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.
현재 RecoBooks 함수 정의가 위와 같고, 3초마다 캐시를 업데이트하는 속성이 설정되어 있습니다. 그런데 저는 강사님처럼 error 노출이 되지 않고 캐시되어 있는 동일한 랜덤 도서 목록이 계속 나오고 있습니다. 아래는 npm run dev로 실행했을 때 나온 로그입니다. 여기서 하나 더 궁금한게 있는데 현재 전체 도서 목록을 불러오는 fetch 함수는 요청한 결과를 무조건 캐싱하는 속성이 설정되어 있습니다. 그런데 제 로그를 보면 http://localhost:12345/book 이 api가 두 번 호출되고 있습니다. request memoization이 호출이 안되는 거 같은데 데이터 캐시가 우위적으로 호출되는 건가요??
강사님 안녕하세요. 항상 강의 잘 보고 있습니다 🙂 완강하고 다시 보다가, scrollSpy 바닐라버전에서 궁금한 점이 있어서 질문 남깁니다! 네비게이션의 버튼을 클릭 했을때, 버튼의 부모인 li의 index 값을 찾기 위해 사용했던 e.composedPath() 대신 closest('li') 메서드 를 사용하는 것은 어떤지 궁금해서요! 퍼블리셔로 일하면서, 클릭한 타겟의 가까운 부모를 찾을때 자주 사용했던 메서드인데, e.composedPath()를 사용한 다른이유(강의에서 설명한 이유 외에)가 있으신지 궁금합니다!
섹션5 수강하고 있는데 혹시 서비스 테스트코드나 레파지토리 테스트코드 실습파일은 어디있을까요? 글씨가 작아서 따라 치기가 어려워서요. 돋보기로 하면 글자가 깨져서요. 상품 목록/등록 강의를 듣고 있습니다. 테스트 코드에서 아래를 실행하면 이런 에러가 납니다.(참고로 db는 연결되어있어요. springboot 돌리면 tomcat start 8080나옵니다.) Cannot invoke "com.example.backend.mallapi.domain.ProductImage.getFileName()" because "productImage" is null 아래는 코드입니다. 참고로 upload 파일에도 파일이 2개가 있는상황이여서 productImage가 null일 이유가 없다고 생각하는데 왜나는지 모르겠습니다.
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.
수업과 같이 npm에 배포하고 제가 만든 ui를 다운받아 import하는 과정에서 해당 이미지와 같이 node_modules에서 export가 나타납니다. 1) lib파일과 index.ts파일을 myapp 폴더로 직접 import했을때는 정상적으로 작동하였습니다. 2) 해당 수업에서 codecamp-ui가 npm 사이트에 아직 배포중이기에 그것도 시험삼아 다운받아서 import하였지만 똑같은 오류가 나타났습니다. 3) node_modules 파일 삭제하고 다시 yarn install로 다운받았지만 같은 오류가 나타났습니다. 그 전 수업까지는 동일하게 오류없이 진행했습니다. 무엇이 문제일까요?
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??
