안녕하세요. 오늘도 Airflow 강의를 듣던 중 에러가 나는 부분이 있어 질문드리고자 합니다 ㅠ 우선 customized 된 Hook의 bulk_load 기능을 사용하는 과정에서 에러가 발생하는데요.. 강의에서 알려주신대로 아래와 같이 두 개의 파이썬 파일을 작성해서 DAG을 실행했습니다. (코드도 GitHub에 올려주신 것과 동일합니다) plugins/hooks/custom_postgres_hook.py dags/dags_python_with_custom_hook_bulk_load.py 그런데 DAG 실행 과정에서 아래와 같은 에러가 발생합니다. (Failure caused by 'Engine' object has no attribute 'cursor') 제가 docker-compose.yaml 파일 내 postgres_custom 서비스를 정의할 때, 5433:5432 로 포트 포워딩 해줘서 그런가 싶어서, custom_postgres_hook.py 코드에서 uri 변수에 포트번호를 5432로 같이 부여해줬음에도 동일한 에러가 발생합니다. 무엇이 문제일까요..?
현재 섹션 2.16번 강의 학습 중에 있습니다. ollma를 통해서 gpt-oss:20b 모델을 로컬로 연결해서 학습하고 있는데, search_web 도구로만 응답을 하더라구요. 아무리 쿼리를 바꿔도 wiki_summary, wiki_search 와 같은 도구를 호출해서 응답을 작성하지 않습니다. 혹시 제가 놓치고 있는게 있을까요?
강사님 안녕하세요! 분류 평가 오차행렬 관련해서 궁금한 점이 있습니다. 3.1 정확도 주피터노트북의 Confusion Matrix 코드에서 MNIS 데이터에 대해 오차행렬 평가를 하는데, 이때는 FP, TP가 나오지 않는 이유가 classifier가 dummy classifier로 더 정확한 분류를 하지 못했기 때문이 맞을까요?
안녕하세요. 네이버 뉴스 스크립 시 content를 그대로 사용하니 불필요한 정보가 너무 많아서 LLM이 이를 처리하는데 시간도 오래 걸리고, 토큰 비용도 불필요하게 소모되는 것 같은데 혹시 범용적으로 사용 가능한 대안이 있다면 무엇일까요? 웹 지식이 부족해서 반복 시청하며 공부 중인데 저 부분에 대해 조언 주시면 감사하겠습니다!
안녕하세요 강사님! langchain 강의부터 잘 수강하고 있는 수강생입니다! 이번 강의 수강 중 궁금증이 생겨 질문 드립니다. zerox 라이브러리 사용해 md 파일로 변환하는 과정 중 자주 발생하는 에러가 있습니다. 소스 코드는 강의내에서 작성한 코드와 똑같습니다 1. ERROR:root:Failed to process image Error: Error in Completion Response. Error: litellm.RateLimitError: RateLimitError: OpenAIException - Error code: 429 - {'error': {'message': 'Rate limit reached for gpt-4o-mini in organization org-dDgP5bwE5XYlEkdzK49V0oM5 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.', 'type': 'tokens', 'param': None, 'code': 'rate_limit_exceeded'}} LiteLLM Retried: 3 times Please check the status of your model provider API status. 2. Give Feedback / Get Help: https://github.com/BerriAI/litellm/issues/new LiteLLM.Info: If you need to debug this error, use litellm.set_verbose=True'. ERROR:root:Failed to process image Error: Error in Completion Response. Error: litellm.RateLimitError: RateLimitError: OpenAIException - Error code: 429 - {'error': {'message': 'Rate limit reached for gpt-4o-mini in organization org-dDgP5bwE5XYlEkdzK49V0oM5 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.', 'type': 'tokens', 'param': None, 'code': 'rate_limit_exceeded'}} Please check the status of your model provider API status. 위와 같이 모두 '분당 토큰 수' 제한 에러입니다. 저는 처음에는 위 문제를 해결하기 위해 pdf 문서를 chunking 하여 한 번에 처리되는 토큰을 제한하려고 했습니다. => 예) 총 페이지를 약 5~6개로 나눠 보내는 방법 def get_total_pages(path: str) -> int: try: from pypdf import PdfReader except Exception: from PyPDF2 import PdfReader # 호환 return len(PdfReader(path).pages) def make_batches(total_pages: int, size: int): pages = list(range(1, total_pages + 1)) # 1-indexed for i in range(0, total_pages, size): yield pages[i:i + size] total = get_total_pages(PDF_PATH) print(f"Total pages: {total}") merged = [] for pages in make_batches(total, BATCH_SIZE): res = await process_with_backoff(pages) # 여기서 배치로 나눠진 항목들 수행 => 문제점 : zerox는 한 호출에서 처리한 페이지들만 마크다운 파일로 만들어 output_dir에 저장하고, 그 뒤에 만들어지는 파일들은 이어 붙여지지 않고 덮어 씌워집니다. 이를 해결하기 위해 비즈니스 로직을 좀 더 구현해야 하나? 했는데.. 이 방법이 맞는지, 시간만 뺏기게 되는게 아닌지 의문이어서 일단 그만두었습니다. 두번째로는 강사님이 사용하신 모델 'gpt-4o-mini' 를 'gpt-4.1-mini' 로 변경하였습니다. 모델을 바꾸니 바로 해결이 되긴 했습니다. 여기서 제가 궁금한 점은 현업에서 이런 작업을 진행 하다 보면 이런 데이터 전처리를 많이 하게 될 거 같은데.. 사이즈가 너무 큰 데이터는 어떤 방식으로 limit나 기타 오류(아직 어떤 오류가 빈번한지는 잘 모르는 상태입니다.)들을 해결해야 하는지가 궁금합니다! 모델을 바꾸는게 맞는건지, 원본 데이터를 최대한 chunking 해서 제가 맨 위에 오류로 보여드린 200000 TPM 을 맞추려고 해야 되는건지... 요런 부분들이 궁금합니다! 긴 글 읽어주셔서 감사합니다!
안녕하세요, 학습하던중 궁금증이 생겨 질문을 드립니다. 데코레이터의 개념이 잘 와닿지가 않는데 수업에서 사용했던 @login_required , @method_decorator들은 라이브러리나 모듈처럼 내부로직이 따로 있는건가요? 인증구현을 위해 작성한 긴 코드가 저거 한줄로 끝난다니 조금 의야해서요..만일 그렇다면, 저희가 처음에 인증구현을 위해 코드를 썼던더 처럼 데코레이터를 적용하기위해 데코레이터내부 코드를 작성해주지 않아도 되는건가요?
안녕하세요, 수강 중 문의사항이 있어 질문 남깁니다. 알고리즘에 따라 무한 스크롤 처리 방법을 실행하는 과정에서, scroll 전과 후의 높이가 같은지 비교를 위해 if last_height == new_height: break last_height = new_height 라고 안내해주셨는데요, if 조건문이 False인 경우 last_height를 업데이트 하는 것이니 else : last_height = new_height라고 작성해야 하지 않을까 하는 생각이 드는데 혹시 else를 사용하지 않은 이유가 있나요..? 답변 부탁드립니다. 감사합니다!
강의 잘 듣고 있습니다. 한 가지 의문이 생겨서 질문을 남깁니다. 한 건도 못찾은 겅우 HTTPException으로 try문을 벗어나게 되는데 이미 생성된 result(커서?)가 닫히는 부분은 없는 것 같아서요. conn.execute를 해서 커서를 열었으면 닫아줘야 하는 것 아닌가요?
좋은 강의 감사합니다! 함수(메서드) 선언과 호출 강의를 듣는중인데, 리턴값 관련해서 질문이 생겨서 글을 남기게되었습니다. 현재 리턴값이 있고, 없고의 차이를 크게 못느끼겠어서 질문을 남기게 되었습니다. 현재 이해한것은 리턴을 해주게 되면, 호출 한곳에 값을 돌려준다고 이해를 했는데, 리턴을 안하면 함수의 정의가 된곳에서 진행을 한다고 이해를 했는데, 이때 System.out.printIn(); 을 하면 출력이 되는것도 확인이 된는것을 봤습니다(17:45) 결과적으로 리턴값이 있고 없고의 차이를 크게 못느끼겠어서 이렇게 질문을 남기게되었습니다.
9분 52초의 Policy Improvement table에서는 blue statement를 통과해서 가는데 optimal이라고 화살표가 나아 있는데, 14분 6초에서는 blue statement를 거치지 않고 돌아서 가는 것이 optimal이라고 화살표가 표시되어 있습니다. 그냥 theta의 값을 두고 iteration을 한 차이 인걸까요?
안녕하세요. 약 4분 경, value function 을 구할때 stochastic 하게 state가 결정된다면, 각 state가 결정될 확률값은 고려하지 않아도 되는건가요? 예를들면, class1에서 class2로 갈 확률과 facebook 으로 갈 확률이 0.5 인데, 그렇다면 각 첫번째 단계에서 reward x 확률값(0.5) 이런식으로 고려하지는 않아도 되는것인지 질문드립니다. 감사합니다.
