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??
예제에서는 StringSerializer 와 StringDeserializer 를 사용하도록 설정하고 ObjectMapper 를 통해 직렬화/역직렬화를 해주셨는데요. 혹시 JsonSerializer 와 JsonDeserializer 를 사용하지 않는 이유가 있을까요? 그리고, JsonDeserializer 를 사용하든 StringDeserializer 를 사용하든 역직렬화를 할 때 실패하게 되면 offset commit 이 되지 않고 재시도를 하는동안 해당 message 의 partition 은 blocking 된다고 이해하고 있는데 맞을까요? 이 경우에도 retry 이후, 해결 안되면 dlt topic 으로 이동하는게 맞을까요?
리서치를 하다보니 실무에서는 auto.create.topics.enable=false 설정을 사용하는게 좋다는 글을 많이 보게 되었습니다. 네이밍 컨벤션이나 예상치 못한 topic 의 생성 등을 방지하기 위함으로 이해했는데요. 그럼, xxx.dlt 와 같은 topic 들도 직접 생성을 해줘야 하는지 궁금합니다. 그리고, 실제로 실무에서 해당 설정을 많이 사용하는지 또한 궁금합니다 🙂
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.
