아직 MSA 경험이 없다보니 질문을 드려봅니다. 메시지에 관련된 Entity를 공통 모듈로 뺀다고 하셨는데용 Lecture_1 라는 프로젝트, Lecture_2 라는 프로젝트가 있다고 가정을 했을 때 '공통 모듈' 이라는걸 별도의 프로젝트로 구성한다는 말씀이실까요? 아니면 아래와 같이 프로젝트 root외에 모듈을 별도로 잡아서 한다는 말씀이실까영? rootProject.name = 'Lecture_2' include 'common' <-- 공통 모듈? rootProject.name = 'Lecture_2' include 'common' <-- 공통 모듈? 아, 그리고 최근에는 MSA에 대한 단점이 명확해지고 있어서 Modular Monolithic 아키텍처도 생겨나고 있는데 강사님께서는 이 부분에 대해서 어떻게 생각하시는지도 궁금합니다!
질문이 있는 경우 다음과 같이 시도해보고 공유해주세요 구글에 검색한 후, 어떤 결과가 나왔는지 그 결과를 토대로 어떤 시도를 했는지? 시도에서 어떤 과정이 진행되지 않았는지 데이터를 추출하는 과정에 대한 고민은 Input / Output을 작성해주세요 안녕하세요. 시작 전에 문제를 풀고 강의를 수강하라고 하셨는데 말씀주신 문제가 섹션별로 나와있는 퀴즈를 말씀하신걸까요?
AI 시대에도 살아남는 엔지니어의 조건, 미국 빅테크 시스템 디자인, 알고리즘 사고, 오픈소스 실무 완성
현재 강의에서는 Inventory table을 따로 분리해두었습니다. 그런데 Inventory Table을 분리한 이유에 대해 말씀해 주실 때, 분리하는 게 좋다고만 말씀해주신 것 같아서 설명이 부족하다는 생각이 들었습니다. Inventory가 재고라는 의미를 가지는 것으로 알고 있어서 items table에 있는 수량을 Inventory로 옮기는 것이 더 옳은 설계가 아닌가라는 생각이 들었습니다. 물론 지금 강사님께서 설명해주신 구조도 맞다고 보지만, 그 구조를 유지한다면 현재 Inventory table에 유의미한 칼럼이 없기 때문에 Inventory table이 없어야 하지 않나라는 생각을 했습니다. 그리고 재고가 자주 바뀌는 상황이 발생한다고 한다면 오히려 Inventory table에 재고를 넘겨줘야한다고 생각을 하는데요. 왜냐하면 Items table에 재고 칼럼이 있다면 재고가 바뀌는 순간에는 Items table의 데이터를 수정할 수 없게 됩니다. 그러면 관리자가 Item을 수정하려고 할 때, 재고가 많이 바뀌는 상황에는 그만큼 수정 쿼리가 대기를 하게 될 것이라고 생각하는데요. (물론 이 정도까지의 문제는 생기지 않을 것이라고 생각합니다.) 또한 이 글 에서 강사님께서 말씀해주신 유형별 재고 관리 정책 부분은 Inventory가 재고라는 성격을 나타낸다는 점에서 Inventory table에서 관리할 것 같고, 트래픽 증가 시 성능 문제가 생긴다면 여기서 또 테이블 분리를 시도하거나 레디스 같은 memory DB를 생각해볼 수 있을 것 같습니다. 그래서 질문은 현재 재고 칼럼의 위치를 어디에 두는 게 맞는지, 트래픽 증가의 성능 문제가 있다면 오히려 Inventory 테이블로 넘겨주는 게 맞는게 아닌지 유형별 재고 관리 정책 이 필요한 경우에 강사님께서 생각하시는 확장성 있는 구조는 무엇인지가 궁금합니다. 혹시 제가 잘못 알고 있거나 잘못 이해한 부분이 있다면 같이 짚어주시면 감사하겠습니다!
1유형때는 꼭 print로 결과가 나와야하나요? 3유형에서는 그냥 summary 보고 쓸 수 있으면 쓰라고 하시는데 1유형에는 그런 말씀이 없으셔서요! 그리고 2유형에서는 파라미터를 변경을 꼭 해야 할지... 와 XGBoost와 LightGBM 모델을 꼭 해야 할지 그냥 틀 하나 외우고 하는게 나을지 싶어서요 채점 기준이 어떻게 되는것일까요? 안 해도 원하는 방향대로 파일 저장만 된다면 합격이 되는 것일까요?
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 안녕하세요 실제시험에서 제가 선생님처럼 데이터전처리하면서 커스터머아이디를 드랍할 여유가 없을것같은데 그냥 타겟에다가 팝만 하면 안될까요? 그러면 아예 오답이 돼버릴까요?
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.
강의에서 '데이터 전처리2(인코딩, 스케일링)' 부분 중 인코딩 부분에 대해 질문드립니다. 영상 중 7분 50초 쯤에 심화 내용으로 train, test 데이터를 concat으로 합쳐서 원핫 인코딩을 하는 방법이 있다고 하셨습니다. 그런데 학습 과정에 이 합쳐진 데이터를 넣어서 해도 되는건가요? test 데이터를 모델에 넣어서 학습시키는게 맞는건지 헷갈려서 질문드립니다.
안녕하세요 강의 내용에는 제공해 주신 파일 중 아래 부분이 없는데 이부분을 넣는 것이 맞나요 빼는 것이 맞나요? 확인부탁드립니다 - N8N_CORS_ORIGIN= https://n8n.도메인주소 - WEBHOOK_URL= https://n8n.도메인주소 - N8N_EDITOR_BASE_URL= https://n8n.도메인주소 - N8N_HOST=n8n.도메인주소 이
안녕하세요. 49강 수강 중 질문이 있습니다. for table_name in TABLES.keys(): extract_from_postgres(postgres_schema, table_name) >> load_to_snowflake(snowflake_schema, table_name) 현재 강사님이 주신 이 코드 기준 테이블 2개 tasks 2개 해서 총 4개의 tasks가 airflow tasks list의 결과로 반환되었는데요, 이때의 결과물인 tasks_id가 어떻게 만들어지는지 궁금합니다. 조금 더 정확히는 forloop으로 task를 정의할 때 어떤 식으로 DAG가 이 task의 개수를 세고 네이밍을 하는지 궁금합니다. 혼자 테스트를 해보고 싶어서 임의의 테이블 하나를 postgres:production에 추가하고 코드내부의 TABLES 딕셔너리에 제가 추가한 테이블의 스키마를 추가하였습니다. 이때 테이블이 총 3개가 되었으므로 airflow tasks list의 결과가 총 6개가 될 것으로 예상하였는데 여전히 4개로 나옵니다. 제가 놓친 부분이 있을까요? 현재 production schema아래 3개의 테이블이 있는 상태입니다. airflow=# SELECT table_name FROM information_schema.tables WHERE table_schema = 'production' AND table_type = 'BASE TABLE' ORDER BY table_name; table_name ------------------------ session_timestamp user_session_channel user_session_channel_2 (3 rows) 감사합니다. 학습 관련 질문을 상세하게 남겨주시면 더 좋습니다. 예를 들어 이해가 안 가는 부분이 있다고 하면 강의에서 어느 부분인지 어떤 부분이 이해가 안되는지 등등 추가 정보가 큰 도움이 됩니다. 그리고 에러가 난다면 어떤 에러 메시지가 나오는지 같이 공유해주세요. 혹시라도 유사한 질문이 있었는지 먼저 확인 부탁 드리겠습니다. 서로 예의를 지키며 존중하는 문화를 만들어갔으면 하고 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요.
