이 undefined 일 수도 있어서 에러가 발생하는데 타입 지정해서 서버 실행하면 일단 실행은 됩니다. 문제는 이 다음에 package.json에 마이그레이션 스크립트 추가 후 서버 실행하고 터미널 창 새로 열어서 npm run migration:generate --name=Initial_Migration 명령어 실행하면 migration 관련 파일은 잘 생성이됩니다. 내용도 잘 들어가있어요 posts 테이블 만들고 index 들 설정하는 쿼리들 다 제대로 적혀있습니다만 npm run migration:run 명령어 실행시 migrations 테이블은 생성되는데 안에 레코드가 하나도 없고, posts 테이블은 아예 생성이 안됩니다.
https://docs.aws.amazon.com/fsx/latest/LustreGuide/mounting-ecs.html " Mounting FSx for Lustre on an AWS Fargate launch type isn't supported. " 라고 나와있는데, 기술적으로 불가능 하다면 그나마 나은 C의 EFS를 선택하는건 어떻게 생각하시는지 궁금합니다.
for log in dmesg secure messages; \ do \ echo ">>>>> Node1: /var/log/$log <<<<<"; \ ssh ec2-user@$N1 sudo tail /var/log/$log; \ echo; done 노드 1에 dmesg, secure, messages 로그 확인하는 명령어가 이렇게 나와서 확인해보니 로 되어있네요 즉 노드 로그가 있는 경로 중에 /var/log/dmesg 만 있고 /var/log/secure,messages 가 존재 하지 않는 상황인데 심지어 그나마 있는 경로인 /var/log/dmesg 안에도 로그가 없기에 fluentbit 도 클라우드 와치로 로그를 안보내는 모습입니다 실제로도 확인해보니 역시나 로그그룹도 host 태그는 만들어 지지 않는 모습입니다 . ........... 결론적으로 fluentbit는 여전히 기본값으로 해당 경로에서 로그 가져와서 보내는걸 처리하고있는데 정작 ec2는 버전 문제인지 더 이상 지원 하지 않는지는 모르겠는데 해당 경로를 기본값으로 사용하지않네요 원할한 실습을 위해 확인 부탁드립니다 .
강의 잘 듣고 있습니다. 무료 DNS를 사용해서 도메인을 연결했습니다! 레코드 유형이 A가 아닌 CNAME으로 연결 했습니다. ELB는 고정 IP가 없어서 CNAME으로 연결해야 하드라구여 이 과정중에 궁금증 생겼는데 DNS 설명하는 과정에서 브라우저(사용자가) 도메인을 가지고 DNS에게 IP주소 을 달라고 요청을 하면 DNS가 그 도메인 주소에 IP를 반환한다고 하셨는데 DNS에서는 ELB의 IP 주소를 반환하는건가요? 아니면 ELB 도메인 이름을 반환하는지 뭘 반환하는지 궁금합니다!
퍼블릭 서브넷 : Bastion host (외부 접속용) 프라이빗 서브넷 : 실제 EC2 애플리케이션 서버 목표 : GitHub Actions + Docker를 사용해 프라이빗 EC2에 배포 제가 찾은 방법은 첫번째로 GitHub Actions에서 Bastion host로 먼저 SSH 접속 Bastion에서 프라이빗 EC2로 SSH 중계 내부 EC2에서 Docker pull & deploy 방식인데요 이 방식으로 하려면 bastion host 보안 그룹 인바운드 규칙을 모든 IP 허용을 해야해서 이게 맞나 싶습니다. 그리고 다른 방법은 github self-hosted runner를 쓰는 건데요. 아직 잘 모르는 영역이라 해보기 전에 질문 올립니다. 제가 말한 방법 이외에 또 다른 방법이 있는지 궁금하기도 해서 도와주시면 감사하겟습니다
코드 5줄의 마법, 5줄 머신러닝 PyCaret: 데이터 분석 프로젝트에 AutoML 날개 달기
ydata_profiling 버전 확인 시 'v4.17.0' 입니다. 이슈 해결을 위해 노력해보았으나 너무 어려워 확인 부탁드립니다. 버전 충돌 문제인 지 어렵네요.. 처음에 Overview 화면은 잘 나오나 뒤에 Correlations 등 클릭하면 다시 미니 주피터랩 화면으로 나타납니다. html로 저장하여 확인 시에는 전부 다 잘 확인되는데 notebook 화면에서 확인이 안됩니다. notebook화면에서 확인할 수 있는 방법 알려주시면 감사하겠습니다. conda 명령어로도 실행해보았으나 동일한 이슈가 발생합니다. conda install -c conda-forge ydata-profiling import numpy as np import pandas as pd from ydata_profiling import ProfileReport df = pd.DataFrame(np.random.rand(100, 5), columns=["a", "b", "c", "d", "e"]) profile = ProfileReport(df, title="YData Profiling Report") profile
안녕하세요 한기용 지식공유자님. 37. 앞서 Airflow 예제를 개선해보자 (v4) - 실습 강의에서 데이터의 벌크 업로드를 위해 dag의 insert into 코드를 copy into로 변경했습니다. 그러나 이 경우 기존에 한 줄씩 insert into 하던 방식보다 더 느린 결과가 나옵니다(insert into의 경우 2분, copy into의 경우 3분) 개인적으로는 제 컴퓨터의 IO 연산이 좋지 않고, 데이터의 양이 크지 않아서 오버헤드가 더 크기 때문인 것으로 예상하고 있는데, 지식공유자님의 의견도 알고 싶습니다 🙂
한 번에 끝내는 AI 에이전트 개발 올인원 (w. LangGraph, Google ADK, CrewAI)
from firecrawl import Firecrawl firecrawl.search(query, limit=5, integration="crewai") ... TypeError: search() got an unexpected keyword argument 'integration' 환경 패키지: firecrawl-py 3.4.0 문서 관련 Firecrawl Python SDK 페이지에 search() 파라미터 목록이 나와 있으나 integration 항목은 보이지 않습니다. docs.firecrawl.dev Search API 레퍼런스/가이드에도 query , limit , sources , location , timeout 등은 보이나 integration 은 확인하지 못했습니다. 사실 어떻게 연동하는지에 대한 초점이 맞춰져 있어서 작성을 망설였는데, 학습하다 보니 궁금해서 작성하게 되었어요. integration 없이 호출해도 괜찮은지 확인 부탁드려요.
6강에서 Cursor의 AI를 이용해서 프로그램의 뼈대를 만드는 부분에서 강사님과 같은 프롬프트를 써도 미묘하게 폴더 구조가 강사님과 다르게 작성이 됩니다. 프롬프트가 같다면 무조건 결과가 같은건지 아니면 다를 수도 있는지.. 가능하다면 강의에서 구성한 뼈대 부분을 파일로 제공해 주실 수 있는지 문의드립니다. (전부 화면을 보고 다 따라치려고 해도 강의 화면만 보고는 그것도 무리인거 같습니다.) 기왕이면 이후의 남은 강의들에도 소스 코드를 제공해 주시면 좋을 것 같습니다.
