172만명의 커뮤니티!! 함께 토론해봐요.
미해결
모두를 위한 대규모 언어 모델 LLM Part 3 - 구글 제미나이(Google Gemini) API, OpenAI API와 젬마(Gemma)로 AI 어플리케이션 만들기
해결됐어요
해결됨
파이썬 알고리즘 트레이딩 파트2: Interactive Brokers API를 활용한 실시간 알고리즘 트레이딩
안녕하세요 강사님 IBKR Desktop 다운로드 이후 api 설정을 해주려고 했는데요 뭔가 버전이 다른 건지 화면이 달라서 어디서 설정을 할 수 있는지가 잘 안보여서 문의드립니다! 감사합니다!
미해결
프로그래밍 시작하기 : 파이썬 입문 (Inflearn Original)
안녕하세요 파이썬 강의 자료 부탁드립니다 mhchoi933@gmail.com 감사합니다 !
미해결
모두를 위한 대규모 언어 모델 LLM(Large Language Model) Part 2 - 랭체인(LangChain)으로 나만의 ChatGPT 만들기
안녕하세요 답해주셔서 감사합니다. Your goal is to structure the user's query to match the request schema provided below. << Structured Request Schema >> When responding use a markdown code snippet with a JSON object formatted in the following schema: ```json { "query": string \ text string to compare to document contents "filter": string \ logical condition statement for filtering documents } ``` The query string should contain only text that is expected to match the contents of documents. Any conditions in the filter should not be mentioned in the query as well. A logical condition statement is composed of one or more comparison and logical operation statements. A comparison statement takes the form: comp(attr, val) : - comp (eq | ne | gt | gte | lt | lte | contain | like | in | nin): comparator - attr (string): name of attribute to apply the comparison to - val (string): is the comparison value A logical operation statement takes the form op(statement1, statement2, ...) : - op (and | or | not): logical operator - statement1 , statement2 , ... (comparison statements or logical operation statements): one or more statements to apply the operation to Make sure that you only use the comparators and logical operators listed above and no others. Make sure that filters only refer to attributes that exist in the data source. Make sure that filters only use the attributed names with its function names if there are functions applied on them. Make sure that filters only use format YYYY-MM-DD when handling date data typed values. Make sure that filters take into account the descriptions of attributes and only make comparisons that are feasible given the type of data being stored. Make sure that filters are only used as needed. If there are no filters that should be applied return "NO_FILTER" for the filter value. 이런 스키마를 가지고있잖아요. 근데 contain이랑 like가 인식이 안되는 오류가 있습니다. 그래서 에러가 떠버럽니다. 그거에 대해 해결방법이 있을까요 --------------------------------------------------------------------------- ValueError Traceback (most recent call last) <ipython-input-54-5a63d86f57f7> in <cell line: 1>() ----> 1 results = retriever.get_relevant_documents( 2 "롤과 배그가 돌아가는 컴퓨터 견적을 추천해줘" 3 ) 4 5 for res in results: 12 frames /usr/local/lib/python3.10/dist-packages/langchain_core/structured_query.py in _validate_func(self, func) 24 if isinstance(func, Comparator) and self.allowed_comparators is not None: 25 if func not in self.allowed_comparators: ---> 26 raise ValueError( 27 f"Received disallowed comparator {func}. Allowed " 28 f"comparators are {self.allowed_comparators}" ValueError: Received disallowed comparator like. Allowed comparators are [<Comparator.EQ: 'eq'>, <Comparator.NE: 'ne'>, <Comparator.GT: 'gt'>, <Comparator.GTE: 'gte'>, <Comparator.LT: 'lt'>, <Comparator.LTE: 'lte'>] 이런오류가뜹니다.
미해결
[자동화 완전 정복] 인스타그램 휴대폰, 웹 자동화 프로그램 개발
code: import time, random import data import uiautomator2 as u2 serial = "********" device = u2.connect(serial) device(resourceId="com.instagram.android:id/row_feed_button_like").click() 실행 시 오류 C:\Users\user\AppData\Local\Programs\Python\Python310\python.exe C:/Users/user/Desktop/pythonProject1/insta/ momobiletest.py Traceback (most recent call last): File "C:\Users\user\Desktop\pythonProject1\insta\momobiletest.py", line 8, in <module> device(resourceId="com.instagram.android:id/row_feed_button_like").click() File "C:\Users\user\AppData\Roaming\Python\Python310\site-packages\uiautomator2\_selector.py", line 149, in click self.must_wait(timeout=timeout) File "C:\Users\user\AppData\Roaming\Python\Python310\site-packages\uiautomator2\_selector.py", line 344, in must_wait raise UiObjectNotFoundError({'code': -32002, 'data': str(self.selector), 'method': 'wait'}) uiautomator2.exceptions.UiObjectNotFoundError: {'code': -32002, 'data': "Selector [resourceId='com.instagram.android:id/row_feed_button_like']", 'method': 'wait'} uiautomator2 버전은 3.0.10 adbutils 버전은 2.6.2 왜 계속 오류가 뜨고 안되는지 모르겠습니다.
미해결
모두를 위한 대규모 언어 모델 LLM(Large Language Model) Part 2 - 랭체인(LangChain)으로 나만의 ChatGPT 만들기
안녕하세요. 강의를 듣고 컴퓨터견적데이터를 뽑아와서 컴퓨터견적을 추천해주는 gpt를 만들고싶어서 가져왔지만 메타데이터를 뽑을때 별점이나 날짜같은 유효성있는데이터를 넣어야지 제대로 필터가 되는것같은데 컴퓨터견적데이터 자체가 게이밍,코딩용이런식으로 구분지을수없는 데이터이고 또한 메타데이터에 뭐를 넣을까 생각이 안듭니다. 또한 page_content에 json데이터를 넣으면 필터를 잘해줄까?에 대한 의문점도 생깁니다. 어떤방식으로 하면 컴퓨터 견적에 대한 추천을 잘해줄까요? 이런식의 데이터 5000개정도 있습니다. 그리고 강의와 같이 여러 json으로 나누어 사용했습니다. { "quote_number": "1200", "quote_title": "로스트아크 풀옵션, 작업 병행용 컴퓨터(5700X, RX 6700XT)", "date_create": "2023.10.10", "cpu_gpu_combinations": "라이젠7 5700X + RX 6700 XT 조합", "quotation_summary": " 1. 라데온 그래픽카드에 거부감이 없는 분2. 가성비를 극대화 하시려는 분3. 게임과 작업을 병행하시는 분# 영상편집# 게임# 롤# 배그# 가성비# 로아", "quote_person_introduction": "안녕하세요. 견적왕에서 견적맨으로 활동하고 있는 coke-bear 입니다.퀘이사존에서 주로 활동하며 그 외 커뮤니티에서도 간간히 활동하고 있습니다.하드웨어에 관심이 많아 제품을 직접 사용해보기도 하고 주변 지인들 PC 견적부터 조립도 해주다보니PC 구매를 어려워하거나 용도에 맞지 않게 구매하여 불필요한 지출을 하는 경우를 보게 되었습니다.그런 분들께 조금이라도 도움이 되고자 PC 구매자분들께 합리적인 구매를 할 수 있게 견적맨으로 활동하게 되었습니다.", "quote_feedback": "게임을 하면서 영상 편집 또한 취미 수준으로 한다거나 다른 다중 작업을 하는 경우라면 8코어 cpu 이상을 사용해주어야 하는데 이 때 가장 가성비로 구성할 수 있는 cpu라 5700x 입니다.좀 더 전문적이라면 더 좋은 cpu를 구성하여 멀티작업 성능을 늘릴 수 있지만 한정된 예산으로 구성해야하고 이제 배우는 단계라면 8코어 제품 중 가성비가 가장 뛰어난 5700x 구성을 추천드립니다.RX 6700 XT의 가격이 내려온 관계로 매우 가성비가 좋아져서 현재로서는 성능 대비해서 가격이 가성비가 좋아 구성하였습니다.", "computer_estimate_data": "[CPU]AMD 라이젠7-4세대 5700X (버미어) (멀티팩(정품))상세보기[메인보드]ASUS PRIME B550M-A 대원CTS상세보기[메모리]마이크론 Crucial DDR4-3200 CL22 (16GB) x 2 개상세보기[그래픽카드]PowerColor 라데온 RX 6700 XT Fighter D6 12GB상세보기[SSD]마이크론 Crucial P5 Plus M.2 NVMe 대원CTS (1TB)상세보기[케이스]DARKFLASH DK260 Air MESH RGB 강화유리 블랙 (미들타워)상세보기[파워서플라이]맥스엘리트 MAXELITE MAXWELL BARON 800W 80PLUS BRONZE 플랫상세보기[CPU쿨러]DARKFLASH Ellsworth S21 ARGB (블랙)상세보기[조립PC관련][견적왕] 조립 서비스 + 1년 출장 A/S상세보기", "quote_description": "CPU는 라이젠 5000번대 8코어 제품으로 8코어 cpu 이상을 요구하는 작업용 pc에서 저렴하게 구성 가능한 cpu입니다.메인보드는 am4 소켓을 지원하는 b550 칩셋 중 5600x나 5700x를 사용하기에 준수한 성능을 가진 메인보드 입니다.메모리는 삼성 메모리와 동일한 3200 클럭에 라이프워런티를 가지고 있어 AS 부분에서는 더 상위 호환의 제품입니다.그래픽카드는 6700 XT 중 가장 저렴한 가격대의 파워컬러 제품입니다.SSD는 pcie4.0 제품이며 가격대는 pcie3.0 의 p31 보다 저렴한 제품입니다.케이스는 다크 플래쉬의 DK 260 AIR 미들타워 제품입니다. 가격 대비 강판 두께나 기본팬 성능이 출중한 편입니다.파워서플라이는 국내 파워 회사 중 as 부분에서 상위 퀄리티를 가진 맥스엘리트의 800w 파워 입니다.CPU쿨러는 다크플래쉬의 s21 쿨러입니다.\n기본 무뽑방지가 적용되어 있고 더 높은 가격대의 팔라딘이나 rc400 이랑 쿨링 성능이 동일하고 소음 부분에서는 더 정숙하여 가성비가 좋습니다.", "CPU": { "제품명": "AMD 라이젠7-4세대 5700X)", "가격": "238,010원", "수량": "1" }, "메인보드": { "제품명": "ASUS PRIME B550M-A 대원CTS", "가격": "121,960원", "수량": "1" }, "메모리": { "제품명": "마이크론 Crucial DDR4-3200 CL22 16GB", "가격": "41,840원", "수량": "2" }, "그래픽카드": { "제품명": "PowerColor 라데온 RX 6700 XT Fighter D6 12GB", "가격": "402,400원", "수량": "1" }, "SSD": { "제품명": "마이크론 Crucial P5 Plus M.2 NVMe 대원CTS 1TB", "가격": "127,000원", "수량": "1" }, "케이스": { "제품명": "DARKFLASH DK260 Air MESH RGB 강화유리 블랙", "가격": "50,500원", "수량": "1" }, "파워서플라이": { "제품명": "맥스엘리트 MAXELITE MAXWELL BARON 800W 80PLUS BRONZE 플랫", "가격": "84,160원", "수량": "1" }, "CPU쿨러": { "제품명": "DARKFLASH Ellsworth S21 ARGB", "가격": "27,380원", "수량": "1" }, "total_price": "1700000원" }
해결됨
2주만에 통과하는 알고리즘 코딩테스트 (2024년)
코딩센세님.. 현재 10강까지 들었습니다.. 남은 10일동안 강의 다 듣고 그동안 문제 열심히 다 풀면 싸피 합격할 수 있을까요..? 솔직히 떨어질 거 같아서 너무 슬픕니다... ... 흑흑
해결됨
딥러닝 이론 + PyTorch 실무 완전 정복
83쪽에 '예를 들어 (3*3) Conv.Kernel 2개를 쌓은 경우 Receptive Field는 (7*7)이 된다!'라고 하셨는데 Kernel이 쌓이는게 아니라 Layer 아닌가요?? 혹시 제가 잘못 이해하고 있었다면 지금까지 각 Layer마다 하나의 kernel만 훑고 지나가는 줄 알고 있어서 Kernel이 쌓인다 라는 개념을 잘 모르겠습니다. 기존 ANN에서 Bias를 더하는 개념과 ResNet에서Residual Connection을 더하는 개념의 차이를 잘 모르겠습니다. 둘다 비슷하게 느껴집니다 ㅠㅠ.
미해결
실리콘밸리 엔지니어가 가르치는 파이썬 기초부터 고급까지
가장 마지막 부분 코드를 똑같이 따라했는데 왜 extracted2 파일이 생성되지 않는지 모르겠습니다
미해결
프로젝트로 배우는 Python 챗봇 & RAG - LangChain, Gradio 활용
poetry 설치후 환경변수를 추가하고 파워셀에서 poetry --version 을 실행하면 아래와 같은 에러가 납니다. poetry: 'poetry' 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. 현재 시스템환경 변수에 %APPDATA%\Python\Scripts 를 추가하였고 %APPDATA%\pypoetry\venv\Scripts\poetry도 추가한 상태입니다. 파워셀도 다시 접속하여 실행했습니다.
미해결
Selenium 기본 과정
현재 네이버 플레이스 페이지에서 펼쳐서보기 -> 더보기로 바뀌었는데 이부분 대처할수 있는 방법이 있을까요?
미해결
[개정판] 파이썬 머신러닝 완벽 가이드
이렇게 nan으로 다 뜨는데 이유가 무엇일까요.. 이렇게 에러가 뜹니다. 참고로 주신 코드 그대로 돌렸습니다ㅠ
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
Groupby로 Sum하는 경우, 영상처럼 f2, age, fi, f5, views 열만 나오는게 아니라 id, f3, f4 열도 데이터들이 합쳐져서 나오는데 왜 그런가요? 선생님은 숫자값이 적혀있는 열들만 합쳐져서 나오는데 저는 string 값도 더해져서 나오는 것 같습니다..
미해결
모두를 위한 대규모 언어 모델 LLM(Large Language Model) Part 1 - Llama 2 Fine-Tuning 해보기
제가 강의에 LLaMA 파인튜닝 코드를 변형해서 한 => 영 번역기를 만들고 있는데요. 몇일 전까지만 해도 zip파일을 해제하면 checkpoint-875 이런식으로 체크포인트가 저장된 파일이 생겼는데 갑자기 안생기네요.. 이유가 뭘까요 선생님 !autotrain llm --train \ --project-name "conversational-finetuning" \ --model "TinyPixel/Llama-2-7B-bf16-sharded" \ --data-path "conversational-prompt" \ --text-column "text" \ --peft \ --quantization "int4" \ --lr 3e-4 \ --batch-size 8 \ --epochs 5 \ --trainer sft \ --model_max_length 80 import zipfile import shutil from google.colab import files folder_name = "conversational-finetuning" zip_file_name = "conversational-finetuning1.zip" shutil.make_archive(zip_file_name[:-4], "zip", folder_name) files.download(zip_file_name) extract_folder_name = '.' # 현재 디렉토리 with zipfile.ZipFile(zip_file_name, 'r') as zip_ref : zip_ref.extractall(extract_folder_name)
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
선생님 모의문제 1을 풀려고 하는데 데이터 members를 불러오는게 이해가 안돼서요ㅜㅜ 어떻게 저장한다는 걸까요..? data: members.csv 자체에는 저장하는게 없지 않나요?
미해결
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
선생님! iloc같은경우 인덱스값은 그 앞에 까지 뽑기때문에 +1 해주는 범위까지 설정 해 주는것인데, 컬럼 번호 쓸때는 해당 없는거 같네요?! quiz 2번 푸는데 iloc로 메뉴~할인율 까지 할때 범위를 :3으로 하시길래요! 위에 설명할때는 iloc때 범위를 :로 나타낼 때 마지막을 포함하지 않는다고 하셨는데, 인덱스만 포함하지 않는게 맞는거죠?
미해결
[리뉴얼] 파이썬입문과 크롤링기초 부트캠프 [파이썬, 웹, 데이터 이해 기본까지] (업데이트)
안녕하세요 수업 듣는중 문제 푸는 21번 강의에서 'str' object is not callable 나와서 알려주신대로 코드를 작성했다가, 안되서 강의자료 복사에서 실행해도 error 납니다. 이런 경우에는 왜 이런 버그가 나오나요? 문제를 풀다가 1번도 아니고 여러 문제들이 계속 같은 문구가 나와서 이렇게 문의드립니다. 답변 주시면 감사하겠습니다 수업 21번 - 본 강의 영상 학습 관련 문의에 대해 답변을 드립니다. (어떤 챕터 몇분 몇초를 꼭 기재부탁드립니다) - 이외의 문의등은 평생강의이므로 양해를 부탁드립니다 - 현업과 병행하는 관계로 주말/휴가 제외 최대한 3일내로 답변을 드리려 노력하고 있습니다 - 잠깐! 인프런 서비스 운영(다운로드 방법포함) 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요.
미해결
모두를 위한 대규모 언어 모델 LLM(Large Language Model) Part 1 - Llama 2 Fine-Tuning 해보기
고스트 어텐션 한국어로 말해라, 아인슈타인처럼 말해라 와 같이 모델이 일관성을 유지해야 하는 말에 대해 자꾸 몇번 더 대화를 나누면 일관성을 잃어버려서 고스트 어텐션을 적용했다 고스트 어텐션은 인물: 아인슈타인 언어: 한국어 와같이 저장하는데 이걸 이용하는 방법은 잘 모르겠다 어디서 이용되는건지 모르겠습니다. 제가 생각했을때 이용될 수 있는 방법은 이런 파라미터를 이후에 오는 모든 파라미터앞에 붙인것 처럼 입력된다--> 이건 위에서 대조한 예시로 나온것 같은데 이러면 둘이 충돌이 일어날 상황이 생겨서 안한다고 한것 같고 인물, 언어 와 같은 카테고리를 적용한 것을 미리 파인튜닝 해둔 후 위의 프롬프트가 나오면 그 파인튜닝 된 것을 불러온다? --> 이건 너무 경우도 많고 복잡할 것 같습니다. 선생님이 간단하다고 해서 이것도 아닌것 같습니다. 고스트 어텐션이 실제로 gpts를 이용할때 프롬프트로 저장, 고정이 되어있는 부분을 말하는것 같은데 이걸 어떻게 이용하는지 궁금합니다
미해결
파이썬 알고리즘 트레이딩 파트1: 알고리즘 트레이딩을 위한 파이썬 데이터 분석
spot이라고 검색을 하면 머라고 나와야하는데 아무것도 안나옵니다.. 제가 빠트린 작업이 있을까요?
미해결
원고 생성기 프로그램 개발 강의 (Chatgpt api)
import openai api_key = " " openai.api_key = api_key def ask_gpt(system, prompt, model="gpt-3.5-turbo"): completion = openai.ChatCompletion.create( model=model, messages=[ {"role": "system", "content": system}, {"role": "user", "content": prompt} ], stream=True ) result = "" for chunk in completion: delta_data = chunk.choices[0].delta if 'role' in delta_data: continue elif 'content' in delta_data: r_text = delta_data['content'] result += r_text print(r_text, end="",flust=True) ask_gpt(system="you are a helpful assistant." , prompt="사과에 관한 글을 써줘") 해당 부분이 작동이 되지 않아서 확인 요청드립니다. api_key 값은 일단 빼두었습니다.
