173만명의 커뮤니티!! 함께 토론해봐요.
미해결
프로그래밍 시작하기 : 파이썬 입문 (Inflearn Original)
안녕하세요. F5나 Ctrl+F5를 누르면 코드를 실행하지 않고 첨부한 캡쳐처럼 Select debugger 라고 뜹니다. 그리고 오른쪽의 세모를 클릭하면 실행합니다. 강의대로 그대로 따라했는데 제가 무언가 빠뜨린 게 있는 건가요? 어떻게 해야하죠? 감사합니다!
미해결
실습으로 끝장내는 웹 크롤링과 웹 페이지 자동화 & 실전 활용
안녕하세요 선생님 강의 듣고 있는 이광희라고 합니다. 올려주신 강의로 텔레그램 자체 API를 써서 메세지 전송하기까진 했는데요 이미지를 전송하려고 보니 거의 모든 블로그, 유튜브 설명들이 파이썬 텔레그램봇으로 설명 하더라구요 근데 이 봇이 v20으로 바뀌면서 비동기 프로그래밍(?)이 된거 같습니다. 설명하고 있는 코드들이 다 과거 버전 코드들이네요. 그래서 위키에 직접 가서 코드를 보고 있는데요 import asyncio import telegram async def main(): bot = telegram.Bot("TOKEN") async with bot: print(await bot.get_me()) if __name__ == '__main__': asyncio.run(main()) 그냥 위키에 나오는 간단한 코드인데도 RuntimeError: asyncio.run() cannot be called from a running event loop 이런 에러가 계속 뜹니다. async 부터 공부하려고 다른 유튜브를 찾아서 import asyncio async def main(): await asyncio.sleep(1) print('hello') asyncio.run(main()) 이런 간단한 코드를 입력해도 똑같은 오류가 뜨네요... 이벤트 메인 루프가 실행되고 있는 동안에 함수가 작동할수 없다 그런 내용인거 같은데 위키에 있는 그대로 따라해도 에러가 나니 비전공자 입장에서는 어떻게 해야 좋을지 모르겠네요. 경영학과 출신 직장인이 실무에서 쓰려고 파이썬을 배우고 있는데 물어볼곳이 여기밖에 없어 여쭤봅니다ㅠㅠ 좀 도와주세요 깃헙? 말고 국내 파이썬 qna있는 커뮤니티라도 알려주시면 가서 좀 물어보고 싶은데 그게 어디인지도 모르겠네요.
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하십니까? 결측값 채우기 중 최빈값 관련해서,, m = X_train['workclass'].mode()[0] 여기서 mode()과 mode()[0]의 차이는 무엇인지요? 즉 [0]의 쓰임이 무엇인지? 다른 중앙값, 평균 등은 이런게 없는데 왜 최빈값만 이런게 뒤에 붙는지요?
해결됨
딥러닝 이론 + PyTorch 실무 완전 정복
1.위의 그림에서 weight가 정규분포(Gaussian distribution)를 따르기 때문에 각 layer의 input의 분포도 정규분포를 따른다고 말씀해주셨는데 그 이유가 궁금합니다.. 2.표준화(Z~N(0,1))를 위해서는 확률분포가 정규분포여야 한다고 알고 있습니다.. 그래서 batch normalization의 위의 식에서 x가 정규분포를 가져야 한다고 생각했는데 학습 데이터셋은 직접 정규분포를 가지게 넣는다고 가정하더라도 그 다음에 있는 convolutional layer의 weight가 gradient descent에 의해 업데이트 되어 더이상 정규분포를 따르지 않으면 출력값이 정규분포를 따르지 않을수도 있지 않을까요...?
미해결
파이썬으로 뭘 만들지? 남박사의 파이썬 알쓸파잡
안녕하세요. 선생님 수업을 통해 크롤링까지는 성공했습니다. HTTP POST 요청으로 받아왔는데요. 다만 Response가 넥사크로에서 사용하는 "SSV"형식으로 왔습니다. SSV:UTF-8 ErrorCode:string=0 ErrorMsg:string= Dataset:ds_PageList _RowType_ TAXNO:string(255) TAXIDX:string(255) MEMBNAM:string(255) TSDATE:string(255) TSTIME:string(255) ACQBID:string(255) CARD_NAME:string(255) HID:string(255) ACQHID:string(255) TERMID:string(255) MTRCNO:string(255) CDNO:string(255) AUTHNO:string(255) ISTMMON:string(255) CURRCODE:string(255) AMT1:bigdecimal(25) AMT2:bigdecimal(25) AMT3:bigdecimal(25) ACQDATE:string(255) DDCEDI:string(255) ...... <생략> 이렇게 못생긴 데이터가 왔는데요. 이걸 json으로 파싱하고싶어서요. 이리저리 혼자서 아스키코드 찾아보고 US, RS 사용해서 어떻게든 파싱은 했는데, 제가 짠 로직이 맞나 싶어서요. (일단 작동은 되는데.. ) 혹시 선생님이라면 어떻게 하실까 싶어서요. 이런걸 잘 파싱하려면 알고리즘을 공부해야되는걸까요? 아! 그리고 깃헙에 혹시 라이브러리가 있나 찾아봤는데요. 안나오더라구요. 이게 제일 슬펐어요. 그나저나 저런거 만드는 사람들은 정말 괴물같네요.. 저런걸 도대체 어떻게 만드는 걸까요? (코드가 본문에 저렇게 붙여넣어지는 기능도 신기하네요.. 저런건 또 어떻게 만드나요?)
해결됨
딥러닝 이론 + PyTorch 실무 완전 정복
9강 [실습] PyTorch 기초 - Tensor 강의에서 질문 있습니다. Lesson/inflearn_practicals 폴더에 아무 파일도 들어있지 않은데, 폴더가 원래 구성이 되어 있는 것이 아니고 파일을 직접 다운로드해서 폴더를 알아서 구성하는건가요? Jupyter notebook 상에서 강사님처럼 section이 모두 뜨지 않아 질문 드립니다.
미해결
기초 알고리즘 코딩테스트 40일 완성 (by 하루코딩)
최댓값 문제 2566번인데 2556번(별 찍기 - 14)로 숫자가 잘못되어있습니다. 수정 부탁드립니다.
미해결
모두를 위한 대규모 언어 모델 LLM(Large Language Model) Part 1 - Llama 2 Fine-Tuning 해보기
안녕하세요 Fine-tuning 관련하여 궁금한 것이 있습니다. 제 데이터로 Fine-tuning 을 하면 기존 학습 데이터는 사라지는 건가요? Fine-tuning 한 데이터셋은 어디에 저장되나요? 파라미터 값만 저장되고 데이터셋은 따로 저장이 되는 것이 아닌가요?
해결됨
딥러닝 이론 + PyTorch 실무 완전 정복
6-5 섹션에서 Loss를 W(3)로 미분한 결과( = tW(3))를 계산하는 수식에 관련해서 질문이 있습니다..! 위의 사진과 같이 계산을 해보았는데 결과가 tW(3)이 아닌 2tW(3)으로 나오게 되었습니다.. Jacobian 개념이 생소하여 제대로 계산을 하였는지 잘 모르겠어서.. 혹시 계산에서 잘못된 부분을 알려주실 수 있을까요...??
미해결
딥러닝 이론 + PyTorch 실무 완전 정복
학습 관련된 질문 같아서 남깁니다. 다름이 아니라 아이폰15프로맥스에서 모바일 인프런 영상 재생시 무한 버퍼링이 걸리면서 영상 재생이 되질 않습니다 다른 강의 영상들은 잘 재생되는데 현재 딥러닝 강의만 영상 재생이 안됩니다. 유일하게 3강 Window 환경설정 영상만 재생이 잘 됩니다 혹시 무한 버퍼링을 없애는 해결 방법을 알 수 있을까요
해결됨
[파이토치] 실전 인공지능으로 이어지는 딥러닝 - 기초부터 논문 구현까지
강사님, 안녕하세요! 항상 좋은 강의 잘 보고 있습니다 :D 4-3강 교차 검증(Cross-Validation)에서 best model을 어떻게 선정하는 것인지 조금 헷갈려 질문 드립니다. 예를 들어, 본 강의에서는 3개 fold에 대해 cross-validation을 수행하고, 모델의 최종 성능은 <3개 fold의 validation loss의 평균>으로 계산되는 것으로 이해했는데요. 1) 그렇다면 hyperparameter tuning 등을 통해 이 <평균 validation loss>가 가장 낮아지는 모델을 찾아야 하는 것이 맞나요? 다시 말해, 여러 번 cross-validation을 수행함으로써 가장 낮은 <평균 validation loss>를 가지는 모델을 best model로 선정하는 것이 맞는지 궁금합니다. 2) 만약 맞다면, 앞선 강의들에서는 "epoch 마다" loss가 최소화되는지 확인하고 모델 save를 수행했었는데, 이제는 "CV를 수행할 때 마다" loss가 최소화되는지 확인하고 모델 save를 수행하면 되는 것이 맞나요? 3) 마지막으로, 이미 학습된 결과를 바탕으로 best model을 선정했는데 왜 best model에 한 번 더 전체 trainset으로 학습을 진행해줘야 하는지 궁금합니다.
미해결
모두를 위한 대규모 언어 모델 LLM(Large Language Model) Part 1 - Llama 2 Fine-Tuning 해보기
안녕하세요! GPT1,2,3 논문들 리뷰 잘 보았습니다! GPT3모델은 아직 리뷰가 다 끝나지 않은거 같은데, 언제쯤 영상이 업로드될 지 알 수 있을까요?
미해결
모두를 위한 대규모 언어 모델 LLM(Large Language Model) Part 1 - Llama 2 Fine-Tuning 해보기
안녕하세요! 강의 잘 보고 있습니다. llama2 fine-tuning 시 label이 붙은 데이터에 대한 fine-tuning을 하는 내용만 있는데 (supervised learning) label이 없는 text 데이터에 대해 unsupervised learning 방식으로 fine-tuning 하는 방법이 있을까요? 또한 fine-tuning 이후 checkpoint를 기존 pretrained LLM에 통합해서 나만의 LLM을 생성하는 방법에 대해서도 궁금합니다. 새해 복 많이 받으세요. 감사합니다.
미해결
모두를 위한 대규모 언어 모델 LLM(Large Language Model) Part 1 - Llama 2 Fine-Tuning 해보기
안녕하세요 데이터셋부터 생성 후 파인튜닝 하려고 합니다. 제가 가진 데이터는 텍스트 (word) 파일인데 이를 데이터셋으로 변경을 어떻게 하면 될까요? 강의에서는 이미 만들어져있는 데이터셋 가지고 실습하는거라 처음에 데이터셋은 어떻게 생성할 지를 모르겠습니다. 강의에 나와있는 데이터처럼 answer_start, id 이런 값들도 필요한 건가요? 데이터셋 생성하는 예시 코드를 받을 수 있을까요?
미해결
장고 설계철학으로 시작하는 파이썬 장고 입문
화면과같이 include 부분 강좌와 다르게 저절로 세팅이 되고 서버 실행하면 계속 오류가나는데 어떻게해야하나요ㅜㅜ
미해결
모두를 위한 대규모 언어 모델 LLM(Large Language Model) Part 1 - Llama 2 Fine-Tuning 해보기
안녕하세요, 제공해주신 유익한 수업 잘 듣고있습니다 🙂 현재 PEFT 부분 강의를 듣고 있는데요, 강의를 듣다가 궁금한 점이 생겼는데, 각 PEFT 방법들을 적용한 실습에서 backbone 모델과 데이터셋이 계속 바뀌는 것이었습니다.PEFT 방법과 task(dataset), backbone 모델의 조합을 어떻게 구성해서 실습을 할 지에 대한 선택 사항이 있었을 거 같은데, 선택하는데 있어서 특정한 기준이 있었는지 궁금합니다.예를 들면 아래와 같은 궁금증들 입니다. PEFT 방법 별로 잘 동작하는 task가 있는가? 다양한 task에 적용이 가능하단걸 보여주시기 위해서 여러 데이터셋을 사용한 것이고, 각 데이터셋 별로 잘 동작하는 backbone 모델을 선택한 것인가? 아니면 PEFT 방법과 데이터셋, backbone 모델 모두 자유롭게 선택이 가능해서 자유롭게 바꿔가면서 한 것인가? 제가 LLM 공부를 갓 시작한 단계라 잘 몰라서 드린 질문일 수도 있으니 양해부탁드립니다 ㅎ
해결됨
딥러닝 이론 + PyTorch 실무 완전 정복
큰 문제는 아니지만 Section2의 '[실습] PyTorch 기초 - Transforms' 강의의 수업 자료가 이전 강의의 수업 자료로 잘못 업로드 되어 있는것 같아서 질문드려봅니다!
해결됨
5분빨리 퇴근하자! 파이썬 데이터 분석, 시각화, 웹 대시보드 제작하기
버튼과 체크박스 모두 조건문을 사용할 때는 바로 아래에 텍스트가 출력되는데, 함수를 사용하면 대시보드 맨 위에 텍스트가 호출되는 것은 왜 그런건가요?(맨 위에 텍스트가 호출되어 출력된 부분이 전부 다 한 칸 씩 밀리게 됨)
미해결
모두를 위한 대규모 언어 모델 LLM(Large Language Model) Part 1 - Llama 2 Fine-Tuning 해보기
안녕하세요~ 강의 자료를 살펴보니 일부 자료들이 누락되어 있거나 학습 커리큘럼과 조금 다른 챕터로 묶여있는 것 같습니다. (ex. Chapter 8 폴더가 아예 없거나, GPT 3 자료 없음 등) 해당 부분 확인 부탁드립니다
미해결
모두를 위한 대규모 언어 모델 LLM(Large Language Model) Part 1 - Llama 2 Fine-Tuning 해보기
모델 트레이닝 할때 epoch 을 최소 몇 정도로 넣어주고 학습을 시켜야 괜찮은 모델이 나오나요? 추가로 loss 는 최소 어느정도 까지 떨어져야 괜찮을 모델이 나올까요? 물론 모델마다 차이가 있겠지만 일반적인 지표가 어느정도 되는지 궁금합니다.
