GPT에 소스 작성 요청해서 작성해서 돌리는데 자꾸 모듈 설치하라고 합니다. 첫번째는 matplotlib 두번째는 padas GPT 보고 이거 두개는 따라서 설치했는데 pykrx 모듈은 설치할때 오류가 발생해서 따라가질 못하고 있습니다. GPT 답변을 보면 64비트 환경에서 해야한다고 하는데 어떻게 해야합니까? 아래 질문들 보니 비슷한 문제인것 같은데 강좌찍는 기준이 아닌, 컴퓨터 가상환경 한번 만들어서 지금도 제대로 되는 강좌 내용인지 체크를 먼저 해보셔야할것 같습니다. ===GPT 답변 로그를 보면 원인이 딱 한 줄로 정리됩니다. Need python for x86_64, but found x86 (64비트용 파이썬이 필요한데 32비트(x86) 파이썬을 찾았다는 뜻) 즉, 지금 kiwoom_32 는 32비트 파이썬(win-32) 인데, pykrx 가 요구하는 pandas>=2.2 가 설치되면서 pandas 2.3.3 를 받았고, 이 pandas는 사실상 윈도우 32비트용 휠이 없거나 지원이 매우 제한적 이라서 소스 빌드로 넘어가며 실패 한 상황입니다. 결론: 32비트 환경에서는 최신 pykrx(=pandas 2.x 의존) 설치가 거의 불가능/매우 불안정 합니다. ============ 에러로그 ============= (kiwoom_32) C:\Users\xyxy>pip install pykrx Collecting pykrx Using cached pykrx-1.2.4-py3-none-any.whl.metadata (64 kB) Collecting requests>=2.32.0 (from pykrx) Using cached requests-2.32.5-py3-none-any.whl.metadata (4.9 kB) Collecting pandas<3.0,>=2.2.0 (from pykrx) Using cached pandas-2.3.3.tar.gz (4.5 MB) Installing build dependencies ... done Getting requirements to build wheel ... done Installing backend dependencies ... done Preparing metadata (pyproject.toml) ... error error: subprocess-exited-with-error × Preparing metadata (pyproject.toml) did not run successfully. │ exit code: 1 ╰─> [23 lines of output] + meson setup C:\Users\jenty\AppData\Local\Temp\pip-install-v0wslijc\pandas_ffb08af553a04f0e91687bc1943ac7df C:\Users\jenty\AppData\Local\Temp\pip-install-v0wslijc\pandas_ffb08af553a04f0e91687bc1943ac7df\.mesonpy-29opmn2w -Dbuildtype=release -Db_ndebug=if-release -Db_vscrt=md --vsenv --native-file=C:\Users\jenty\AppData\Local\Temp\pip-install-v0wslijc\pandas_ffb08af553a04f0e91687bc1943ac7df\.mesonpy-29opmn2w\meson-python-native-file.ini The Meson build system Version: 1.10.1 Source dir: C:\Users\jenty\AppData\Local\Temp\pip-install-v0wslijc\pandas_ffb08af553a04f0e91687bc1943ac7df Build dir: C:\Users\jenty\AppData\Local\Temp\pip-install-v0wslijc\pandas_ffb08af553a04f0e91687bc1943ac7df\.mesonpy-29opmn2w Build type: native build Activating VS 17.14.24 Project name: pandas Project version: 2.3.3 C compiler for the host machine: cl (msvc 19.44.35222 "Microsoft (R) C/C++ 최적화 컴파일러 버전 19.44.35222(x64)") C linker for the host machine: link link 14.44.35222.0 C++ compiler for the host machine: cl (msvc 19.44.35222 "Microsoft (R) C/C++ 최적화 컴파일러 버전 19.44.35222(x64)") C++ linker for the host machine: link link 14.44.35222.0 Cython compiler for the host machine: cython (cython 3.2.4) Host machine cpu family: x86_64 Host machine cpu: x86_64 Program python found: YES (C:\Users\jenty\.conda\envs\kiwoom_32\python.exe) Need python for x86_64, but found x86 Run-time dependency python found: NO (tried pkgconfig and sysconfig) ..\pandas\_libs\tslibs\meson.build:32:7: ERROR: Python dependency not found A full log can be found at C:\Users\jenty\AppData\Local\Temp\pip-install-v0wslijc\pandas_ffb08af553a04f0e91687bc1943ac7df\.mesonpy-29opmn2w\meson-logs\meson-log.txt [end of output] note: This error originates from a subprocess, and is likely not a problem with pip. error: metadata-generation-failed × Encountered error while generating package metadata. ╰─> pandas note: This is an issue with the package mentioned above, not pip. hint: See above for details.
안녕하세요. 퀴즈와 관련한 질문 사항이 생겨서 QnA에 작성드립니다. 저는 코드를 다음과 같이 작성했습니다 # 퀴즈 #2 from random import * date = "미정" date = str(randint(4, 28)) print("오프라인 스터디 모임 날짜는 매월 " + date + " 일로 선정되었습니다.") 선생님께서 작성해주신 코드에서는 str를 print문에 작성하였는데 둘 다 같은 답을 도출해내는 것은 확인했습니다. 하지만 변수와 print문 중에서 어느 위치에 str()를 적용하는 것이 더 효율적이고 오류를 줄일 수 있는지 궁금합니다.
(AI 퀀트) 코드 한 줄 안 쓰고 주식 자동 분석 시스템 만들기 feat. Claude CLI
💡 수강생 안내 사항 (커뮤니티 가이드) 학습 관련 질문 : 구체적으로 적을수록 정확한 답변을 받을 수 있습니다. 작성 팁 : 마크다운과 단축키를 활용하면 글을 더 편리하게 작성할 수 있습니다. 사전 검색 : 질문을 남기기 전, 커뮤니티 질문 & 답변에 비슷한 내용이 있었는지 먼저 검색해 보세요. 커뮤니티 매너 : 서로 예의를 지키며 존중하는 분위기를 함께 만들어가요. 서비스 문의 : 인프런 서비스 관련 문의는 1:1 문의하기 를 이용해 주세요. 안녕하세요. 수강생입니다. ^^ 노션에 올려놓으신 예제소스파일들이 상당히 중요한 기준이 되는 자료들인데 윈도우 사용자들은 한글이 들어있는 파일들이 모두 UTF-8문제로 텍스트가 다 깨져서 보입니다. 윈도우환경에서 수강하는 수강생들을 위해 UTF-8 적용된 예제소스파일들을 올려주실 수 있으신지요?
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강의를 수강하다가 멈추고 클로드코드 다음번에 다시 시작하려고할때, 현재 강의를 보고 진행한 내용의 저장?하는 방법과 다음번 강의로 중간부터 다시 클로드코드 켜고, 연속적으로 시작하는 방법 문의드립니다. 감사합니다. 💡 수강생 안내 사항 (커뮤니티 가이드) 학습 관련 질문 : 구체적으로 적을수록 정확한 답변을 받을 수 있습니다. 작성 팁 : 마크다운과 단축키를 활용하면 글을 더 편리하게 작성할 수 있습니다. 사전 검색 : 질문을 남기기 전, 커뮤니티 질문 & 답변에 비슷한 내용이 있었는지 먼저 검색해 보세요. 커뮤니티 매너 : 서로 예의를 지키며 존중하는 분위기를 함께 만들어가요. 서비스 문의 : 인프런 서비스 관련 문의는 1:1 문의하기 를 이용해 주세요.
안녕하세요. 현재 팀 단위 프로젝트를 진행 중이며, Python으로 구현한 모델을 API 형태로 서빙하는 역할을 맡아 FastAPI를 공부하려고 합니다. LLM 모델을 로드하고 추론 요청을 처리하는 모델 서버 용도로 FastAPI를 활용할 계획이며, Spring 백엔드에서 해당 서버를 호출하는 구조를 고려하고 있습니다. 이 강의가 모델 서빙을 직접적으로 다루는 강의는 아니지만, FastAPI에 대해 전혀 모르는 상황이라 우선 강의를 통해 기본기를 익히고자 합니다. 모델 서버 구축 목적이라면 강의에서 어떤 섹션들을 필수적으로 들어야하는지 강사님의 의견을 듣고 싶습니다. 감사합니다.
m=32MB짜리 10개와 m=512MB짜리 1개의 경우를 비교해주셨습니다. 그런데 이는 샤딩을 통해서 메모리 효율적으로 됐다기 보다는 메모리 총량이 512MB->320MB로 감소했기 때문에 오차율이 조금 증가하는 대신 메모리를 덜 쓸 수 있는 것 아닌가요? 예를 들어 320MB 짜리 1개인 경우와 32MB짜리 10개인 경우의 오차율이 똑같지 않나 하는 생각이 들어서 질문드립니다!
