안녕하세요. 강의 듣던 도중에 궁금한 점이 있어 질문드립니다! 현재 zerox로 gpt-4o-mini를 이용하여 pdf -> md로 변환하는 과정에서 Rate limit 에러가 나서 임의로 concurrency = 2로 변경하여 진행하였습니다. (속도는 36분 걸렸습니다.) 이때 input token이 강사님보다 한자리수 많이 나오는데, 제가 건드린 게 concurrency 밖에 없어서요. concurrency 값과 input token 사이에 어떤 연관관계가 있는지 아실까하여 질문드립니다...!!! 저는 병렬처리에 관한 값이라고 생각하고 숫자를 줄여 rate를 내린다는 생각으로 concurrency 값을 조정했는데(프롬프트는 동일하고 병렬적으로 수행하는 프로세스의 수만 줄어든다고 생각했습니다.), 뭔가 프롬프트의 양이 늘어난 걸 보면 한번에 변환 요청하는 페이지수? 같기도 하다는 생각이 듭니다...
좋은 강의 감사합니다. 강의 내용과 같이 설정이 잘 진행 되었습니다. python 3.10.4 가상환경 kiwoom_32 python platform ('32bit', 'WindowsPE') 문제는 VS-Code 터미널에 "pip install pykrx" 입력 하면 아래 와 같은 오류 메세지가 표시되면서 설치 되지 않습니다. (pandas 설치도 동일함.) " Preparing metadata (pyproject.toml) ... error error: subprocess-exited-with-error" 설치 방법 도움 부탁 드립니다. p.s VS-Code 터미널 캡처 화면 유첨 하오니 참고 바랍니다 .
그림을 아래코드처럼 삽입하면 표 안 중앙 위치에 삽입되는게 아니라 오른쪽으로 치우치게 삽입이 됩니다 어디에서 오류가 나는건지 몇 번 다시 반복해봐도 안되고 코드를 사용하지 않고 수동으로 복사 붙여넣기로하면 정사적으로 이미지가 표안에 크기가 맞추어 삽입이 되는데 해결방법 알려주십시오. hwp.insert_picture(r"C:\Users\rkdmf\Downloads\number\002.png")
안녕하세요! 지금까지 수업을 윈도우 노트북으로 듣고 있었습니다. 그런데 노트북에 문제가 생겨 새로운 노트북으로 구매 후 파일을 옮기려고 하는데 이번에 구매한 노트북 운영체제 맥os입니다. 간편하게 옮기고 빠르게 실행 할 수 있는 방법이 있을까요?? 일단 node, npm, yarn까지 다운 받은 상태 입니다.
windows 에서 pip freeze로 requirements.txt 를 만들기 위해선 아래와 같은 명령어를 사용하시면 됩니다. pip list --format=freeze > requirements.txt 강의 마지막까지 진행된 conda 환경에서 실행하시고 결과 답변주세요. 감사합니다.
현재 2주 free같은데 claude3.5 3.7 4 등등 모든 버전에서 코드짜는게 안되고 Anthropic's latest models are currently only available to paid users. Please upgrade to a paid plan to use these models. (Request ID: aec9ae0d-5eb4-4514-a54e-478383ef2f0a) 라고 뜹니다. Free users can only use GPT 4.1 or Auto as premium models (Request ID: 849c6230-8e63-4751-9b03-9def2bab9e86) 라고 뜰 때도 있고요
next.js에서 제공하는 Request Memoization 기능은 같은 엔드포인트 경로로 여러 개의 요청이 들어왔을 때 하나의 요청으로 캐싱해주는걸로 알고있습니다. 이와 관련해서 3가지 궁금증이 있습니다. Request Memoization 기능은 같은 페이지 한정인가요. 아님 프로젝트 전역에 적용되는걸까요?? 예를 들어 /dashboard 와 /home 두 페이지 모두에서 getUserInfo 라는 fetch 함수를 호출한다면 이 경우도 Request Memoization 이 적용되는건가요. 만약 같은 엔드포인트지만 넘겨주는 파라미터가 다를 경우도 Request Memoization이 적용되나요? axios를 사용한다면 Request Memoization 기능을 활용할 수 없는걸로 알고있는데 react에서 제공하는 cache 함수를 사용하면 동일한 효과를 기대할 수 있나요? 감사합니다!!
next.js에서 제공하는 Request Memoization 기능은 같은 엔드포인트 경로로 여러 개의 요청이 들어왔을 때 하나의 요청으로 캐싱해주는걸로 알고있습니다. 이와 관련해서 3가지 궁금증이 있습니다. Request Memoization 기능은 같은 페이지 한정인가요. 아님 프로젝트 전역에 적용되는걸까요?? 예를 들어 /dashboard 와 /home 두 페이지 모두에서 getUserInfo 라는 fetch 함수를 호출한다면 이 경우도 Request Memoization 이 적용되는건가요. 만약 같은 엔드포인트지만 넘겨주는 파라미터가 다를 경우도 Request Memoization이 적용되나요? axios를 사용한다면 Request Memoization 기능을 활용할 수 없는걸로 알고있는데 react에서 제공하는 cache 함수를 사용하면 동일한 효과를 기대할 수 있나요? 감사합니다!!
강사님의 강의들을 잘듣고 있습니다. 정말 실무에 도움이 될까하고 듣고있는데 아직 다듣지는 못하고 있지만 도움이 될것 같습니다. 하지만 실무에서 접하는 내용은 또 강의와 깊이가 다를수 있기에 이렇게 실례를 무릅쓰고 문의 드립니다. 제가 있었던 기업에서 전에 쓰던 기법이였는데 그때는 그냥 그렇게 넘어갔지만 강사님의 강의를 듣고 그때 그런 것이 맞았나 복기하고 공부하고 싶어서 질문드립니다. 먼저 대략은 머신러닝 알고리즘을 두개를 돌리는데 하나는 기초 속성을 가지고 lightgbm으로 분류 작업 (1,0) 속성으로 예측을 합니다. 그리고 그 결과중 y_proba를 가지고 k-means 군집화를 하여 군집 클러스트링을 만들려고 합니다. 0) 여러 학습을 할 속성을 전처리해서 가지고 옵니다. 속성을 많은데 뒤에 예측을 하는 20개의 결과 값을 속성과 함께 자지고 온뒤 나중에 원본값은 대략 저렇고 속성 1----- 속성30 , y_test 1, ... y_test 20 . . . 나중에 y_test 1 부터 y_test20 까지 20개의 예측을 하려고 모델을 만듧니다. 1) LightGBM 으로 분류작업을 합니다. (for 문을 돌아 20개의 예측 즉 모델을 만듭니다.) x_tr1 속성1 속성2 속성3 ...... 속성30 y_test1 0 1 1 ..... 0. 1 . . . x_tr15 속성1 속성2 속성3 ...... 속성30. y_test20 1 0 1 ..... 1 . . . 2) Y_test1. y_pred1 y_proba1 0 1 0.91 1 1 0.43 1 1 0.73 0 1 0.80 . . . Y_test15. y_pred20 y_proba20 0 1 0.34 1 1 0.35 1 1 0.73 0 1 0.91 . . . 3) 군집화(k-means) 를 위한 데이터를 만듭니다. Y_proba1. ......... Y_proba20 0.91 .... 0.34 0.43. .... 0.35 0.73 .... 0.73 0.80 .... 0.91 4) 제가 재기하는 문제는 다음입니다. 군집화를 위한 데이터를 분류의 결과값중 하나인 y_proba를 써도 되는 건지? 왜냐하면 y_proba는 그 맞는지에 대한 확률 값이 아니고 그 값을 예측하기 위한 신뢰도 아닐까요? ( 예전 현업들은 그 값(y_proba)들을 최종 확률 [즉 맞는 확률 예를 든다면, 암에 걸릴 최종 확률] 로 알고 있더군요. ) 즉 1 = 예측 0 = 정답 y_proba = 0.9 라는 의미는 0.9의 신뢰혹은 확신으로 예측을 했으니 결과로 틀렸다. 라는 개념인데 이것을 마치 (암에 걸릴 확율이 90% 야)의미 있는 값의 나열로 보고 군집을 하려는게 과연 의미있는 결과로 군집이 될지 의문입니다. 저희가 붓꼿꽂데이터로 클러스트링으로 군집을 하지만 그 속성들로는 너비같은 관련이 있는 속성을 쓰잖아요. 하지만 제가 보내드린 예는 속성이 0.91이라는게 예측이 틀리건 맞건 그냥 그 예측을 위한 신뢰확률성인데 말이죠. 즉 군집화를 위한 기초 값들이 y_proba1. y_proba2 .... y_proba 20 0.91 0.43 0.80 . . . y_proba1. y_proba2 .... y_proba 20 0.32 0.62 0.65 있다면 의 값의 의미는 예를 들어 하나의 로의 하나의 로 의 의미가 0.91 이라 한다면 이건 앞서 lightgbm 예측이 틀린 경우와 맞는 경우를 구분할수 없는 숫자들의 나열 아닌가요? 물론 열로 쭉 늘어 놓은 패턴으로서의 군집을 하려는 의미는 있을지는 모르겠으나... 전문가의 선생님의 의견을 꼭 듣고 싶네요. 주말에 이렇게 질문드려서 죄송해요. 그냥 열정이라고 생각해 주시면 좋겠어요, 더운데 몸 조심하세요.
러버블과 n8n과 같은 것을 연동하는 이유는 무엇일까요? 러버블로 프로젝트 제작을 해봤는데요. 유뷰트 스크립트를 가져오려고 외부 라이브러리를 설치해서 스크립트를 가져오게 하는 방법을 사용하려고 하고 있는데요. 계속 스크립트를 가져오지 못하고 있습니다. 이와 같은 경우는 러버블이 할 수 없는 영역이라고 봐야 할까요?
InvalidUpdateError: At key 'tax_deduction': Can receive only one value per step. Use an Annotated key to handle multiple values. For troubleshooting, visit: https://python.langchain.com/docs/troubleshooting/errors/INVALID_CONCURRENT_GRAPH_UPDATE Output is truncated. View as a scrollable element or open in a text editor. Adjust cell output settings... graph를 최종 실행하니 에러가 발생하네요 여러 노드가 한가지 값을 바꾸려고 한다는 얘기 같은데 langgraph 0.6.3 langgraph-checkpoint 2.1.1 langgraph-prebuilt 0.6.3 langgraph-sdk 0.2.0 제 랭그래프에서 지원이 안되는걸까요 ?
안녕하세요, 강사님. 아래와 같이 End-Point에 생성이 안되어서 문의드립니다. 강사님처럼 Legacy serving 창이 뜨지도 않을 뿐더러 [use model for inference]를 클릭해서 생성하려고 해도 아무런 반응이 없더라구요. 제가 설정에서 뭔가를 잘못한 것일까요?? 아니면 현재 구독이 무료 계정이라서 그런걸까요..? 마지막 강의까지 다 와서 막혀버렸네요 ㅠ
if 에서 아무리 설정을 줘도 boolean 값으로 True False를 못받고 "true" "False" 로 값이 출력되어 Wrong type: '[object Object]' is an object but was expecting a boolean [condition 0, item 0] Try either: Enabling 'Convert types where required' Converting the first field to a boolean by adding .toBoolean() 이와 같은 에러가 자꾸 발생합니다.
