수업자료 pdf.zip파일 압축이 안풀리네요. zip파일이 올바르지 않습니다라는 문구가 뜹니다. 파일 확인해 주시기 바랍니다.

맥환경에서 아래와 같은 오류가 발생합니다.그래서 pyarrow=="17.0.0"으로 내려서 설치하면 설치는 되는데 main.py 실행시 런타임 오류가 납니다. Terminal에는 output이 있네 그라지오에는 에러라고 나오는 등 poetry install명령을 치면 아래과 같은 설치오류 발생 (CrewAI 설치시) -- Configuring incomplete, errors occurred!  error: command '/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.12/bin/cmake' failed with exit code 1     at ~/Library/Application Support/pypoetry/venv/lib/python3.12/site-packages/poetry/installation/chef.py:164 in _prepare      160│       161│                 error = ChefBuildError("\n\n".join(message_parts))      162│       163│             if error is not None:    → 164│                 raise error from None      165│       166│             return path      167│       168│     def preparesdist(self, archive: Path, destination: Path | None = None) -> Path: Note: This error originates from the build backend, and is likely not a problem with poetry but with pyarrow (18.0.0) not supporting PEP 517 builds. You can verify this by running 'pip wheel --no-cache-dir --use-pep517 "pyarrow (==18.0.0)"'. 의존성에 문제가 있는 것 같습니다. 어떻게 해결해야 할까요?

테슬라_KR.txt / 리비안_KR.txt 파일이 첨부파일에 없어요..첨부파일 중 pdf 폴더도 비어있습니다..

 1+1 산술 연산을 하기 위하여 실행을 했는데 위와 같은 메세지가 떴습니다. 어떻게 해야 하나요?

수업한 것을 보고 새롭게 만들었어요!근데 사이트에서 자꾸 이게 떠요RateLimitError: You exceeded your current quota, please check your plan and billing details. For more information on this error, read the docs: https://platform.openai.com/docs/guides/error-codes/api-errors.Traceback:File "C:\Users\a0108\OneDrive\바탕 화면\creative\creative_env\lib\site-packages\streamlit\runtime\scriptrunner\exec_code.py", line 88, in exec_func_with_error_handling result = func()File "C:\Users\a0108\OneDrive\바탕 화면\creative\creative_env\lib\site-packages\streamlit\runtime\scriptrunner\script_runner.py", line 579, in code_to_exec exec(code, module.__dict__)File "C:\Users\a0108\OneDrive\바탕 화면\creative\creative.py", line 76, in <module> main()File "C:\Users\a0108\OneDrive\바탕 화면\creative\creative.py", line 48, in main st.info(askGpt_mart(prompt))File "C:\Users\a0108\OneDrive\바탕 화면\creative\creative.py", line 6, in askGpt_mart response = openai.ChatCompletion.create(model='gpt-4o-mini', messages=messages_prompt)File "C:\Users\a0108\OneDrive\바탕 화면\creative\creative_env\lib\site-packages\openai\api_resources\chat_completion.py", line 25, in create return super().create(*args, **kwargs)File "C:\Users\a0108\OneDrive\바탕 화면\creative\creative_env\lib\site-packages\openai\api_resources\abstract\engine_api_resource.py", line 153, in create response, _, api_key = requestor.request(File "C:\Users\a0108\OneDrive\바탕 화면\creative\creative_env\lib\site-packages\openai\api_requestor.py", line 298, in request resp, got_stream = self._interpret_response(result, stream)File "C:\Users\a0108\OneDrive\바탕 화면\creative\creative_env\lib\site-packages\openai\api_requestor.py", line 700, in _interpret_response self._interpret_response_line(File "C:\Users\a0108\OneDrive\바탕 화면\creative\creative_env\lib\site-packages\openai\api_requestor.py", line 765, in _interpret_response_line raise self.handle_error_response(  코드는 이렇게 짜여 있어요!import openai import streamlit as st def askGpt_mart(prompt): messages_prompt = [{"role": "system", "content": "친절하고 과학에 대해 깊게 알고 있는 다정한 과학자야. 그래서 답변할 때 다정하고 구체적으로 답변하고 단어가 어려우면 단어의 대체언어도 같이 나태내줘"},{"role":"user","content": f"{prompt}에 대한 실험 도구와 재료를 알려줘"}] response = openai.ChatCompletion.create(model='gpt-4o-mini', messages=messages_prompt) gptResponse = response["choices"][0]["message"]["content"] return gptResponse def askGpt_method(prompt): messages_prompt = [{"role": "system", "content": "너는 똑똑하고 친절한 과학자야. 그래서 실험 방법을 구체적으로 쉽게 설명해주고 어려운 단어는 쓰지 않아."},{"role":"user","content": f"{prompt}에 대한 실험 방법을 알려줘"}] response = openai.ChatCompletion.create(model='gpt-4o-mini', messages=messages_prompt) gptResponse = response["choices"][0]["message"]["content"] return gptResponse def askGpt_dev(prompt,prompt1,prompt2,prompt3): messages_prompt = [{"role": "system", "content": "너는 똑똑하고 친절하고 섬세한 과학자야. 원래 실험 방법에서 사용자의 환경을 고려하여 적절하게 실험 방법을 바꿔서 구체적이고 세세하게 알려주는 과학자야."},{"role":"user","content": f"나는 {prompt}에 대한 실험을 할거야. 하지만 나는 {prompt1}이 없어. 그래서 {prompt1}은 쓰지 못해. {prompt1}을 사용하는 실험 방법을 바꾸되 성공하게 하는 실험 방법을 알려줘 나는 {prompt2}에서 실험을 진행할 거야. 상황과 환경에 맞는 실험 방법을 부탁해. 또 {prompt3}(이)라는 추가적인 환경과 조건이 있으니까 이 모두를 적절히 고려해서 완전히 구체적이고 세부적이고 자세한 실험 방법을 알려줘" }] response = openai.ChatCompletion.create(model='gpt-4o-mini', messages=messages_prompt) gptResponse = response["choices"][0]["message"]["content"] return gptResponse def askGpt(prompt): messages_prompt = [{"role": "system", "content": "너는 청자가 이 실험을 처음 하는 사람인 것을 알아서 이 실험이 실패할 수 있는 일을 구체적이고 자세하게 설명하면서 그러지 않기 위해서 어떻게 해야하는지 답하는 과학자야"},{"role" : "user", "content":f"{prompt}에 대한 실험 주의사항을 구체적으로 알려줘"}] response = openai.ChatCompletion.create(model='gpt-3.5-turbo', messages=messages_prompt) gptResponse = response["choices"][0]["message"]["content"] return gptResponse def main(): with st.sidebar: # Open AI API 키 입력받기 open_apikey = st.text_input(label='OPENAI API 키', placeholder='Enter Your API Key', value='',type='password') # 입력받은 API 키 표시 if open_apikey: openai.api_key = open_apikey st.markdown('---') st.header("AI 실험 도우미 ⚗️") st.markdown("---") ex_name = st.text_input("실험 이름",placeholder="거울 구리 실험, 나트륨 폭발 실험, 코끼리 실험...") co1,co2 = st.columns(2) with co1: if st.button("실험 도구 및 재료 안내"): prompt = ex_name st.info(askGpt_mart(prompt)) with co2: if st.button("실험 방법 안내"): prompt = ex_name st.info(askGpt_method(prompt)) st.markdown("===") col1,col2,col3 = st.columns(3) with col1: no_mar = st.text_input("없는 준비물",placeholder="유리막대, 비이커, 전자현미경...") with col2: where = st.text_input("장소",placeholder="집, 학교 실험실, 대학 생명과학 실험실...") with col3: add = st.text_input("추가 정보",placeholder="습도를 바꾸지 못함, 기온이 20도 이상으로 올라가지 않음...") if st.button("AI 실험 도우미"): prompt,prompt1,prompt2,prompt3 = ex_name,no_mar,where,add st.info(askGpt_dev(prompt,prompt1,prompt2,prompt3)) if st.button("주의사항"): prompt = ex_name st.info(askGpt(prompt)) if __name__=='__main__': main()

streamlit을 주피터 노트북에서 사용하고 싶은데 어떻게 해야하나요??

if timeMin is not None: if isinstance(timeMin, str): timeMin = datetime.strptime(timeMin, "%Y-%m-%d") timeMin -= timedelta(hours=9) url += f"&timeMin={timeMin.isoformat("T")}Z" 마지막 줄을 실행하면 원래 쌍따옴표 내 쌍따옴표라서 오류가 떠야 하는데, 영상에서는 오류가 없습니다. 반면 제 환경에서는 예상대로 오류가 발생했고, 혹시 몰라 강사님 코드 원본을 실행해 봐도 같은 오류가 발생했습니다. 오류 해결법이 아니라, 왜 영상에서는 해당 오류가 발생하지 않는지 궁금합니다!

Python 버전을 낮게 해서 Streamlit설치까지 완료했어요. 하지만 streamlit run을 하면 사이트에서도 아무것도 안 뜨고 터미널에서도 오류가 뜬 다고 나와 요

가상 환경을 만들어서 pip install streamlit을 하면 cmake와 pyarrow가 안 된다며 설치가 안 돼요 그리고 자꾸 cmd 옆에 경고 표시가 떠요  

  from langchain_core.output_parsers import PydanticOutputParser from langchain_core.pydantic_v1 import BaseModel, Field, validator 예제 코드에 맞춰 pydantic_v1을 사용하였지만, deprecate되었다는 경고문이 떴습니다. pydantic_v2가 나왔으니 해당 라이브러리고 교체하라는 내용이였습니다.v1을 v2로 변경해서 적용해보았지만, 빨간줄이 떴습니다. 그래서 저는 임시 방편으로 다음과 같이 코드를 수정했습니다.from pydantic import BaseModel, Field, validator0 해당 부분에 대해서 왜 deprecate가 떴는지, 그리고 왜 deprecate된 코드를 사용할 수 없는 것인지 궁금하여 질문을 남기게 되었습니다. 감사합니다.

강의에서 제공된 코드는 영화 개봉 날짜, 평점을 가져오지 못하고 있는데 아래 코드 사용하시면 됩니다.그리고 태그가 단일 요소일 경우 contents 속성을 사용하기 보다는 string 속성을 사용하면 리스트가 아닌 문자형으로 바로 출력할 수 있습니다.for dt, dd in zip(c_dt, c_dd): if dd.select_one('c-star'): rating = dd.select_one('c-star').next_element.strip() c_data[dt.string] = rating elif dd.select_one('span'): days = dd.select_one('span').string c_data[dt.string] = days else: c_data[dt.string] = dd.string

cv2.imread() 함수를 통해 이미지를 읽어 들일 때, 한글을 읽어오지 못해 오류가 발생하는 경우가 있습니다. 아래의 코드로 해결하시면 됩니다.참고로, 아래 코드 사용 시 cvtColor() 함수를 사용해서 색상을 변경하지 않아도 됩니다.import numpy as np img_path = "이미지 파일 경로" img_file= np.fromfile(img_path, np.uint8) cv_decode = cv2.imdecode(img_file, cv2.IMREAD_COLOR) qr_reader = pyzbar.decode(cv_decode) print(qr_reader)

음성인식으로 영어 인식은 잘 되는데 한국어 인식을 잘 못합니다한국어로 이야기를 해도 영어로 인식이 되는 문제가 있습니다 

안녕하세요, 판다스님강의를 보면서 실습 중 에러가 발생해서 문의드립니다.실습파일은 LangChain_003_Data_Processing.ipynb 입니다.2.4 CSV 문서에서 오류가 발생했습니다.에러 코드는 UnicodeDecodeError: 'cp949' codec can't decode byte 0xed in position 62: illegal multibyte sequence 입니다.혹시, 해결방법을 알고 계세요??

안녕하세요!섹션 7 Flutter음성대화 마지막 부분인 최종 테스트를 진행하고 있습니다음성인식이 가능은 합니다하지만 인식하는 시간이 짧아 긴 문장은 인식 못하는거 같습니다!!더 긴 문장을 말하고 싶은데 제가 말하는 음성인식 시간을 더 길게 할 수 있는 방법이 있을까요?? 제 코드 입니다오류나는 문제는 없습니다!!import 'package:dash_chat_2/dash_chat_2.dart'; import 'package:flutter/material.dart'; import 'package:http/http.dart' as http; // 통신을 할수있는 패키지 import 'dart:convert'; //파싱을 위한 import 'package:speech_to_text/speech_to_text.dart'; //stt 패키지 import 'package:speech_to_text/speech_recognition_result.dart'; //음성을 인식하는 import 'package:flutter_tts/flutter_tts.dart'; // class BasicScreen extends StatefulWidget { @override _BasicState createState() => _BasicState(); } class _BasicState extends State<BasicScreen> { bool isListening = false; // 기본 false SpeechToText _speechToText = SpeechToText();//SpeechToText 인스턴스(?) 생성 bool _speechEnabled = false; //음성인식이 가능한지 아닌지 상태 오류가 나면 인식이 나기 떄문에 사용 안함 isListening로 어느정도 대체 가능 String _lastWords = ''; //인식한 문장이 저장될 lastWords FlutterTts flutterTts = FlutterTts();//TTS 인스턴스(?) 생성 @override void initState() { //음성인식부분을 초기화 하는 코드 super.initState(); _initSpeech(); flutterTts.setLanguage("ko-KR");//인스턴스 언어 flutterTts.setSpeechRate(1.0);// 읽어주는 속도 } ChatUser user1 = ChatUser( id: '1', //우리 firstName: 'me', lastName: 'me', ); ChatUser user2 = ChatUser( id: '2', //chatgpt firstName: 'chatGPT', lastName: 'openAI', profileImage: "assets/img/gpt_icon.png" ); late List<ChatMessage> messages = <ChatMessage>[ //List<ChatMessage> = 채팅 메세지를 리스트 형태로 보관하는 ChatMessage( text: '반갑습니다. 어서오세요. 무엇을 도와드릴까요?', //보여지는 텍스트 user: user2, //누가 얘기하는지 user 설정 createdAt: DateTime.now(), //현재 대화가 발생한 날짜,시간 ), ]; @override Widget build(BuildContext context) { // 화면에 메세지를 보여주는 부분 return Scaffold( //Scaffold라는 형식으로 앱 구성을 묶어준것 appBar: AppBar( //AppBar는 타이틀 부분 title: const Text('Basic example'), ), body: DashChat( // DashChat패키지를 이용한 고유 클래스 / DashChat 정의를 해줌 currentUser: user1, //currentUser = 채팅을 입력하는 사람은 누구 onSend: (ChatMessage m) { setState(() {// setState = 현재 화면의 상황을 업데이트 해준다라고 이해하며 됨 messages.insert(0, m); //messages.insert = 메세지 전송 현재 사용자가 입력한 텍스트를 대화창으로 보내는 역할 ,리스트가 추가되는 거죠 }); Future<String> data = sendMessageToServer(m.text); //입력한 메세지를 받아서 서버에 전송을 해주고 data.then((value){ //결과값을 비동기(?) 형태로 받아와서 user2(chatgpt)가 발화(이야기)하고 통신 결과값을 출력하는 setState(() { messages.insert(0, ChatMessage( text: value, user: user2, createdAt: DateTime.now() )); }); }); }, messages: messages, inputOptions: InputOptions( leading: [ IconButton( icon: Icon(Icons.mic, color: isListening? Colors.red: Colors.black), //음성을 듣고있는 상태면 버튼누름 빨강 / 아니면 기본 검정 onPressed: (){ //아이콘이 눌러진다면 setState(() { //상태를 바꿔줘 isListening = !isListening; // 리스닝이 아닌 상태에 검정이 리스닝 상태인 빨강으로 바뀌는 처리 if (isListening == true){// 음성입력 대기 상태가 되면 print('음성인식 시작'); //폴스였다 트루가 되면 _startListening(); }else{ print('음성인식 끝'); // 트루였다가 풀스 _stopListening(); } }); }, ) ] ), ), ); } //통신을 할 수 있는 코드 = postman에서 테스트를 하면서 코드를 얻은것임,약갼의 수정을 해준것뿐 //json의 어떤 부분을 가져와야하는지 전체를 뿌릴순 없으니 추출하는 부분만 추가한것임 Future<String> sendMessageToServer(String messages) async{ var headers = { 'Content-Type': 'application/json', 'Authorization': 'Bearer sk-UGIfeFKyAXIhwIXdM3uf96g176CRFnw5AnHJ2acSpyT3BlbkFJmhIKdmcjh56e01G0Axc5xF9scspNoz_MsXuZPUGW8A', }; var request = http.Request('POST', Uri.parse('https://api.openai.com/v1/chat/completions')); request.body = json.encode({ "model": "gpt-4o-mini", "messages": [ { "role": "user", "content": messages, } ] }); request.headers.addAll(headers); http.StreamedResponse response = await request.send(); if (response.statusCode == 200) { String responseString = await response.stream.bytesToString();//json 문자열들이 string 변수에 저장이 된다 Map<String, dynamic> jsonResponse = json.decode(responseString);//responseString을 json 구조에 맞게 변환을 시킨게 jsonResponse가 된다 -> json 구조대로 입맞에 맞게 값을을 골라올수있음 String result = jsonResponse['choices'] != null? jsonResponse['choices'][0]['message']['content']: "No result found"; print(responseString); // 전체 내용 출력, 터미널 화면에서만 출력이 됨 실제 앱에서 출력되지 않음 그래서 return "ERROR"; 을 가지고있어야함 //message = 결과값 부분만 추출 , result라는 String에 저장 // 'choices' 조건문 return result; //함수를 호출한곳에서 사용을 할 수 있다 //print(await response.stream.bytesToString()); //await response.stream.bytesToString() = 실제 결과값 } else { print(response.reasonPhrase); return "ERROR"; // 오류가 날 경우 화면에서도 오류가 난걸 확인할 수 있게 해줌 } } /// This has to happen only once per app void _initSpeech() async { //초기화 하는 함수 , 마이크 같은 디바이스를 사용하기 떄문에 필요 print("음성인식 기능을 시작합니다."); _speechEnabled = await _speechToText.initialize(); //setState(() {}); } /// Each time to start a speech recognition session void _startListening() async { // start를 하게 되면 _onSpeechResult 부분을 동작을 시킴 print("음성인식을 시작합니다."); await _speechToText.listen(onResult: _onSpeechResult); //setState(() {}); } /// Manually stop the active speech recognition session /// Note that there are also timeouts that each platform enforces /// and the SpeechToText plugin supports setting timeouts on the /// listen method. void _stopListening() async { // 음성 인식 중지 print("음성인식을 종료합니다."); await _speechToText.stop(); //setState(() {}); } /// This is the callback that the SpeechToText plugin calls when /// the platform returns recognized words. void _onSpeechResult(SpeechRecognitionResult result) { _lastWords = ""; //초기화 시킴 , 입력을 받을떄마다 새롭게 리셋해야하기 떄문에 추가 if(result.finalResult){ //최종인식 _lastWords = result.recognizedWords; //result에 recognizedWords를 _lastWords에 넣어줘 print("최종 인식된 문장: $_lastWords"); //flutter 에서는 변수를 텍스트 안에 넣어줄때 $를 넣고 일반 텍스트문자영하고 변수가 가티 출력됨 / 최종 인식된 음성을 텍스트로 바꿔서 _lastWords 넣어줘 setState(() { //messages 리스트에 인식한 내용을 추가해줘. messages.insert(0, ChatMessage( text: _lastWords, user: user1, createdAt: DateTime.now() )); }); Future<String> data = sendMessageToServer(_lastWords); //입력한 메세지를 받아서 서버에 전송을 해주고 data.then((value){ //결과값을 비동기(?) 형태로 받아와서 user2(chatgpt)가 발화(이야기)하고 통신 결과값을 출력하는 setState(() { messages.insert(0, ChatMessage( text: value, user: user2, createdAt: DateTime.now() )); }); flutterTts.speak(value); // value를 바로 읽어줌 }); } } }

이 강의를 보며 공부하면서 따라하다가 궁금해졌습니다.streamlit을 사용하는 분도 있는데 gradio를 사용하시는 이유가 궁금합니다.그리고 streamlit과 gradio의 차이를 아신다면 알려주시겠습니까?

음성 통신 테스트를 할때녹음을 못하는것 같습니다어떻게 해결해야하나요...?python test_total_mic.py 하면 밑에처럼 뜹니다.... 마이크 설정은 부록을 보고 켜져있는것을 확인했습니다,,,, 녹음을 시작합니다!녹음을 종료합니다.Error in sys.excepthook:Original exception was:  제가 친 코드 입니다from openai import OpenAI from pathlib import Path import sounddevice as sd from scipy.io.wavfile import write from playsound import playsoundclient = OpenAI() def record_audio(): #비트레이트 fs = 44100 seconds = 3 # 음성의 길이 print('녹음을 시작합니다!') record = sd.rec(int(seconds*fs), samplerate=fs, channels=2) sd.wait() #대기 print('녹음을 종료합니다.') audio_input_path = "audio_input.wav" write(audio_input_path,fs,record) return audio_input_pathdef conn_whisper(audio_input_path): audio_file= open(audio_input_path, "rb") transcription = client.audio.transcriptions.create( model="whisper-1", file=audio_file ) print(transcription.text) text_input = transcription.text return text_inputdef conn_chatgpt(text_input): completion = client.chat.completions.create( model="gpt-4o-mini", messages=[ {"role": "user","content": text_input} ] ) print(completion.choices[0].message.content) text_output = completion.choices[0].message.content return text_outputdef conn_tts(text_output): speech_file_path = Path(__file__).parent / "audio_output.mp3" response = client.audio.speech.create( model="tts-1", voice="alloy", input=text_output ) response.stream_to_file(speech_file_path) audio_output_path = str(speech_file_path) return audio_output_pathdef main(): #마이크 input => audio_intput_path audio_input_path = record_audio() audio_input = open(audio_input_path,"rb") text_input = conn_whisper(audio_input) text_output = conn_chatgpt(text_input) audio_output_path = conn_tts(text_output) playsound(audio_output_path) returnmain() 

섹션 3에서 chatgpt api 연결이 안되는거 같아요 python test_chatgpt.py 를 하면 선생님처럼 되지 않고 이런 오류가 뜹니다.해결 부탁드립니다...(desktop_venv) C:\desktop>python test_chatgpt.py Traceback (most recent call last): File "C:\desktop\test_chatgpt.py", line 4, in <module> completion = client.chat.completions.create( File "C:\desktop\desktop_venv\lib\site-packages\openai\_utils\_utils.py", line 274, in wrapper return func(*args, **kwargs) File "C:\desktop\desktop_venv\lib\site-packages\openai\resources\chat\completions.py", line 704, in create return self._post( File "C:\desktop\desktop_venv\lib\site-packages\openai\_base_client.py", line 1270, in post return cast(ResponseT, self.request(cast_to, opts, stream=stream, stream_cls=stream_cls)) File "C:\desktop\desktop_venv\lib\site-packages\openai\_base_client.py", line 947, in request return self._request( File "C:\desktop\desktop_venv\lib\site-packages\openai\_base_client.py", line 1051, in _request raise self._make_status_error_from_response(err.response) from Noneopenai.AuthenticationError: Error code: 401 - {'error': {'message': 'Incorrect API key provided: sk-proj-********************************************************************************************************************************************************ndYA. You can find your API key at https://platform.openai.com/account/api-keys.', 'type': 'invalid_request_error', 'param': None, 'code': 'invalid_api_key'}}  

스크롤이 일어 날 때 마다 화면이 다 뭉게지는게 너무 심해요. 2,3 강은 거의 보기 힘든 수준이고 다른 강의는 그나마 나은 수준입니다. 

bard api 관련 질문입니다.1.bard 에서 gemini 로 서비스가 변경이 되었습니다.변경된 교육이나 자료가 있을까요?강의 내용 대로 했는 오류가 나오네요 (쿠키 삭제하고 해도)ch06>python 01_bard_exp.py{'content': 'Response Error: b\')]}\\\'\\n\\n38\\n[["wrb.fr",null,null,null,null,[7]]]\\n56\\n[["di",29],["af.httprm",29,"-4302197897822373408",28]]\\n25\\n[["e",4,null,null,131]]\\n\'. \nUnable to get response.\nPlease double-check the cookie values and verify your network environment or google account.'}알려주세요~~