안녕하세요! 해당 수업에서 django shell에서 update 부분 실습하다가 결과 값에 의문이 생겨 질문드립니다. 이 부분에서 auto_now=True 필드도 같이 bulk_update 함수의 인자인 fields 에 지정해야만 해당 필드도 같이 업데이트 된다고 하셨는데 제 코드에서는 updated_at 필드의 값이 업데이트 되지 않았습니다. 제가 나름대로 이해한 바로는 bulk_update 는 따로 save 를 호출하지 않기 때문에 updated_at 을 fields 인자에 추가해주더라도 변한 값이 없어서 업데이트가 되지 않는 걸까요? 그렇다면 제대로 updated_at 도 업데이트 되게끔 하기 위해서는 따로 post.updated_at = timezone.now() 를 title 수정할 때 해주어야 하는 걸까요?
일단 Vagrantfile보면 yum install -y kubelet-1.27.2-150500.1.1.x86_64 kubeadm-1.27.2-150500.1.1.x86_64 kubectl-1.27.2-150500.1.1.x86_64 --disableexcludes=kubernetes 이렇게 각 버전을 직접 명시했는데....저는 공식가이드에서 1.30을 선택하면 그냥 버전명이 안붙은채로 되던데...어떻게 저 디테일한버전을 찾을수있나요? 그리고 일단 그보다.... 이런 상황이고 해당 노드 내용을 보면 이런 에러가 뜨고요.. 왠만한건 모두 pending상태입니다. 해당 파드 describe 보면 0/1 nodes are available: 1 node(s) had untolerated taint {node.kubernetes.io/not-ready: }. preemption: 0/1 nodes are available: 1 Preemption is not helpful for scheduling 이거구요.. 이게 처음 설치할때 로그를 보면 여기에서부터 문제인것도 같은데...kubeadm설치시 master-node: [preflight] You can also perform this action in beforehand using 'kubeadm config images pull' master-node: W0228 15:14:16.156514 25883 checks.go:844] detected that the sandbox image "registry.k8s.io/pause:3.6" of the container runtime is inconsistent with that used by kubeadm.It is recommended to use "registry.k8s.io/pause:3.9" as the CRI sandbox image. 버전이 서로 안맞다고 나옵니다. 뭐가 잘못된걸까요? 그리고 vagranfile에는 kubeadm init --pod-network-cidr=20.96.0.0/16 --apiserver-advertise-address 192.168.56.30 이렇게만 있는데 런타임유닉스 도메인 소켓 경로containerd unix:///var/run/containerd/containerd.sock --cri-socket=unix:///var/run/containerd/containerd.sock 이부분을 추가해줘야 하나요?
초보자를 위한 ChatGPT API 활용법 - API 기본 문법부터 12가지 프로그램 제작 배포까지
가상환경을 종료하려고 Deactivate 명령어를 입력하면 다음과 같은 문구가 뜨면서 종료가 되지 않습니다. deativate : 'deativate' 용어가 cmdlet, 함수, 스크립트 파일 또는 실행할 수 있는 프로그램 이름으로 인식되지 않습니다. 이름이 정확한지 확인하고 경로가 포함된 경우 경로가 올바른지 검증한 다음 다시 시도하십시오. 위치 줄:1 문자:1 + deativate + ~~~~~~~~~ + CategoryInfo : ObjectNotFound: (deativate:String) [], CommandNotFoundException + FullyQualifiedErrorId : CommandNotFoundException
sudo dnf config-manager --add-repo https://download.docker.com/linux/centos/docker-ce.repo 이부분을 추가하고 나서 설치버전을 확인할수있는데 이해가 안되는게 지금 github 가이드 보면 1.6 LTS 와 1.7LTS 가 보이는데 그래서 1.7을 설치하고자 하는데 dnf list containerd.io --showduplicates | sort -r 명령어로 실행해보면 최신버전이 1.6 까지밖에 안보입니다. 저는 1.7버전 이상을 사용하고 싶고 패키지 설치명령어는 <major>.<minor>.<patch> 만 있는게 아니라 containerd.io -1.6.21-3.1.el8 이렇게 el8까지 보이는데 containerd 릴리즈 사이트에서는 패치까지만 보이고 그 이후는 볼수가 없습니다. 이부분이 알고싶습니다.
지금까지 진행한 inference에서 질문이 생겨 글 남깁니다! 현재까지 실습에서는 inference와 결과물 시각화 과정에서 mmdetection 자체 함수를 사용하는 것과 opencv를 사용해 직접 inference 함수를 작성해 사용하는 방법 두 가지 다 사용중인데, 둘의 장단점이 무엇인지 궁금합니다! 지금까지는 opencv 이용 직접 제작 함수가 좀더 유연하고 결과물을 저장하는데 용이하다는 느낌을 받기는 했으나 명확한 차이를 모르겠어 질문 남깁니다.
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 작업형1 모의문제3의 문제 7번 3:30초지점 (문제) index "2001" 데이터(행)의 평균보다 큰 값의 수와 index 2003 데이터(행)의 평균보다 작은 값의 수를 더하시오. 문제를 보면 하단에 2001이 아닌 2003이 들어가야 하지 않나요? 검토 및 설명을 바랍니다.
안녕하세요. FastAPI 프로젝트의 폴더 구조에 대해서 궁금한 점이 생겨서 질문 드립니다. 처음에는 라우터에 모든 로직을 넣어서 라우터와 Repository만 분리해서 개발을 하다가, 3 레이어드 아키텍처로 분리를 좀 해볼까 생각이 들었습니다. controller, service, repository 이렇게 나누어 보려고 하는데요. 예를들어 user, board와 같은 도메인이 있다고 하면, 각 폴더를 도메인별로 나누어서 구조를 잡는게 좋을까요? 아니면, controller 폴더 안에 user_controller.py, board_controller.py 등의 파일들이 모여있는게 좋을까요? 선생님께서는 실무에서 어떻게 폴더 구조를 가져가시는지도 궁금합니다. 감사합니다.
안녕하세요 강의 잘 듣고 있습니다 감사합니다 docker run -p 3306:3306 -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=test123 -d mysql 이렇게 컨테이너를 실행한 후, datagrip을 통해서 url: jdbc:mysql://localhost:3306 로 정상 접속되는 것 확인했습니다. 하지만, docker run -p 3306:8888 -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=test123 -d mysql 이렇게 실행하고 동일한 database url로 접속 시도하면 되질 않습니다. 3306으로 접속 시도하면 컨테이너 내부의 8888 mysql port와 매핑되어 있기 때문에 접속이 되어야하지 않나요? 호스트, 컨테이너 포트를 동일하게 설정해야만 컨테이너 내부 mysql db에 접속이 가능한 이유가 잘 이해되지 않습니다. 답변 부탁드립니다!
도커 컴포즈를 배우면서 여러개의 컨테이너를 띄우고 spring에서 특정 db를 가리켜서 사용할 수 있는걸 이해했는데 이걸 ci&cd 배포를 추가한다고 치면 문제가 발생합니다. 제가 이해하기로는 docker compose는 build 부분에 도커파일을 넣게 되어 있는데 근데 이러면 ci&cd 할 때 스크립트 순서가 java 설치 -> checkout -> 빌드 -> jar파일, 도커 파일, 도커 컴포즈 파일 scp를 활용해 전달 -> ssh로 접근해서 도커 컴포즈 실행 이렇게 사용하면 이미지를 넣어두고 다른데서도 사용할 수 있어야 하는 그런 장점이 없어진다고 생각하는데 이걸 어떻게 배포를 해야 하는건가요? 제가 생각한 도커, 컴포즈 파일, jar 파일을 전달하고 해당 ec2에서 docker compose를 해야하는건가요??
vagrant up하면 에러를 FAQ에서 보고 해봐도 잘 안되네요. 검색해보고 찾아보고 coreinfo -v확인도 해보고 해봤는데.. 다시도 설치해보고 Hyper-V 비활성화도 되어있구요.관리자권한으로 실행도 해봤구요. 보안에서 해당 virtualbox폴더 차단 제외도 해봤구요. 에러내용은 아래와 같습니다. 해당 위치 로그 파일 내용은 다음과 같습니다. 44a8.453c: 00007ff7f25a25fd / 0x01125fd: 00 != 4e 44a8.453c: 00007ff7f25a25fe / 0x01125fe: 00 != 47 44a8.453c: 00007ff7f25a25ff / 0x01125ff: 00 != 58 44a8.453c: Restored 0xa08 bytes of original file content at 00007ff7f25a25f8 44a8.453c: Error (rc=-5607): 44a8.453c: ntdll.dll: SizeOfImage (0x263000) isn't close enough to the mapping size (0x266000) 44a8.453c: Error (rc=-5607): 44a8.453c: supHardenedWinVerifyProcess failed with -5607: ntdll.dll: SizeOfImage (0x263000) isn't close enough to the mapping size (0x266000) 44a8.453c: Error -5607 in supR3HardNtChildPurify! (enmWhat=5) 44a8.453c: supHardenedWinVerifyProcess failed with -5607: ntdll.dll: SizeOfImage (0x263000) isn't close enough to the mapping size (0x266000)
pip install faiss-gpu 커맨드 입력하면 아래와 같은 오류가 뜹니다. (langchain) <username>:~/projects/langchain$ pip install faiss-gpu ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement faiss-gpu (from versions: none) ERROR: No matching distribution found for faiss-gpu
예를 들어 '.title'을 붙여 넣기 하여 20개가 나오는 경우 선생님 강의에서는 위아래로 움직이는 경우 개발자도구에서만 아니라 실제 페이지에서 title가 가리키는 부분도 함께 표시가 됩니다. 그런데 내가 하는 경우는 그렇지 않네요. 어떤 차이가 있는 것인지 알고 싶습니다.
동영상 강의에서 하신대로 my-first-docker 실행해서 docker run -p 5001:5000 my-first-docker를 실행하였습니다. 실행 되었다는 log를 보고, 영상에서와 같이 0.0.0.0:5001로 연결시도를 했는데, Address Invalid라고 나오네요.. 127.0.0.1:5001로 연결해 보니, "Welcome to the Docker Lecture App Thank you"가 나오네요.. 강의에서는 0.0.0.0으로 입력 되었는데.. 왜 전 안되는 걸까요?
실습에 문제 발생 시 최대한 캡쳐 화면을 꼭 올려 주세요. (원인 파악에 도움이 큽니다) 영상 내용 질문 시 해당 영상 제목과 내용이 있는 시간을 같이 올려주세요. (내용을 다시 들어보고 답변을 드리기 위해서 입니다) 긴 로그는 제 메일로 보내주세요. (k8s.1pro@gmail.com) 카페 [강의 자료실]에도 많은 질문과 답변들이 있어요! cafe: https://cafe.naver.com/kubeops -- 9분 58초쯤에 나오는 설명에 대한 질문입니다. kubelet에서 컨테이너 런타임으로 바로 받는다는 의미가 잘 이해가 안갑니다. 우선 제가 이해한것을 말씀드리겠습니다.! CRI를 이용해서 grpc로 통신하는 방법에서 CRI-plugin을 통해 직접 받는 방법으로 변경되었다. 각각의 컨테이너 밴더에서 플러그인을 구현하고 kubelet에서 해당 플러그인을 직접 호출한다. 여기서 궁금한 점입니다! CRI 구조에서, 도커의 새로운 기능이 생기면 쿠버네티스도 패치해야한다고 하셨는데 이는 CRI-plugin를 이용할때도 동일한게 아닌가요? 둘의 개발 라이프사이클을 다르게 가져갈 수 있는 이유가 궁금합니다. 새로운 기능이 생겨도 인터페이스만 맞으면 되는 것인데,인터페이스의 변화가 필요하다면 결국은 플러그인이나 CRI나 kubelet의 변화도 필요한게 아닌가요??
