안녕하세요 hello _triton.p y가 실행이 되지 않아 질문남깁니다 현재 cuda==11.8 pytorch==2.1.2 triton==2.1 의 환경을 사용하고 있습니다 hello _triton.p y 실행 시 아래 오류가 뜹니다 Traceback (most recent call last): File "/home/furiosa/Desktop/workspace/Triton/practice-triton/hel lo_triton .py", line 28, in <module> def hello_triton(): File "/home/furiosa/miniconda3/envs/triton/lib/python3.10/site-packages/triton/r untime /jit.py", line 542, in jit return decorator(fn) File "/home/furiosa/miniconda3/envs/triton/lib/python3.10/site-packages/trit on/run time/jit.py", line 534, in decorator return JITFunction( File "/home/furiosa/miniconda3/envs/triton/lib/python3.10/site-packages/ triton /runtime/jit.py", line 4 33, in i nit self.run = self._make_launcher() File "/home/furiosa/miniconda3/envs/triton/lib/python3.10/site-packa ges/tr iton/runtime/jit.py", line 400, in make launcher exec(src, scope) File "<string>", line 2 def hello_triton(, grid=None, num_warps=4, num_stages=3, extern_libs=None, stream=None, warmup=False, device=None, device_type=None): ^ SyntaxError: invalid syntax triton==2.2 가 아니라 2.1을 사용하는 이유는, hello _triton.p y 실행 시 아래 오류가 떴기 때문입니다 RuntimeError: Triton Error [CUDA]: device kernel image is invalid 공식홈페이지에서 제공하는 01-vetor-add.py 같은 경우 실행이 잘됩니다 triton을 사용하기 위한 최적환경은 무엇인지 별 설명이 없었던 것 같은데요 어떤 cuda/pytorch 환경을 사용해야 오류가 가장 안나고 안정적인가요? 위 오류는 왜 일어나고 어떻게 해결할까요? 인터넷에도 크게 도움되는 정보는 없어서 부득이 질문 남깁니다ㅠㅠ
초보자를 위한 ChatGPT API 활용법 - API 기본 문법부터 12가지 프로그램 제작 배포까지
안녕하세요 강사님 좋은 강의 만들어주셔서 정말 감사합니다 신용카드를 등록했음에도 불구하고 계속 같은 에러가 뜹니다. 지난번 어떤 분이 해당 에러 관련해서 글을 올려주셨고, 그것을 참고해 신용카드를 등록했음에도 같은 에러가 발생합니다 혹시 추가적으로 해야될 부분이 있는걸까요?
안녕하세요! 모든 강의가 다 나오지는 않았지만 너무 좋은 강의인 것 같아 먼저 결제를 했습니다 ㅎㅎ 혹시 바쁘시겠지만 섹션 4. Triton 톺아보기(TBD)에 대한 업데이트 계획을 알려주실 수 있을까요? 제목만 봐서는 Triton 전체 개괄을 해주는 것 같아 꼭 들어보고 싶습니다 업데이트 해주실동안 열심히 따라가고있겠습니다~~~! 고급 강의도 기대 중입니다! 감사합니다!
안녕하세요. 큰 질문은 아니고 사소한 질문일 수도 있습니다만.. 다름이 아니라, 행렬곱 강의에서 구현한 코드에서는 곱해주는 행렬 크기가 커질수록 오차가 누적되는 듯한(정확히 말하면 파이토치 내장 matmul과 계산 결과가 점점 더 달라지는듯한) 현상이 관찰되어 질문드립니다. 먼저, 실습에서 정의한 코드에서부터 x = torch.randn(16,16,device = 'cuda') y = torch.randn(16,16,device = 'cuda') a = matmul(x,y) b = torch.matmul(x,y) assert torch.allclose(a,b) torch.allclose 의 기본 인자(atol=1e-8, rtol=1e-5) 세팅에서는 assertion error가 발생하여 조건을 완화시켜야(atol=1e-5, rtol=1e-5) assertion이 통과되는 모습을 보였고 x = torch.randn(2048,1024,device = 'cuda') y = torch.randn(1024,256,device = 'cuda') x, y의 크기를 이와 같이 키웠을 경우엔 atol=1e-4, rtol=1e-4로 조건을 완화시켜야 assertion을 통과하는 모습을 보였습니다. triton kernel로 구현한 행렬곱 연산과 PyTorch 내장 matmul 연산 모두 fp32로 연산이 이루어지고 있는데, 이러한 오차가 발생할 수 있는 원인에 무엇이 있는지 궁금해서 질문 드립니다.
글에 두서가 없어도 양해 바랍니다 이 수업 수강 이전에 코딩 문제를 풀 때 파이썬으로 재귀함수를 사용했던 적이 있습니다. 그때 알게 된것이 파이썬의 재귀함수에는 기본적으로 깊이의 제한이 있다는 것입니다. sys.recursionlimit()으로 확인해보니 재귀호출을 1000이상 못하도록 값이 제한되어 있고 이 값을 늘려서 사용하는것은 별로 추천되는 방법이 아닌걸로 알고 있습니다. C언어 사용할때에는 속도면에서 제한도 없고 파이썬보다 속도도 월등하다보니 재귀를 자주 사용했었는데 파이썬에서 재귀함수로 풀어야 하는 경우가 있을까요?
age_bin_list = np.arange(10, 80, 10) df['age_bin'] = pd.cut(df['age'], bins = age_bin_list) pivot_df = df.pivot_table( index = 'age_bin', columns = 'region', values = 'charges', aggfunc = 'median' # 각 구간에 해당하는 값을 중간값을 사용하겠다. ) pivot_df # 각각의 값들에 대해 크기를 가늠할 수 있게끔 시각화(주로 색상)하는 방법 # 2D 형식으로 준비된 데이터를 Seaborn heatmap으로 시각화 # annot 인자를 통해 각 셀의 값 표현 가능 fig, ax = plt.subplots() sns.heatmap(pivot_df, ax = ax, annot = True) 코드 똑같이 따라했는데 왜 저는 표에 수치가 다 표현이 안되는 건가요?
안녕하세요 강사님 ㅎㅎ 현재 챕터도 이전과 같은 증상인데 어떻게 확인하면 좋을까요? Github snapshot: https://github.com/dimz119/learn-python-django/tree/form_view 에서 다운받아서 실행시켜도 제가 작성한 코드랑 똑같은 문제가 발생하는데 확인할수있는 방법이있을까요??
groupby를 사용하면 에러는 아니고 경고가 뜹니다. FutureWarning: The default of observed=False is deprecated and will be changed to True in a future version of pandas. Pass observed=False to retain current behavior or observed=True to adopt the future default and silence this warning. chatGPT: 이 경고는 Pandas의 value_counts() 메서드를 사용할 때 발생하는 것으로 보입니다. 이 경고는 현재 버전의 Pandas에서는 observed 매개변수의 기본값이 False 이지만, 향후 버전에서는 True 로 변경될 것이라는 것을 알려주는 것입니다. 즉, 향후에는 observed=False 를 명시적으로 지정하지 않으면 경고가 표시될 것입니다. 이러한 경고를 피하려면 value_counts() 를 호출할 때 observed=False 를 명시적으로 전달하면 됩니다. 예를 들어: import pandas as pd # 예제 데이터프레임 생성 df = pd.DataFrame({'Category': ['A', 'B', 'A', 'C', 'B', 'A']}) # value_counts() 호출 시 observed 매개변수 명시 counts = df['Category'].value_counts(observed=False) print(counts) 이렇게 하면 경고가 발생하지 않습니다. 하지만 향후 Pandas 버전에서는 이러한 변경이 기본 동작이 되므로 observed 매개변수를 사용하여 코드를 업데이트하는 것이 좋습니다. -> 근데 이게 무슨 말인지 모르겠습니다! 뭐... 대충 업데이트 할 건데, 오류가 생길 수 있으니 미리 대비를 해라~ 이런 거 같은데 정확히 무슨 뜻인지 모르겠습니다!
기존 질문이 삭제되어 헷갈리실 다른 분들을 위해 자문자답 형태로 남겨둡니다. Python의 경우 어느 곳에서 다운로드 받느냐에 따라 다양한 경로에 다양한 버전이 생길 수 있습니다. 첨부해주신 사진을 봤을 때, /usr/bin/python3 를 통해 boto3를 import 하시려면, /usr/bin/pip3 를 통해 boto3를 다운로드 해주셔야 될 것 같습니다.( /usr/bin/python3 를 입력해서 실행했을 때와 python3 를 입력했을 때 버전을 비교해보시면 좋습니다.) 간단한 해결 방법으로는 /usr/bin/python3 가 아닌 그냥 python3 로 실행해주시면 될 것 같습니다. 만약 해결되지 않는다면, 현재 boto3가 설치된 경로에 있는 Python 실행 파일을 통해 파일을 실행해주시면 됩니다. 이런 번거로운 절차가 귀찮으시면, 1.3. Python 실행 단축키 설정 을 참고하셔서 실행 설정을 해주시고, vscode에서 cmd + shift + p 입력 후, Python: Select Interpreter 를 입력해주신 후에 실행하고 싶은 Python3 경로를 선택해주시면 됩니다. 또는, 우측 하단에 아래 그림과 같이 나오는 부분에서 버전을 클릭하시면 위 그림이 나오게 됩니다. 이후에는 cmd + enter 를 통해 쉽게 실행 가능합니다! 해보시고 안되시면 다시 말씀 부탁드리겠습니다.
유익한 강의 너무 잘 듣고 있습니다. 저는 달리3를 엣지 브라우저의 빙챗(현재는 코파일럿으로 명칭 변경)에서 사용중입니다. 달리3를 Chatgpt에서도 사용 가능하지만, MS의 엣지 브라우저의 검색 창에서는 무료로 사용 가능하고 저는 이 기능으로 많은 이미지를 생성 중인데요. 그런데 엣지 브라우저의 빙챗에서는 달리3 기능을 제공하지만, 말씀하신 시드번호 추출과 이를 활용한 이미지 생성은 되지 않습니다. 확인 부탁드립니다.
안녕하세요. 좋은 강의 감사히 잘 들었습니다. 강의에서 궁금한 점이 있어서 질문 드립니다. 1) 첫 번째 질문 강의 제목 : 외부 파이썬 함수 수행하기 환경 구성 : macOS, Docker, Airflow 2.7 문의 내용 : 강의 초반에 언급한 환경변수로 설정하는 방법 상세 내용 : 강의 후반에 알려주신 내용은 방법을 이해했습니다. 다만 초반에 알려주신 항목 중 sys.path 는 명시적 구현이라 쉽게 가능했으나, 환경변수 쪽은 찾아봐도 쉽게 이해가 안 돼서 질문하게 됐습니다. 복습하면서 여러 방법을 알면 좋을 것 같아서 질문 드립니다. 2) 두 번째 질문 강의 제목 : 없음 환경 구성 : Docker 설치 시 생성하는 디렉터리 이외에 추가 디렉터리 생성 후 볼륨 마운트. 예를 들어 utils 라는 디렉터리를 생성 후 docker-compose.yaml 의 volumes 에 ${AIRFLOW_PROJ_DIR:-.}/utils:/opt/airflow/utils 를 추가 할 경우 문의 내용 : 추가로 디렉터리 생성할 경우 plugins 디렉터리 외에서 py 파일을 읽어야 하는 경우 상세 내용 : 첫 번째 질문과 유사하게 환경변수에 관한 질문일 것 같습니다. 새로운 디렉터리를 생성해서 작업할 때 경로를 인식 시켜야 하는데, sys.path 로만 하는 것은 번거로운 것 같아서 어떤 방식으로 접근을 하면 좋을지 조언을 듣고 싶습니다. 간략하게 정리하면 plugins 디렉터리 이외의 환경도 같이 사용을 하는 방법이 궁금합니다. 3) 세 번째 질문 강의 제목 : 없음 환경 구성 : 1, 2와 동일 문의 내용 : 새로운 패키지 설치 할 때 설치 방법 및 운영 관리 노하우 상세 내용 : docker compose 할 때 yaml 에 PIPADDITIONAL_REQUIREMENTS 부분에 설치할 패키지 목록을 입력해서 설치를 하고 있습니다. 이렇게 해도 되는 것 같긴한데, 나중에 더 많은 패키지를 설치하게 될 경우 좋지 않은 형태라고 생각이 들었습니다. 실제로 현업에서 업무를 하실 때 다양한 패키지를 어떤 식으로 설치 및 운영 관리 하시는지 궁금합니다. 감사합니다. 다른 강의도 기대하겠습니다.
pip를 통해서 face-recognition 모듈을 설치하려는데 아래 사진과 같은 오류가 계속 발생합니다. pip 버전은 제일 최신 버전 파이썬 버전은 3.11.4 인터넷 보니 CMake를 설치하래서 일단 CMake 버전은 3.28.1입니다 아 dlib도 pip말고 직접 설치하래서 했더니 밑에 빨간 글자를 제외하고 위에 'subprocess.CalledProcessError' 부분과 똑같은 오류가 발생하더군요 이걸로 계속 고통받다 마지막으로 질문해봅니다 ㅠ
from typing import List from fastapi import FastAPI, Body, HTTPException, Depends from pydantic import BaseModel from sqlalchemy.orm import Session from database.orm import ToDo from database.connection import get_db from database.repository import get_todos from schema.response import ListToDoResponse, ToDoSchema app = FastAPI() @app.get("/") def heath_check_handler(): return {"ping": "pong"} todo_data = { 1: { "id": 1, "contents": "실전! FastAPI 섹션 0 수강", "is_done": True, }, 2: { "id": 2, "contents": "실전! FastAPI 섹션 1 수강", "is_done": False, }, 3: { "id": 3, "contents": "실전! FastAPI 섹션 2 수강", "is_done": False, }, } @app.get("/todos", status_code=200) def get_todos_handler( order: str | None = None, session: Session = Depends(get_db), ) -> ListToDoResponse: todos: List[ToDo] = get_todos(session=session) if order and order == "DESC": return ListToDoResponse( todos=[ToDoSchema.from_orm(todo) for todo in todos[::-1]] ) return ListToDoResponse( todos=[ToDoSchema.from_orm(todo) for todo in todos] ) @app.get("/todos/{todo_id}", status_code=200) def get_todo_handler(todo_id: int): todo = todo_data.get(todo_id) if todo: return todo raise HTTPException(status_code=404, detail="ToDo Not Found") class CreateToDoRequest(BaseModel): id: int contents: str is_done: bool @app.post("/todos", status_code=201) def create_todo_handler(request: CreateToDoRequest): todo_data[request.id] = request.dict() return todo_data[request.id] @app.patch("/todos/{todo_id}", status_code=200) def update_todo_handler( todo_id: int, is_done: bool = Body(..., embed=True) ): todo = todo_data.get(todo_id) if todo: todo["is_done"] = is_done return todo raise HTTPException(status_code=404, detail="ToDo Not Found") @app.delete("/todos/{todo_id}") def delete_todo_handler(todo_id: int): todo = todo_data.pop(todo_id, None) if todo: return raise HTTPException(status_code=404, detail="ToDo Not Found") from typing import List from pydantic import BaseModel class ToDoSchema(BaseModel): id: int contents: str is_done: bool class Config: orm_mode = True class ListToDoResponse(BaseModel): todos: List[ToDoSchema] from typing import List from sqlalchemy import select from sqlalchemy.orm import Session from database.orm import ToDo def get_todos(session: Session) -> List[ToDo]: return list(session.scalars(select(ToDo))) from sqlalchemy import create_engine from sqlalchemy.orm import sessionmaker DATABASE_URL = "mysql+pymysql://root:todos@127.0.0.1:3306/todos" engine = create_engine(DATABASE_URL, echo=True) SessionFactory = sessionmaker(autocommit=False, autoflush=False, bind=engine) def get_db(): session = SessionFactory() try: yield session finally: session.close() from sqlalchemy import Boolean, Column, Integer, String from sqlalchemy.orm import declarative_base Base = declarative_base() class ToDo(Base): __tablename__ = 'todo' id = Column(Integer, primary_key=True, index=True) contents = Column(String(256), nullable=False) is_done = Column(Boolean, nullable=False) def __repr__(self): return f"ToDo(id={self.id}, contents={self.contents}, is_done={self.is_done})" 에러가 납니다. 파이썬 콘솔 <input>:1: PydanticDeprecatedSince20: The from_orm method is deprecated; from schema.response import ToDoSchema from datagbase.orm import ToDo Traceback (most recent call last): File "C:\Program Files\JetBrains\PyCharm 2023.3.2\plugins\python\helpers\pydev\pydevconsole.py", line 364, in runcode coro = func() ^^^^^^ File "<input>", line 1, in <module> File "C:\Program Files\JetBrains\PyCharm 2023.3.2\plugins\python\helpers\pydev\_pydev_bundle\pydev_import_hook.py", line 21, in do_import module = self._system_import(name, args, *kwargs) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ ModuleNotFoundError: No module named 'datagbase' from database.orm import ToDo todo = ToDo(id=100, contents="test", is_done=True) ToDoSchema.from_orm(todo) <input>:1: PydanticDeprecatedSince20: The from_orm method is deprecated; set model_config['from_attributes']=True and use model_validate instead. Deprecated in Pydantic V2.0 to be removed in V3.0. See Pydantic V2 Migration Guide at https://errors.pydantic.dev/2.5/migration/ Traceback (most recent call last): File "C:\Program Files\JetBrains\PyCharm 2023.3.2\plugins\python\helpers\pydev\pydevconsole.py", line 364, in runcode coro = func() ^^^^^^ File "<input>", line 1, in <module> File "C:\Users\manag\pyProject\todos\Lib\site-packages\typing_extensions.py", line 2499, in wrapper return arg(*args, **kwargs) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\manag\pyProject\todos\Lib\site-packages\pydantic\main.py", line 1126, in from_orm raise PydanticUserError( pydantic.errors.PydanticUserError: You must set the config attribute from_attributes=True to use from_orm http://localhost:8000/docs#/default/get_todos_handler_todos_get 접속시 터미널 INFO: 127.0.0.1:56312 - "GET /docs HTTP/1.1" 200 OK INFO: 127.0.0.1:56312 - "GET /openapi.json HTTP/1.1" 200 OK 2024-01-23 16:06:15,108 INFO sqlalchemy.engine.Engine BEGIN (implicit) 2024-01-23 16:06:15,109 INFO sqlalchemy.engine.Engine SELECT todo.id, todo.contents, todo.is_done FROM todo 2024-01-23 16:06:15,109 INFO sqlalchemy.engine.Engine [cached since 826.5s ago] {} 2024-01-23 16:06:15,113 INFO sqlalchemy.engine.Engine ROLLBACK INFO: 127.0.0.1:56312 - "GET /todos HTTP/1.1" 500 Internal Server Error ERROR: Exception in ASGI application Traceback (most recent call last): File "C:\Users\manag\pyProject\todos\Lib\site-packages\uvicorn\protocols\http\h11_impl.py", line 404, in run_asgi result = await app( # type: ignore[func-returns-value] ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\manag\pyProject\todos\Lib\site-packages\uvicorn\middleware\proxy_headers.py", line 84, in call return await self.app(scope, receive, send) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\manag\pyProject\todos\Lib\site-packages\fastapi\applications.py", line 1054, in call await super().__call__(scope, receive, send) File "C:\Users\manag\pyProject\todos\Lib\site-packages\starlette\applications.py", line 123, in call await self.middleware_stack(scope, receive, send) File "C:\Users\manag\pyProject\todos\Lib\site-packages\starlette\middleware\errors.py", line 186, in call raise exc File "C:\Users\manag\pyProject\todos\Lib\site-packages\starlette\middleware\errors.py", line 164, in call await self.app(scope, receive, _send) File "C:\Users\manag\pyProject\todos\Lib\site-packages\starlette\middleware\exceptions.py", line 62, in call await wrap_app_handling_exceptions(self.app, conn)(scope, receive, send) File "C:\Users\manag\pyProject\todos\Lib\site-packages\starlette\_exception_handler.py", line 64, in wrapped_app raise exc File "C:\Users\manag\pyProject\todos\Lib\site-packages\starlette\_exception_handler.py", line 53, in wrapped_app await app(scope, receive, sender) File "C:\Users\manag\pyProject\todos\Lib\site-packages\starlette\routing.py", line 762, in call await self.middleware_stack(scope, receive, send) File "C:\Users\manag\pyProject\todos\Lib\site-packages\starlette\routing.py", line 782, in app await route.handle(scope, receive, send) File "C:\Users\manag\pyProject\todos\Lib\site-packages\starlette\routing.py", line 297, in handle await self.app(scope, receive, send) File "C:\Users\manag\pyProject\todos\Lib\site-packages\starlette\routing.py", line 77, in app await wrap_app_handling_exceptions(app, request)(scope, receive, send) File "C:\Users\manag\pyProject\todos\Lib\site-packages\starlette\_exception_handler.py", line 64, in wrapped_app raise exc File "C:\Users\manag\pyProject\todos\Lib\site-packages\starlette\_exception_handler.py", line 53, in wrapped_app await app(scope, receive, sender) File "C:\Users\manag\pyProject\todos\Lib\site-packages\starlette\routing.py", line 72, in app response = await func(request) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\manag\pyProject\todos\Lib\site-packages\fastapi\routing.py", line 299, in app raise e File "C:\Users\manag\pyProject\todos\Lib\site-packages\fastapi\routing.py", line 294, in app raw_response = await run_endpoint_function( ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\manag\pyProject\todos\Lib\site-packages\fastapi\routing.py", line 193, in run_endpoint_function return await run_in_threadpool(dependant.call, **values) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\manag\pyProject\todos\Lib\site-packages\starlette\concurrency.py", line 40, in run_in_threadpool return await anyio.to_thread.run_sync(func, *args) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\manag\pyProject\todos\Lib\site-packages\anyio\to_thread.py", line 56, in run_sync return await get_async_backend().run_sync_in_worker_thread( ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\manag\pyProject\todos\Lib\site-packages\anyio\_backends\_asyncio.py", line 2134, in run_sync_in_worker_thread return await future ^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\manag\pyProject\todos\Lib\site-packages\anyio\_backends\_asyncio.py", line 851, in run result = context.run(func, *args) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\manag\pyProject\todos\src\main.py", line 48, in get_todos_handler todos=[ToDoSchema.from_orm(todo) for todo in todos] ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\manag\pyProject\todos\Lib\site-packages\typing_extensions.py", line 2499, in wrapper return arg(*args, **kwargs) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\manag\pyProject\todos\Lib\site-packages\pydantic\main.py", line 1126, in from_orm raise PydanticUserError( pydantic.errors.PydanticUserError: You must set the config attribute from_attributes=True to use from_orm
초보자를 위한 ChatGPT API 활용법 - API 기본 문법부터 12가지 프로그램 제작 배포까지
안녕하세요 강사님 강의 재밌게 잘 보고 있습니다. 음성비서 프로그램을 따라 만드는 도중 다음과 같은 에러가 발생하고 있어 도움을 요청드리고자 글 남깁니다. 엣지, 크롬 두 브라우저 상에서 동일하게 위와 같은 에러가 발생 중이며, 윈도우 시스템설정에서 해당 두 브라우저에 대한 마이크 접근 권한은 허용한 상태입니다.
