nginx에 static 설정을 하여 nginx 서빙을 할 수 있게 만들 수 있는 것으로 알고 있습니다. 이때 app 서버와 동일한, 동기화된 폴더를 유지해야 하는 것으로 알고 있습니다. 이미지도 처리를 하는 경우에는 그렇게 이해하고 있습니다. 이렇게 설정하는 경우에도 app.mount로 static 설정을 해줘야 하는 것인가요? 렌더링 문제가 아니라면, fastapi에서 mount를 유지할 필요가 없을거 같아 질문을 드려봅니다.
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 f1 score 지표가 나오면 어떤 경우의 수가 있는지 잘 모르겠어요.. 문제에서 f1 score macro 지표로? 나오면 f1_score(y_val, pred, average='macro') 이고 pos_label은 또 다른 경우인거지요..? 그 외에는 어떤 것들이 있나요? 반드시 암기해야할 지표인데, f1_score도 한가지로 정해진건 아닌것 같아서요.. 시간이 부족한 비전공자라서 작업형 2 한 방법으로 풀기로 연습 중입니다..도와주세요 선생님!!
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 선생님, 시험 시, 테스트 케이스 탭을 사용할 필요는 없을까요? 실행결과, 제출 결과 탭만 의미있는 탭인지요?
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 pd.set_option('display.max_columns', None)은 작업형1, 2 에서 주로 사용하면 될까요? 필수일까요..?
강의 앞부분에서는 JAVA에서는 print 뒤에 ln을 붙여서 개행한다고 설명해 주셨습니다. 그런데 뒷부분 예제에 Systenm.out.print("Character:"+ch+"\n"); 이런 명령문구가 있는데 정답 해설하실 때도 \n에 대해서는 설명 안해주시네요. 작성해 주신 출력 결과를 보면 Character:A가 출력되고 개행이 되는 것 같은데, JAVA에서 +"\n"으로도 개행을 할 수 있는건가요?
강의를 보다보니 궁금한 점이 있어 질문 남깁니다. 첫번째로 궁금한 점은 AbstractPagingItemReader의 코드를 doRead 함수 안에서 lock을 잡고 있으며, doReadPage가 끝난 후 lock을 푸는 것을 확인할 수 있었습니다.. doReadPage에 실제로 paging 로직이 존재하니 사실상 paging 로직은 직렬로 수행되는 것과 다를 바 없을 것이며, 성능적으로 크게 증가하지 않을 것 같다는 생각이 드는데요.. (거의 직렬 처리와 유사할 것 같다는 생각이 드네요..) 사실상 병렬 처리라해도 Reader쪽에서 성능 향상이 거의 없다고 보면 될까요? 두번째로 궁금한 점은 AbstractPagingItemReader 상위 클래스인 AbstractItemCountingItemStreamItemReader의 read 함수를 보니 멤버 변수인 currentItemCount를 증가시키는 로직이 존재하더라구요.. 이 부분도 병렬처리에 문제가 될 것 같다는 생각이 들고 해당 클래스의 주석에도 "Subclasses are inherently <b>not</b> thread-safe." 라고 적혀있는 것으로 봐서는 문제가 존재하는 것 같은데요.. 그럼에도 불구하고 기능상 영향이 없으니 하위 클래스인 AbstractPagingItemReader는 thread-safe하다고 나와있는 것이라고 생각하면될까요??
한 번에 끝내는 AI 에이전트 개발 올인원 (w. LangGraph, Google ADK, CrewAI)
uv sync 후 uv run main.py 실행 시 Traceback (most recent call last): File "/Users/kade/kade/ai-agent-playground/5_english_tutor/main.py", line 9, in <module> from tutor_crew import EnglishTutorCrew, add_to_conversation File "/Users/kade/kade/ai-agent-playground/5_english_tutor/tutor_crew.py", line 5, in <module> from tools import rag_tool File "/Users/kade/kade/ai-agent-playground/5_english_tutor/tools.py", line 22, in <module> from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter ModuleNotFoundError: No module named 'langchain' 과 같이 text splitter에서 lanchain import 에러 발생합니다. 마찬가지로 RetrievalQA도 동일한 에러 발생합니다. 공식 문서를 찾아보면 두 메서드(클래스)는 deprecated 되었습니다. pyproject.toml의 의존성이 >= {version} 을 사용하다 보니 최신 버전이 패치되면서 더 이상 호환되지 않는 것 같습니다. 버전을 고정하거나 강의를 수정해야 할 것 같습니다.