안녕하세요 큰돌님 강의 잘 보고 있습니다 궁금한게 몇가지 있어서 여쭤봅니다! 군경력이 6년있고 군생활동안 사이버 대학으로 학사 졸업을 했는데 비전공이어서 따로 학점은행제 편입 후 컴퓨터 공학 학사를 취득했는데 학위를 기재하는게 좋을까요? 사이버대학 학점 3.4 학점은행제 학점 3.8입니당 EX -> 사이버 대학 OO 졸업 학점은행제 컴공 졸업 군생활 도중 교관 경연대회 우수 사단장 상장을 받았었는데 이걸로 소프트 스킬 역량을 강조할 수 있는지도 궁금합니다. 정보처리기사, 빅데이터분석기사, adsp , sqld를 취득했었는데 자격증 칸을 만들어서 추가하는게 나을지도 궁금합니다! 사무자동화산업기사와 토익스피킹IM3도 보유중이긴 한데 그건 어필이 따로 안될 것 같은데 넣는게 좋을지도 궁금합니다!
선생님 안녕하십니까 public void setString(String param) { string = param.getBytes().clone(); } getBytes() 메서드 호출 시점에 [] bytes 인스턴스가 새로 생성 되었으나 이후에 clone() 메서드를 호출하는 것은 getBytes()로 새로 생성한 인스턴스에 대한 또 다른 인스턴스를 생성하는 것이므로 이는 중복 생성이 아닌가.. 하는 생각이 들어 여쭙고자 합니다. 제 생각에는 매개변수의 타입이 [] bytes 임을 전제로 하시고 말씀하신것 같습니다만 말씀하시는 내용과 코드가 달라 혹여 수강생들에게 혼란을 주지 않을까 싶어 질문으로 남깁니다. 혹여나 제가 잘못 생각한 부분이 있다면 따끔히 지적 부탁드립니다. 항상 좋은 상의 만들어주셔서 감사합니다 (꾸벅)
[질문 내용] 지역 클래스 예제3 의 LocalPrinter 인스턴스 생성 직후 메모리 그림인데 이때 스택 영역에서 이미지에 질문이 있습니다. process 메소드가 끝나면서 x002 를 리턴하는데 이를 받는 변수가 main 메소드 내에 printer 지역변수가 있어야 되지않나요? 더해서 localOuter 의 변수또한 가져야 된다고 생각해서 스택 프레임이 사라지면 printer 변수에 담긴 객체는 '어떻게 지역변수와 파라미터를 기억하냐?' 에 대해서는 힙 영역의 객체를 가리키고 LocalPrinter 객체를 만들때 사라질 운명인 지역변수를 복사해서 넣어둔다고 이해했습니다.
안녕하세요 강사님. 혹시 상품 관련 추천을 구현하기 위해 pgvector를 구현하고 싶은 취준생입니다. 상품 데이터 안에 브랜드, 카테고리, 가격, 이전에 조회한 상품들, 이후에 조회한 상품들 등 이러한 필드를 이용해서 이걸 Document로 만든 다음 코사인 유사도를 구해도 괜찮을까요 아니면 Document는 text만 가능한가요?
안녕하세요. 강의 초반에 Sort인터페이스와 Pageable인터페이스를 말씀해주셨는데, 이후에 Sort에 대해서는 언급이 없으셔서 질문드립니다. 주로 Pageable을 사용하고 Sort는 사용을 잘 안하는것일까요? Sort를 사용하는 경우는 어떤 경우에 주로 사용하나요?
킬구형 우리 매니저는 무슨 이유인지 mysql, postgres처럼 RDB를 무지무지 싫어해, 어떤 말을 해도 RDB는 절대 안된다고 하걸랑 그런데 하필이면 Spring Batch가 RDB를 필요로 한단 말이지! 매일 밤마다 상용 서버의 로그 데이터를 분석하고 다른 데이터 소스로 보낼 정도로만 쓰려고 하는데, Spring Batch RDB로 H2 file mode나 sqllite로 Spring Batch를 돌려도 문제가 없을까 헝헝... 나 슬퍼
안녕하세요 좋은 강의 감사드립니다. 3.3 강의를 듣고 있는데 코드에 오류가 발생해서 질문드립니다. chatgpt에도 물어봤는데 오류가 해결되지 않네요 tool_node.invoke({'messages': [ai_message]}) 부분에서 아래와 같은 오류가 발생합니다. --------------------------------------------------------------------------- ValueError Traceback (most recent call last) Cell In[10], line 4 1 # tool_node를 직접 invoke 하는 경우 이런 형식으로 해야 하고, ai message가 가장 마지막에 들어가야 한다. 2 # ai message는 반드시 tool_calls 값을 가지고 있어야 한다. ----> 4 tool_node.invoke({ 'messages' : [ai_message], 'tools' : tool_list}) File c:\Users\user\miniconda3\envs\langgraph-agent-inf\Lib\site-packages\langgraph\_internal\_runnable.py:368 , in RunnableCallable.invoke (self, input, config, **kwargs) 366 if kw_value is MISSING: 367 if default is inspect.Parameter.empty: --> 368 raise ValueError( 369 f"Missing required config key ' {runtime_key} ' for ' { self.name } '." 370 ) 371 kw_value = default 372 kwargs[kw] = kw_value ValueError : Missing required config key 'N/A' for 'tools'. 혹시 몰라서 아래와 같이 해봤는데도 같은 오류가 발생합니다. tool_node.invoke({'messages': [ai_message], 'tools' : tool_list}) 기존 코드에서 바꾼것은 없고, 다만 azurechatopenai 대신 chatopenai를 직접 사용해서 llm, small_llm을 이렇게 정의했습니다. llm = ChatOpenAI(model='gpt-4o') small_llm = ChatOpenAI(model='gpt-4o-mini') 어디가 오류의 원인인걸까요 ㅠ?
[질문 템플릿] 1. 강의 내용과 관련된 질문인가요? (예) 2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? (예) 3. 질문 잘하기 메뉴얼을 읽어보셨나요? (예) [질문 내용] 9. 컬렉션 프레임워크 - Map, Stack, Queue의 문제와 풀이2 - Map2의 7-장바구니의 "만약 수량이 0보다 작다면 상품이 장바구니에서 제거된다" 가 실행 결과를 참고하면, "만약 수량이 0 이하가 되면 상품이 장바구니에서 제거된다" 이렇게 하는게 맞지 않나 싶습니다.
모두를 위한 대규모 언어 모델 LLM(Large Language Model) Part 1 - Llama 2 Fine-Tuning 해보기
안녕하세요. LLM 관련 강의 잘 듣고 있습니다. 실무 적용에 많은 도움이 되고 있어 감사드립니다. 강의 내용과 직접적인 연계는 아니지만, 강의를 듣는 중 궁금한 점이 생겨 문의드립니다. 현재 문서 분류 강의를 들으며 생각해본 부분인데, LLM을 이용해 문서 분류가 가능한 것처럼, 퍼지 해시(Fuzzy Hashing)처럼 문서 간 유사도를 하나의 점수 형태(예: 0~100, 혹은 정규화된 점수 등)로 산출하는 것이 가능한지 궁금합니다. 점수가 의미론적 유사도이든, 어떤 방식이든 상관없이, LLM이 두 문서를 입력받아 정량적 점수(Scoring Output)를 생성할 수 있는지 알고 싶습니다. 만약 가능하다면, 어떤 방식으로 접근하는 것이 적절한지(예: 모델 형태, 프롬프트 전략, 파인튜닝 여부, 평가 기준 등), 방향성을 조언해주시면 도움이 될 것 같습니다. 참고로 제가 언급한 퍼지 해시(Fuzzy Hashing) 는 다음 개념을 의미합니다. 퍼지 해시는 일반적인 해시 함수와 달리, 입력 데이터가 일부 변형되더라도 서로 유사한 해시 값을 생성하여 문서 또는 파일 유사도를 비교하기 위한 기술입니다. 조언 주시면 감사하겠습니다. 좋은 강의 계속 기대하겠습니다. 감사합니다.
혹시 실습중에 Quota 초과되어서 호출 안되시는 분들은 gpt-4o 대신 비용이 더 낮은 gpt-5-nano 모델로 호출해보세요 저는 모델 바꾸니까 결제 안해도 호출은 되더라구요 (결국 여러번 시도하면 quota 때문에 막히긴합니다) https://platform.openai.com/docs/pricing
안녕하세요 딩코님, 클라우드 환경에서 비용이 발생하지 않는 올바른 테스트 방법에 대해 여쭙고자 질문 남깁니다. 제 스스로 느끼기에, 제가 프리티어로 사용하고 있는 EC2 인스턴스 내부에서 k6 스크립트를 실행하게 되면 EC2 과부화는 물론 RDS 에도 몇백만건의 데이터가 삽입이 되니 비용적, 컴퓨팅 자원적 문제가 발생할 것 으로 생각이 됩니다. 그래서 혹시 다음과 같은 방법으로 클라우드 환경 테스트를 진행하면 될지 여쭤보고 싶습니다. 테라포밍을 통해 AWS EC2 + RDS 조합으로 서버 배포 배포된 해당 주소로 제가 가지고 있는 노트북(EC2 아니고 제 로컬 PC) 터미널에서 k6 스크립트 실행 이때도 비용문제가 발생하는지? -> 아니라면 저비용으로 테스트하는 국룰 방법을 좀 소개해 주시면 감사드리겠습니다 ! 강의 너무 재밌습니다 ㅋㅋㅋ 감사합니다 !
