자바스크립트는 싱글 스레드 언어라고 알고 있습니다. 자바스크립트 자체적으로 실행하지 못하고 Node나 브라우저에서 실행해야 되는데 브라우저에서 실행할 경우 선생님께서 가르쳐주신 콜스택, Callback Queue, WebpAPI 모듈이 EventLoop를 통해 멀티스레드처럼 동작한다고 이해했습니다. 여기서 질문이 있는데요. SetTimeout에서의 콜백이 WEB API에게 던져놓고 시킬 때, 싱글스레드 녀석은 CallStack에서 일한다고 바쁜데 언제 SetTimeout 콜백을 처리하나요? WEB APIs가 콜백을 따로 처리한다는 건 또 다른 스레드가 존재한다는 의미인가요? 그러면 싱글스레드인척하는 멀티스레드인셈인가요?? ㅎㅎ;
강의 ID 330604 22.배열에 요소 추가/제거하기 - push, pop, unshift, shift 위 강의 내용에 질문있습니다. 배열에 const를 사용했는데, const는 상수라 값 변경이 안되는 걸로 아는데 값을 넣고 빼고 변경할 수 있더라구요. 왜 그런지 알 수 있을까요? 블로그를 찾아봐도 딱히 잘 이해가 안되요
2.2) 단락 평가 활용 사례에서 9:59 Truthy, Falsey 사용 관련 질문입니다. person && person.name 수업 예시에서 person이 아예 undefined이면 person이 false니까 person.name을 아예 호출도 하지 않고, 따라서 오류가 발생하지 않는다고 이해했습니다. 그런데 person에 object만 선언하거나, object는 있지만 name 프로퍼티는 없는 경우 person은 true가 되지 않나요? 그렇다면 뒤에 있는 person.name을 호출하고 오류가 발생해야 할 것 같은데 코드를 돌려보니 오류가 발생하지 않고 undefined라고 표시됩니다. 왜 이런지 알 수 있을까요?
선생님 안녕하세요 좋은 강의 감사합니다. 바로 아래 질문 올린 수강생입니다. 강의에 나온대로 openai api를 사용해서 pdf 파일을 markdown으로 변환하는데, 아래와 같은 오류(?) 메시지가 뜨다가, 맨 마지막에는 결과물이 나오긴 합니다. import nest_asyncio nest_asyncio.apply() from pyzerox import zerox import os import json import asyncio kwargs = {} ## Vision 모델에 사용할 시스템 프롬프트 custom_system_prompt = None model = "gpt-4o-mini" # os.environ["OPENAI_API_KEY"] = os.getenv("OPENAI_API_KEY") # 메인 비동기 진입점을 정의합니다 async def main(): file_path = "./documents/income_tax.pdf" ## 로컬 파일 경로 및 파일 URL 지원 ## 일부 페이지 또는 전체 페이지를 처리 select_pages = None ## 전체는 None, 특정 페이지는 int 또는 list(int) 페이지 번호 (1부터 시작) output_dir = "./documents" ## 통합된 마크다운 파일을 저장할 디렉토리 result = await zerox(file_path=file_path, model=model, output_dir=output_dir, custom_system_prompt=custom_system_prompt, select_pages=select_pages, **kwargs) return result # 메인 함수를 실행합니다: result = asyncio.run(main()) # 마크다운 결과를 출력합니다 print(result) 에러 메시지(실제는 이런게 여러번 반복이 됨) Give Feedback / Get Help: https://github.com/BerriAI/litellm/issues/new LiteLLM.Info : If you need to debug this error, use `litellm._turn_on_debug()'. ERROR:root:Failed to process image Error: Error in Completion Response. Error: litellm.RateLimitError: RateLimitError: OpenAIException - Rate limit reached for gpt-4o-mini in organization org-ZlBA2iz8ZXx6PbxDnPFaTYOK on tokens per min (TPM): Limit 200000, Used 200000, Requested 807. Please try again in 242ms. Visit https://platform.openai.com/account/rate-limits to learn more. Please check the status of your model provider API status. ERROR:root:Failed to process image Error: Error in Completion Response. Error: litellm.RateLimitError: RateLimitError: OpenAIException - Rate limit reached for gpt-4o-mini in organization org-ZlBA2iz8ZXx6PbxDnPFaTYOK on tokens per min (TPM): Limit 200000, Used 200000, Requested 807. Please try again in 242ms. Visit https://platform.openai.com/account/rate-limits to learn more. Please check the status of your model provider API status. ERROR:root:Failed to process image Error: Error in Completion Response. Error: litellm.RateLimitError: RateLimitError: OpenAIException - Rate limit reached for gpt-4o-mini in organization org-ZlBA2iz8ZXx6PbxDnPFaTYOK on tokens per min (TPM): Limit 200000, Used 200000, Requested 807. Please try again in 242ms. Visit https://platform.openai.com/account/rate-limits to learn more. Please check the status of your model provider API status. Give Feedback / Get Help: https://github.com/BerriAI/litellm/issues/new LiteLLM.Info : If you need to debug this error, use litellm._turn_on_debug()'. Give Feedback / Get Help: https://github.com/BerriAI/litellm/issues/new LiteLLM.Info: If you need to debug this error, use litellm._turn_on_debug()'. Give Feedback / Get Help: https://github.com/BerriAI/litellm/issues/new LiteLLM.Info : If you need to debug this error, use `litellm._turn_on_debug()'. ERROR:root:Failed to process image Error: Error in Completion Response. Error: litellm.RateLimitError: RateLimitError: OpenAIException - Rate limit reached for gpt-4o-mini in organization org-ZlBA2iz8ZXx6PbxDnPFaTYOK on tokens per min (TPM): Limit 200000, Used 200000, Requested 807. Please try again in 242ms. Visit https://platform.openai.com/account/rate-limits to learn more. Please check the status of your model provider API status. Give Feedback / Get Help: https://github.com/BerriAI/litellm/issues/new LiteLLM.Info : If you need to debug this error, use `litellm._turn_on_debug()'. ERROR:root:Failed to process image Error: Error in Completion Response. Error: litellm.RateLimitError: RateLimitError: OpenAIException - Rate limit reached for gpt-4o-mini in organization org-ZlBA2iz8ZXx6PbxDnPFaTYOK on tokens per min (TPM): Limit 200000, Used 200000, Requested 807. Please try again in 242ms. Visit https://platform.openai.com/account/rate-limits to learn more. Please check the status of your model provider API status. - 결과물 : ZeroxOutput(completion_time=69952.953, file_name='income_tax', input_tokens=626909, output_tokens=17668, pages=[Page(content='# 소득세법\n[시행 2025. 1. 1.] [법률 제20615호, 2024. 12. 31., 일부개정]\ (이후 생략) --> 근데 생성된 markdown 파일을 보니 18조 정도밖에 생성이 안되어있고, 그 이후 내용은 모두 없더라고요. 이건 그냥 token의 문제 때문에 openai api가 너무 큰 pdf파일을 처리하지 못하면서 발생하는 문제인가요? 강의에서는 아무런 문제 없이 변환이 되는데, 갑자기 안되는 이유가 있을까요? 강의 소스코드에 제공된 파일의 markdown 파일에는 소득세법의 전 내용이 들어가있던데, 그걸 사용하면 강의 따라가는데는 문제가 없어보입니다. 맞나요?
그랩님 강의 잘 듣고 있습니다. 다름이 아니라, 강의를 들으면서 Ngrok를 설치 후forwarding Url로 크롬브라우저에서 치고 들어가면 , 아래와 같은 에러 가 떠서 어떻게 해결 해야 하는지 답변 을 듣고 싶어 글을 작성하게 되었습니다. 에러 화면은 아래와 같습니다 그리고 올려 달라고 하신 사진 역시 첨부합니다. 상황은 아래와 같습니다. [사진2] [마지막 사진] 어떻게하면 그랩님의 강의 결과 화면과 똑같이 나올 수 있을까요? 답변 부탁드립니다.
그랩님, 강의 잘 듣고 있습니다. Ngrok에러 가 앞전에 이어 지금도 있어서 처음부터 다시 시작해보려고 윈도우 크롬 다운로드 파일에서 다운로드한 Ngrok파일을 삭제 후 다시 https://ngrok.com/download/windows?tab=download 에 들어가서 다운로드 후 압축을 풀려고 하는데, 이것을 컴퓨터 알약 프로그램이 아래 첨부한 사진처럼 악성 코드로 분류해서 치료할 것인지 프로그램이 물어봐서 제가 치료하기 누르는 순간 결국 삭제되어서 Ngrok 진행을 하지 못하고 있습니다. 왜 예전에는 다운로드 할 시에는 악성코드 문제 이슈가 전혀 없었 는데요, 지금은 아래와 같은 첨부 사진 처럼 뜨기에 혹시나 보안에 취약해지면 컴퓨터가 잘못 될 수도 있을 것 같아서 이것을 제대로 알고 시도 해 봐야 될 것 같아 질문을 다시 드리게 되었습니다. 아래는 ngrok 가서 다운 받은 [다운로드 폴더] 스샷 입니다. 아래는 ngrok 다운 받은 파일 실행 후 스샷 입니다. 마지막 사진은 ngrok 다운로드 받고 압축 해재하려면 아래와 같이 뜨는 스샷입니다. 질문 요약 : ngrok 다운 받으면 알약에서 악성코드로 인지 해서 악성코드 치료 하면 ngrok.exe가 지워집니다 . 어떻게 해야하나요? 그냥 치료 안하고 설치해도 되는 건가요? 이렇게 그냥 치료 안하고 진행해도 해킹 문제 나 보안 문제가 발생하지 않을까 걱정 이 들어서 전문가이신 그랩님께 여쭈어 봅니다. 빠른 답변 부탁 드립니다.
안녕하세요. 수강 중 궁금한점이 있어 글 남기게 되었습니다. vue 인스턴스의 data, computed, watch 속성으로 인하여 속성 값이 변경되면 vue의 Reactivity 시스템에 의해 화면이 업데이트 된다라고 이해했는데 맞을까요~? React의 useState, useReducer를 통해 상태를 관리하고 화면이 업데이트되는 것과 동일한지도 궁금합니다~
안녕하세요? 2.2 강의에서 강의내용과 노트북에 차이가 있어 질문드립니다. 강의에서는 openai api key를 쓰셨는데, 노트북은 azure로 되어있더라고요 강의대로 openai api key를 써서 했는데 아래와 같은 오류가 납니다. 혹시 어떤 것 때문일까요? from pyzerox import zerox import os import json import asyncio ### 모델 설정 (Vision 모델만 사용) 참고: https://docs.litellm.ai/docs/providers ### ## 일부 모델에 필요할 수 있는 추가 모델 kwargs의 자리 표시자 kwargs = {} ## Vision 모델에 사용할 시스템 프롬프트 custom_system_prompt = None # model = "azure/gpt-4o-2024-11-20" model = "gpt-4o-mini" os.environ["OPENAI_API_KEY"] = os.getenv("OPENAI_API_KEY") # os.environ["AZURE_API_KEY"] = os.getenv("AZURE_OPENAI_API_KEY") # os.environ["AZURE_API_BASE"] = os.getenv("AZURE_OPENAI_ENDPOINT") # os.environ["AZURE_API_VERSION"] = "2024-08-01-preview" # "2023-05-15" # 메인 비동기 진입점을 정의합니다 async def main(): file_path = "./documents/income_tax.pdf" ## 로컬 파일 경로 및 파일 URL 지원 ## 일부 페이지 또는 전체 페이지를 처리 select_pages = None ## 전체는 None, 특정 페이지는 int 또는 list(int) 페이지 번호 (1부터 시작) output_dir = "./documents" ## 통합된 마크다운 파일을 저장할 디렉토리 result = await zerox(file_path=file_path, model=model, output_dir=output_dir, custom_system_prompt=custom_system_prompt, select_pages=select_pages, **kwargs) return result # 메인 함수를 실행합니다: result = asyncio.run(main()) # 마크다운 결과를 출력합니다 print(result) (오류내용 아래부분만) TypeError : 'NoneType' object is not iterable 2. 강의내용과 노트북을 다르게 하신 이유가 있으실까요? azure openai api key, azure openai endpoint 값들은 chatgpt에 검색해서 나오는 방법으로 받으면 되는건가요? 아니면 다른 방법이 있나요?
현재 71~87 페이지 공부 중인데... 앞 부분은 어찌저찌 완성시켰지만 2장 들어오면서 부터 정확히 어느 위치에 어떻게 넣어야 할지 감도 안오네요.. 결국 AI 도움을 받아서 쓰긴 썼는데... (결과 화면은 출력됐습니다. 근데 책 코드와 조금씩 다르네요.) 코드 입력하는 부분이 너무 헷갈리는데 중간 과정에 대한 소스가 따로 있을까요? 책에 나온 깃허브에는 완성본만 나와서 이게 맞는지 모르겠네요. 현재 2장 진행하면서 2.3까지 책의 내용대로 진행해봤는데 너무 진행이 안되서 글 남깁니다.
현재 71~87 페이지 공부 중인데... 정확히 어느 위치에 어떻게 넣어야 할지 감도 안오네요. 결국 AI 도움을 받아서 쓰긴 썼는데... (결과 화면은 봄.. 근데 책 코드와 조금씩 다르네요.) 코드 입력하는 부분이 너무 헷갈리는데 중간 과정에 대한 소스가 따로 있을까요? 책에 나온 깃허브에는 완성본만 나와서 이게 맞는지 모르겠네요. 현재 2장 진행하면서 2.3까지 책의 내용대로 진행해봤는데 너무 진행이 안되서 글 남깁니다.
강사님 안녕하세요. 수익형 AI Agent n8n 전문가 강의 를 수강하다 강사님 강의가 재밌어서 이 강의를 또 수강하고 있는 학생입니다. (최근 base64로 한참 골머리를 앓았었죠^^;) 제가 전문가 과정에서 수업했을때는 호스팅에서 도메인을 만들고 SSL 통해서 https가 적용된 상태입니다. 이럴땐 지금 강의해주시는 내용에서 NGROG 설정 단계를 건너뛰고 제 도메인 고유주소(https://healthyagent.kr)을 써도 되는걸까요?
