만든파일을 배포하는 과정에 대해 질문이 있습니다. 배운기술들로 다른것을 만들어서 ngrok에 배포하는것이 아닌 다른방법으로 배포하고 싶습니다. 상황은 이렇습니다. ・2대의 데스크톱이있습니다. ・한대의 데스크톱이 서버의 역할을합니다. ・또다른 데스크톱은 클라이언트 역할을합니다. vite와 node.js로 만든경우 vscode로 npm run dev하는것이 아닌 java에서 war파일을 만들어서 war파일만 교체하면되는것처럼 배포 가능한 하나의 번들형태로 만드는방법이 있나요? 아니면 vite와 node.js만의 배포하는방법이있나요? 제가 배포를 경험해본 방법이 java에서 Maven으로 war파일을 만들어서 tomcat에 넣어서 사용하는방법밖에 몰라서 node.js는 어떤방법으로 로컬데스크톱에서 실행하게 하는지 궁금합니다. frontend폴더와 backend폴더가 따로 있는데 하나로 로컬데스크톱에 배포하는 방법이 있나요?
위 그림은 제가 구현한 아키텍처입니다. 제 프론트 서버에서 도메인/api 경로로 백엔드로 요청을 보내기 때문에 ALB에 기본 도메인은 프론트서버로 라우팅, 도메인/api 주소는 백엔드 서버로 라우팅되게 하였습니다. 그런데 프라이빗 서브넷은 외부로부터 접근을 못하는 것에 의미가 있는데 도메인이 연결된 로드밸런서에 프라이빗 서브넷을 연결하면 route53에서 로드밸런서 ip주소에 요청을 보내고 로드밸런서는 /api가 붙어 있는 것을 확인하고 백엔드 서버 대상 그룹으로 요청을 보냅니다. 즉 백엔드 서버 자체의 공인ip가 없어도 사용자가 웹 브라우저에 https://grow-farm.com/api/auth/health 라고 적으면 백엔드 서버에 직접 요청을 할 수 있고 응답도 그대로 돌아옵니다 물론 이것은 헬스체크라서 열어둔거고 다른 API는 앱 내부 차원에서 프론트를 통한 요청으로만 접근 할 수 있게 조치는 취해놨지만 인프라 차원에서 서버가 개방되어있으니 이 설계가 베스트 프랙티스가 아닌 것 같다는 생각이 들었습니다. 제가 기존에 했던 방법으로 도메인을 가지고 있는 로드밸런서에서 프라이빗서브넷에 있는 ec2에 /api를 붙여서 경로를 붙이는 것이 자주 쓰이는 방법이고 제가 잘못 생각한 것이라 큰 문제가 없는지 궁금합니다! 만약 1번이 문제가 있는 방법이라면 대안으로 프론트 서버는 10.0.2.2 같은 백엔드 내부 ip주소로 요청을 보내게 코드를 바꾸고 로드밸런서에서 백엔드 서버를 해제하면 사용자들은 브라우저창에 10.0.2.2/api/auth/health 를 검색하더라도 백엔드 서버에 접근할 수 없는 숨겨진 공간이 될 수 있을 것 같은데 혹시 괜찮은 방법인지 궁금합니다. 감사합니다!
2유형 학습중 이해를 잘 못한 부분이 있습니다. 먼저 수치형 변수 스케일러의 경우 스케일러함수(train) 이렇게만 사용하거나 스케일러함수(train['수치형변수'] 이렇게 사용할 때가 있고 동일하게 변수형 변수 인코딩의 경우 라벨인코딩(train) 이렇게는 사용 안하고 항상 라벨인코딩(train[cols]) 이렇게 사용하시는데 원핫인코딩(train) 이런식으로 사용하시는 부분에 있어서 어떤 함수가 파이썬에서 자동으로 수치형과 범주형을 구분해서 변환해주는지 궁금합니다. GPT에도 확인했지만 물어볼 때마다 답이 다르네요...
문제에서 평가지표가 ROC-AUC, 정확도, F1 세가지가 있고 모델&평가할 때 이 지표 세가지를 다 구해서 확인을 했는데 마지막에 test데이터를 활용해서 실제 예측을 할 때는 왜 pred_proba를 사용한건가요? ROC-AUC를 기준으로 선택해서 그런건가요? 그럼 정확도 기준으로 선택하면 pred 사용해도 되는건가요? <문제> ## 심장마비 확률이 높은사람? - 성별, 나이, 혈압, 콜레스테롤, 공복혈당, 최대 심박수 등의 컬럼이 있음 - 평가: ROC-AUC, 정확도(Accuracy), F1 을 구하시오 - target : output (1:심장마비 확률 높음, 0:심장마비 확률 낮음) - csv파일 생성 : 수험번호.csv (예시 아래 참조) <모델&평가> # xgb from xgboost import XGBClassifier from sklearn.metrics import roc_auc_score, f1_score, accuracy_score xgb = XGBClassifier(random_state=2022) xgb.fit (X_tr, y_tr) pred = xgb.predict(X_val) pred_proba = xgb.predict_proba(X_val) print(roc_auc_score(y_val, pred_proba[:,1])) print(f1_score(y_val, pred)) print(accuracy_score(y_val, pred)) <예측 및 csv 제출> pred_proba = xgb.predict_proba(test)
pdf 요약 프로그램 작성 중... .env 파일에 문제가 있는것 같아요 ============== # OpenAI API Ű�� �Ʒ��� �Է��ϼ��� OPENAI_API_KEY=k-proj-v0nK5kkkkkk2lYArSLe9ngkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkjjjkkkkkkkkkkkkkklw47OBVrokkkk # 위 api 키는 제가 바꾸었습니다. =============== 무제가 좌측 창 파일보는 곳에 .env 파일옆에 아이콘이 뭔가 제대로 저장? 인 안된것 같은 아이콘이 붙어 있는데.. 이게 문제인지.. 계속 에러를 뿜어내네요 확인 좀 부탁 드립니다..
Supabase, Next 풀 스택 시작하기 (feat. 슈파베이스 OAuth, nextjs 14)
안녕하세요! supabase.ts 파일에서 createServerSideClient 함수에서 serverComponent=false일 때 쿠키 세팅을 하는 이유가 무엇인가요? 이 쿠키는 수파베이스 로그인할 때 외에 어디서 사용되나요? 코드에서는 createServerSideClientRSC, createServerSideMiddleware 함수는 사용하지 않고 있는데, 그냥 정의만 해놓은 건가요? 서버컴포넌트에서 쿠키를 조작하면 어떤 오류가 발생하나요?
Supabase, Next 풀 스택 시작하기 (feat. 슈파베이스 OAuth, nextjs 14)
9-1강의 수업노트 봤는데요, 코드에서 getUser 함수는 2군데서 사용되는데, 항상 인자가 serverComponent가 true로 전달되더라구요. 그러면 getUser를 사용할 때 인자를 넘기지 않고, getUser 함수는 아래와 같이 코드를 만들어도 되는 건가요? export const getUser = async () => { const supabase = await createServerSideClient(true); const user = await supabase.auth.getUser(); return user?.data?.user; };
Supabase, Next 풀 스택 시작하기 (feat. 슈파베이스 OAuth, nextjs 14)
9-1강의 수업노트 봤는데요, 코드에서 getUser 함수는 2군데서 사용되는데, 항상 인자가 serverComponent가 true로 전달되더라구요. 그러면 getUser를 사용할 때 인자를 넘기지 않고, getUser 함수는 아래와 같이 코드를 만들어도 되는 건가요? export const getUser = async () => { const supabase = await createServerSideClient(true); const user = await supabase.auth.getUser(); return user?.data?.user; };
Supabase, Next 풀 스택 시작하기 (feat. 슈파베이스 OAuth, nextjs 14)
const getUserInfo = useCallback(async () => { const result = await supabase.auth.getUser(); if (result?.data?.user) setUser(result?.data?.user); }, [supabase]); 이 코드를 이해 못했어요. 왜 dependency 배열에 supabase가 들어가나요? userId 넣으면 왜 안되나요?
