묻고 답해요
131만명의 커뮤니티!! 함께 토론해봐요.
인프런 TOP Writers
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미해결초보자를 위한 ChatGPT API 활용법 - API 기본 문법부터 12가지 프로그램 제작 배포까지
비활성화 단축키 뭔지 알려주세요!
한번에 비활성화 하시던데 단축키가 뭔지 궁금합니다!
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해결됨2시간으로 끝내는 프론트엔드 테스트 기본기
섹션 3의 cypress 성공 케이스 작성 시, 에러 발생
섹션 3의 cypress 환경 설정 후 cypress 성공 케이스 작성 테스트 시, 계속해서 에러가 발생하여 문의드립니다.cypress > e2e > 3-login 폴더 안에 login.cy.js 파일을 작성하고,첫번째 테스트 케이스인 로그인 페이지 방문, 이메일과 비밀번호를 get 해오는 소스만 삽입하여 cypress 구동 후 확인을 하면,계속해서 cypress 사이트가 꺼지는 오류가 있습니다. 현재 cypress 사이트 내 폴더 구조와 파일 항목입니다.1-getting-started 폴더 아래 todo.cy.js 파일 클릭 시, 잘 수행됩니다.2-advanced-examples 폴더 아래 파일도 테스트 시, 잘 수행됩니다.그런데, 3-login > login.cy.js 파일 클릭 시, 아예 화면이 닫혀버리면서 VSCode 에는 아래와 같은 에러 메시지가 띄워집니다. 계속해서 구글링을 통해 에러를 해결해 보려고 하였으나, 답을 찾기가 어려워 질문 드립니다.!
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해결됨2시간으로 끝내는 프론트엔드 테스트 기본기
테스트코드의 소스코드 관련 문의
안녕하세요, 강의 구매 후 오늘부터 강의 시작했는데올려주신 깃헙 레포에서 확인한 소스코드는 jest, cypress 테스트 환경에 필요한 소스코드가 모두 작성되어 있어서, 만일 강의를 보며 직접 작성을 해보고 싶은 경우에는 어떻게 해야하는지 모르겠습니다. 해당 프로젝트에 있는 파일의 내용을 주석 처리하고 작성 및 테스트를 해봐야 하는건가요?혹은 강의 내용으로 전체적인 흐름을 보면서, 제가 다시 복습하는 의미로 해당 프로젝트 소스 코드를 봐야하는건가요?
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해결됨모두를 위한 대규모 언어 모델 LLM(Large Language Model) Part 2 - 랭체인(LangChain)으로 나만의 ChatGPT 만들기
llm모델과 vectordb를 생성하는 retrevial모델이 다른경우, 어떻게 작동하는지 궁금합니다.
안녕하세요, 수업을 잘 듣고 사용하고 있는 기업 연구원입니다.llm모델과 retrevial모델이 다른 경우 벡터값이 다를텐데, 어떻게 작동하는지 모르겠어서 질문드립니다.자세한 내용은 아래와 같습니다.Retrevial모델로는 mpnet을 사용합니다.model_name = "sentence-transformers/all-mpnet-base-v2" model_kwargs = {"device": "cuda:0"} embeddings = HuggingFaceEmbeddings(model_name=model_name, model_kwargs=model_kwargs )이러한 임베딩 모델을 선언한 뒤에, chroma로 vectordb를 만들었다고 가정하고,llm틀은 llama2를 사용하여 쿼리 파이프라인을 만들었습니다.retriever = vectordb.as_retriever() query_pipeline = transformers.pipeline( "text-generation", model=model, # 모델id: 'meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf'로 함 (생략됨) tokenizer=tokenizer, torch_dtype=torch.float16, device_map= device, ) llm = HuggingFacePipeline(pipeline=query_pipeline) qa = RetrievalQA.from_chain_type( llm=llm, chain_type="stuff", retriever=retriever, verbose=True )이런식으로 해서 사용을 해도 사용이 잘 되는 것을 확인했습니다만 이해가 안됩니다. 제가 '쿼리'를 보내면, llama2 모델이 벡터화를 할 것이고, 벡터db에서 찾을때는 "sentence-transformers/all-mpnet-base-v2"이 모델로 벡터화 된 데이터를 찾을 것인데 이 두 벡터 값이 다를 것 같은데 왜 작동이 되는 건가요? 제 생각으로는 두개의 다른 모델이라면 같은 문장이어도 다른 벡터값을 가질텐데, 어떻게 이게 두개의 언어모델이 다른데 작동하는건지 궁금합니다. 답변 기다리겠습니다. 감사합니다:) 좋은 교육 받을 수 있어서 기쁩니다.
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해결됨초보자를 위한 ChatGPT API 활용법 - API 기본 문법부터 12가지 프로그램 제작 배포까지
"02_ChatGPT_API_Code.ipynb" 소스 코드가 Github에 올려져 있는 소스와 다릅니다.
ch2 듣고 있는데, "02_ChatGPT_API_Code.ipynb" 소스 코드가 Github에 올려져 있는 소스와 다르네요??VSCode 환경도 버전이 달라서인지 조금씩 다르고, 가상환경 표시도 안되는데(activate.bat 실행하면 오류는 안 나오더라구요) 어찌저찌 해보려고 하다가 저 예제에서는 짜증이 터져서 오늘은 더 못하겠습니다.환경이 달라서 커리큐럼상 50분 정도 듣는데 서너시간은 걸린 것 같습니다.(제가 뭘 빼먹었나 잘못했나 싶어서 PC 사용자도 새로 추가하고-기존 사용자명이 한글이라 문제가 있나 싶어서 영문 사용자 만들고 VSCode, Python도 새로 설치했습니다-강의를 여러번 반복해서 들어봤지만 따라하기가 너무 고되네요..
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미해결Python Institute 자격증을 통해 배우는 Python 기초 (Mini project: Chat GPT를 활용한 실시간 한글/영문 번역기 만들기)
강의 자료 다운로드 관련 문의
위의 사진과 같이 348p 분량의 PDF 파일을 제공해주신다고 하셨는데 혹시 어디서 다운로드 받을 수 있는 지 여쭤봐도 될까요?
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미해결React + GPT API로 AI회고록 서비스 개발 (원데이 클래스)
프롬프트 명령어 - 입력값과 동일한 언어로 받으려면 어떻게 작성할까요?
좋은 내용 감사합니다.프롬프트 내용중에 "Translate Into Korean~" 이라는 내용으로 답변을 한글로 받게 됩니다.혹시 [events] 밑에 오는 사용자 입력값과 동일한 언어로 결과를 받고 싶다면 어떻게 작성하면 될까요?강의 내용을 기준으로 다국어 서비스를 만들려고 하는데, 영어가 짧아서 질문 드려요
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미해결초보자를 위한 ChatGPT API 활용법 - API 기본 문법부터 12가지 프로그램 제작 배포까지
CH02_ 가상환경 활성화 안되는 이유
가상환경 활성화 코드를 입력해도 앞에 (ch02_env)가 안나오는데 이래도 괜찮은건가요?
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미해결초보자를 위한 ChatGPT API 활용법 - API 기본 문법부터 12가지 프로그램 제작 배포까지
CH02_pip install matplotlib 해도 그래프가 안 만들어져요
오류 이유가 뭔지 궁금합니다. pip install matplotlib 설치가 안되는거 같아요.영상 처음부터 보고 다시하고싶은데, 폴더를 지우고 다시 불러와도 이미 저장된게 그대로있는데 어떻게 초기화 하나요??
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미해결React와 Vue로 배우는 TypeScript 필수 개념 (feat. ChatGPT)
EventHandler Type이 React에서 정의한 타입인 이유가 궁금합니다.
React에서는 React 팀이 직접 만든 Event 타입을 사용하고, Vue에서는 MDN에서 제공하는 범용적 Event 타입을 사용한다고 하시고, React에서 가상 DOM 때문에 React 팀이 만든 Event 타입을 사용한다고 말씀 주셨습니다.하지만, Vue도 마찬가지로 vDOM을 사용하고 있는 것으로 알고 있어요. 🙂 그렇다면, Vue도 vDOM을 사용한다면 Template 문법 내부에서 범용적 Event 타입이 아니라 커스텀 이벤트 타입을 사용해야 맞는 것 아닌가요?굳이 React 에서 커스텀 이벤트 타입을 사용하는 이유와, Vue에서 범용적 이벤트 타입을 사용하는 각각의 이유가 있을 것 같은데, 이에 대한 궁금증이 생겨 질문드립니다!
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미해결모두를 위한 대규모 언어 모델 LLM(Large Language Model) Part 2 - 랭체인(LangChain)으로 나만의 ChatGPT 만들기
수업자료 제공 여부
안녕하세요? 파트1의 경우 수업자료 슬라이드가 올라와 있던데 파트2는 제공되지 않는지요? 감사합니다.
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미해결챗GPT와 파이썬으로 유튜브 AI 직원 만들기
openai.error.RateLimitError:
안녕하세요 현재 수업을 듣고있는 중에 아래와 같은 에러가 발생했습니다.openai.error.RateLimitError: You exceeded your current quota, please check your plan and billing details. For more information on this error 조금 찾아보았는데.. 아래 사항들에 전혀 해당하지 않습니다. 심지어 돈 주고 gpt4 사용하고 있는데.. 어떤 문제일지 여쭤봐도 될까요?- You are using a loop or a script that makes frequent or concurrent requests.- You are sharing your API key with other users or applications.- You are using a free plan that has a low rate limit.https://help.openai.com/en/articles/6891829-error-code-429-rate-limit-reached-for-requests
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해결됨2시간으로 끝내는 프론트엔드 테스트 기본기
테스트시 api 통신에 관한 질문입니다.
안녕하세요. 강의 열심히 수강중인 수강생입니다.jest와 cypress 강의를 보다가 보면 url 통신을 하는 부분은 실제 api 통신이 아닌, 미리 준비해둔 가상의 데이터를 사용하는데, 왜 테스트 시에는 mocking을 해주는 건가요? 구글링 해보면 테스트 코드의 의존성을 제거하기 위함이다 라고 많이 나오는데 개발자가 준비해둔 가상의 데이터를 response 해주면 결국 테스트 자체는 뭘 해도 다 ok가 될텐데 이러면 테스트라는거 자체가 의미가 없는게 아닌가요? 구글링해서 테스트시에 mock 처리를 해주는 이유를 찾아봤는데, 이게 결국은 내가 만들어둔 더미데이터를 넣어주면 무조건 그대로 움직이게 되는데 그러면 이 테스트 자체를 하는게 어떤 의미인지를 잘 모르겠습니다. 제가 뭔가 잘못 생각하고 있는건지... 질문 한번 올려봅니다.
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미해결챗GPT와 파이썬으로 유튜브 AI 직원 만들기
openai 버전 문제로 실습을 따라하는데 문제가 발생하네요.
강사님 안녕하세요. 위에 체크된 부분부터 실습시 디버깅이 좀 어려워지고 있어서 질문을 드립니다.저는 처음부터 openai 설치 버전을 2023.12.23일 기준 최신버전 openai == 1.6.0 을 설치해서 실습을 진행하고 있습니다.강사님은 아마도 아래의 버전을 설치해서 실습을 진행하시는 것 같은데요. 혹시 openai 최선버전으로 update해서 올려주시나요? 동영상은 openai==0.28 버전을 설치해서 하신것 같아요.강사님 코드 git에서 그대로 받아서 실행해보면 다음과 같이 메시지가 나오네요.You tried to access openai.ChatCompletion, but this is no longer supported in openai>=1.0.0 - see the README at https://github.com/openai/openai-python for the API. You can run openai migrate to automatically upgrade your codebase to use the 1.0.0 interface.Alternatively, you can pin your installation to the old version, e.g. pip install openai==0.28
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미해결초보자를 위한 ChatGPT API 활용법 - API 기본 문법부터 12가지 프로그램 제작 배포까지
ch11 / 03_voicebot_app 에러관련..
안녕하세요 ch11예제 강의중에 에러가 나는부분이 있어서 질문 올립니다! 이번에는 뉴버전말고 예전버전 사용할수있게 버전을 맞추면서 가상환경 적용했습니다."03_voicebot_app 파일"pip install openai==0.28.1pip install streamlit-audiorecorderpip install gTTS설치하고 나서 key 넣고 클릭하여 녹음하기 누르고 다시 누르니까 지금과 같은 오류가 나오네요.. 확인 부탁드리겠습니다! FileNotFoundError: [WinError 2] 지정된 파일을 찾을 수 없습니다Traceback:File "C:\Users\sinho\Desktop\Project\python_Project_OpenAi\inflearn_chatGPT-main\ch11\03_voicebot_app.py", line 115, in main audio = audiorecorder("클릭하여 녹음하기", "녹음중...")File "C:\Users\sinho\Desktop\Project\python_Project_OpenAi\inflearn_chatGPT-main\ch11\ch11_env\lib\site-packages\audiorecorder\__init__.py", line 27, in audiorecorder audio_segment = AudioSegment.from_file(BytesIO(b64decode(base64_audio)))File "C:\Users\sinho\Desktop\Project\python_Project_OpenAi\inflearn_chatGPT-main\ch11\ch11_env\lib\site-packages\pydub\audio_segment.py", line 728, in from_file info = mediainfo_json(orig_file, read_ahead_limit=read_ahead_limit)File "C:\Users\sinho\Desktop\Project\python_Project_OpenAi\inflearn_chatGPT-main\ch11\ch11_env\lib\site-packages\pydub\utils.py", line 274, in mediainfo_json res = Popen(command, stdin=stdin_parameter, stdout=PIPE, stderr=PIPE)File "C:\Users\sinho\AppData\Local\Programs\Python\Python310\lib\subprocess.py", line 969, in __init__ self._execute_child(args, executable, preexec_fn, close_fds,File "C:\Users\sinho\AppData\Local\Programs\Python\Python310\lib\subprocess.py", line 1438, in _execute_child hp, ht, pid, tid = _winapi.CreateProcess(executable, args,
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미해결초보자를 위한 ChatGPT API 활용법 - API 기본 문법부터 12가지 프로그램 제작 배포까지
CH02 - 주피터 노트북 파일 실행시 오류
쥬피터 노트북 파일에서 코드 부분의 간단한 스크립트를 실행하면 "1+1" 한참 시간이 소요되고 그 후에 아래와 같은 오류가 나타납니다.어디를 보아야 할까요?.. ㅡㅡ "Failed to start the Kernel. Unable to start Kernel 'ch02_env (Python)' due to a timeout waiting for the ports to get used. View Jupyter [log](command:jupyter.viewOutput) for further details." 상세 로그는 아래와 같습니다.Visual Studio Code (1.85.1, undefined, desktop) Jupyter Extension Version: 2023.11.1003402403. Python Extension Version: 2023.22.1. Pylance Extension Version: 2023.12.1. Platform: win32 (x64). Workspace folder k:\My files\Inflearn_chatgpt\inflearn_chatGPT-main\ch02, Home = c:\Users\parkdg 09:59:34.230 [info] Start refreshing Kernel Picker (1703206774230) 09:59:34.236 [info] Using Pylance 09:59:34.620 [info] Start refreshing Interpreter Kernel Picker 09:59:36.436 [info] Starting Kernel startUsingPythonInterpreter, .jvsc74a57bd0d4a87738910ea0fd9afa86e7d6320d0a9ae5dfbb4e715529ddcf2fa326b6cdcd.k:\My files\Inflearn_chatgpt\inflearn_chatGPT-main\ch02\ch02_env\Scripts\python.exe.k:\My files\Inflearn_chatgpt\inflearn_chatGPT-main\ch02\ch02_env\Scripts\python.exe.-m#ipykernel_launcher (Python Path: k:\My files\Inflearn_chatgpt\inflearn_chatGPT-main\ch02\ch02_env\Scripts\python.exe, Venv, ch02_env, 3.11.6) for 'k:\My files\Inflearn_chatgpt\inflearn_chatGPT-main\ch02\01_Jupyter_Notebook_Exp.ipynb' (disableUI=true) 10:00:09.900 [warn] Failed to get activated env vars for k:\My files\Inflearn_chatgpt\inflearn_chatGPT-main\ch02\ch02_env\Scripts\python.exe in 33842ms 10:00:09.901 [error] Unable to determine site packages path for python k:\My files\Inflearn_chatgpt\inflearn_chatGPT-main\ch02\ch02_env\Scripts\python.exe (Venv) 10:00:22.738 [info] Process Execution: k:\My files\Inflearn_chatgpt\inflearn_chatGPT-main\ch02\ch02_env\Scripts\python.exe -m pip list 10:00:22.779 [warn] Failed to get activated env vars for k:\My files\Inflearn_chatgpt\inflearn_chatGPT-main\ch02\ch02_env\Scripts\python.exe in 46034ms 10:00:22.779 [error] Unable to determine site packages path for python k:\My files\Inflearn_chatgpt\inflearn_chatGPT-main\ch02\ch02_env\Scripts\python.exe (Venv) 10:00:30.146 [info] Process Execution: k:\My files\Inflearn_chatgpt\inflearn_chatGPT-main\ch02\ch02_env\Scripts\python.exe -c "import ipykernel; print(ipykernel.__version__); print("5dc3a68c-e34e-4080-9c3e-2a532b2ccb4d"); print(ipykernel.__file__)" 10:00:30.327 [warn] Failed to get activated env vars for ~\AppData\Local\Programs\Python\Python311\python.exe in 173ms 10:00:30.497 [info] Process Execution: ~\AppData\Local\Programs\Python\Python311\python.exe -c "import site;print("USER_BASE_VALUE");print(site.USER_SITE);print("USER_BASE_VALUE");" 10:00:31.657 [info] Process Execution: ~\AppData\Local\Programs\Python\Python311\python.exe ~\.vscode\extensions\ms-toolsai.jupyter-2023.11.1003402403-win32-x64\pythonFiles\vscode_datascience_helpers\kernel_interrupt_daemon.py --ppid 40304 > cwd: ~\.vscode\extensions\ms-toolsai.jupyter-2023.11.1003402403-win32-x64\pythonFiles\vscode_datascience_helpers 10:00:39.590 [info] Process Execution: k:\My files\Inflearn_chatgpt\inflearn_chatGPT-main\ch02\ch02_env\Scripts\python.exe -m ipykernel_launcher --f=~\AppData\Roaming\jupyter\runtime\kernel-v2-403047aAa1r83eMCu.json > cwd: k:\My files\Inflearn_chatgpt\inflearn_chatGPT-main\ch02 10:00:40.761 [info] End refreshing Kernel Picker (1703206774230) 10:01:25.672 [info] Handle Execution of Cells 2 for k:\My files\Inflearn_chatgpt\inflearn_chatGPT-main\ch02\01_Jupyter_Notebook_Exp.ipynb 10:01:39.606 [error] waitUntilUsed timed out [Error: timeout at Timeout.d (~\.vscode\extensions\ms-toolsai.jupyter-2023.11.1003402403-win32-x64\dist\extension.node.js:55:1754) at listOnTimeout (node:internal/timers:569:17) at process.processTimers (node:internal/timers:512:7)] 10:01:39.606 [error] Disposing kernel process due to an error Error: Unable to start Kernel 'ch02_env (Python)' due to a timeout waiting for the ports to get used. View Jupyter [log](command:jupyter.viewOutput) for further details.
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해결됨초보자를 위한 ChatGPT API 활용법 - API 기본 문법부터 12가지 프로그램 제작 배포까지
Ch08 / dalle-2모델 사용관련..
안녕하세요 추가적으로 궁금한점이 있어서 질문드립니다.ch08파일에 01번 버전이 2가지가 있는데요.01_dalle_exp 파일의경우 처음에는 에러가 났다가 에러잡고 사용하니까 정상출력이되는데..01_dalle_exp_NewVersion 파일의 경우 client = openai.OpenAI(api_key = API_KEY)AttributeError: module 'openai' has no attribute 'OpenAI' 라고 나오는데.. 같은 key값을 활용해도 뉴버전은 저렇게 나옵니다. 이유가 무엇인지 궁금하네요.
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해결됨초보자를 위한 ChatGPT API 활용법 - API 기본 문법부터 12가지 프로그램 제작 배포까지
Ch08-02~03 파일 / 인스타그램 IP차단 과련..
안녕하세요어제 Ch07번은 해결했는데요.... Ch08의 인스타그램의 경우 봇으로 판단하는지 차단시키는데 해결방안이 무엇인지 궁금합니다. 코드는 사용예제 코드랑 같고 02~03 파일 둘다 차단관련 내용이 나옵니다.오류 내용입니다.ProxyAddressIsBlocked: Instagram has blocked your IP address, use a quality proxy provider (not free, not shared)Traceback:File "C:\Users\sosgx\Desktop\Project\python_Project_OpenAi\inflearn_chatGPT-main\ch08\03_instabot_app.py", line 136, in <module> main()File "C:\Users\sosgx\Desktop\Project\python_Project_OpenAi\inflearn_chatGPT-main\ch08\03_instabot_app.py", line 132, in main uploadinstagram(st.session_state["description"])File "C:\Users\sosgx\Desktop\Project\python_Project_OpenAi\inflearn_chatGPT-main\ch08\03_instabot_app.py", line 24, in uploadinstagram cl.login(st.session_state["instagram_ID"], st.session_state["instagram_Password"])File "C:\Users\sosgx\Desktop\Project\python_Project_OpenAi\inflearn_chatGPT-main\ch08\ch08_env\lib\site-packages\instagrapi\mixins\auth.py", line 441, in login logged = self.private_request("accounts/login/", data, login=True)File "C:\Users\sosgx\Desktop\Project\python_Project_OpenAi\inflearn_chatGPT-main\ch08\ch08_env\lib\site-packages\instagrapi\mixins\private.py", line 542, in private_request raise eFile "C:\Users\sosgx\Desktop\Project\python_Project_OpenAi\inflearn_chatGPT-main\ch08\ch08_env\lib\site-packages\instagrapi\mixins\private.py", line 527, in private_request self._send_private_request(endpoint, **kwargs)File "C:\Users\sosgx\Desktop\Project\python_Project_OpenAi\inflearn_chatGPT-main\ch08\ch08_env\lib\site-packages\instagrapi\mixins\private.py", line 447, in _send_private_request raise ProxyAddressIsBlocked(**last_json)
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해결됨초보자를 위한 ChatGPT API 활용법 - API 기본 문법부터 12가지 프로그램 제작 배포까지
Ch07 - 04파일 / timeout 에러
안녕하세요Ch07 - 04_Translate_app_NewVersion 파일로 강의내용 보고있는데 따라하는중에 오류가 나와서 해결방법을 못찾아서 질문 내용 올립니다! openai key는 다른 예제로 했을때는 이상이 없는데요. TypeErro: BaseClient.build_request() got an unexpected keyword argument 'timeout'이렇게 오류가 나옵니다. ##### 기본 정보 불러오기 #### # Streamlit 패키지 추가 import streamlit as st # OpenAI 패키지 추가 import openai # 구글 번역 패키지 추가 from googletrans import Translator # Deepl 번역 패키지 추가 import deepl # 파파고 API요청을 위한 Requests 패키지 추가 import requests ##### 기능 구현 함수 ##### # ChatGPT 번역 def gpt_translate(messages, apikey): client = openai.OpenAI(api_key = apikey) messages_prompt = [{"role": "system", "content": f'Translate the following english text into Korean. Text to translate : {messages}'}] response = client.chat.completions.create( model="gpt-3.5-turbo", messages=[{"role": "user", "content": messages_prompt}]) return response.choices[0].message.content # 파파고 번역 def papago_translate(text,PAPAGO_ID,PAPAGO_PW): data = {'text' : text, 'source' : 'en', 'target': 'ko'} url = "https://openapi.naver.com/v1/papago/n2mt" header = {"X-Naver-Client-Id":PAPAGO_ID, "X-Naver-Client-Secret":PAPAGO_PW} response = requests.post(url, headers=header, data=data) rescode = response.status_code if(rescode==200): send_data = response.json() trans_data = (send_data['message']['result']['translatedText']) return trans_data else: print("Error Code:" , rescode) # 구글 번역 def google_trans(messages): google = Translator() result = google.translate(messages, dest="ko") return result.text # 디플 번역 def deepl_translate(text, deeplAPI): translator = deepl.Translator(deeplAPI) result = translator.translate_text(text, target_lang="KO") return result.text ##### 메인 함수 ##### def main(): # 기본 설정 st.set_page_config( page_title="번역 플랫폼 모음", layout="wide") # session state 초기화 if "OPENAI_API" not in st.session_state: st.session_state["OPENAI_API"] = "" if "PAPAGO_ID" not in st.session_state: st.session_state["PAPAGO_ID"] = "" if "PAPAGO_PW" not in st.session_state: st.session_state["PAPAGO_PW"] = "" if "DeeplAPI" not in st.session_state: st.session_state["DeeplAPI"] = "" # 사이드바 바 생성 with st.sidebar: # Open AI API 키 입력받기 st.session_state["OPENAI_API"] = st.text_input(label='OPENAI API 키', placeholder='Enter Your OpenAI API Key', value='',type='password') st.markdown('---') # PAPAGO API ID/PW 입력받기 st.session_state["PAPAGO_ID"] = st.text_input(label='PAPAGO API ID', placeholder='Enter PAPAGO ID', value='') st.session_state["PAPAGO_PW"] = st.text_input(label='PAPAGO API PW', placeholder='Enter PAPAGO PW', value='',type='password') st.markdown('---') # PAPAGO API ID/PW 입력받기 st.session_state["DeeplAPI"] = st.text_input(label='Deepl API 키', placeholder='Enter Your Deepl API API Key', value='',type='password') st.markdown('---') # 제목 st.header('번역 플랫폼 비교하기 프로그램') # 구분선 st.markdown('---') st.subheader("번역을 하고자 하는 텍스트를 입력하세요") txt = st.text_area(label="",placeholder="input English..", height=200) st.markdown('---') st.subheader("ChatGPT 번역 결과") st.text("https://openai.com/blog/chatgpt") if st.session_state["OPENAI_API"] and txt: result = gpt_translate(txt,st.session_state["OPENAI_API"]) st.info(result) else: st.info('API 키를 넣으세요') st.markdown('---') st.subheader("파파고 번역 결과") st.text("https://papago.naver.com/") if st.session_state["PAPAGO_ID"] and st.session_state["PAPAGO_PW"] and txt: result = papago_translate(txt,st.session_state["PAPAGO_ID"],st.session_state["PAPAGO_PW"]) st.info(result) else: st.info('파파고 API ID, PW를 넣으세요') st.markdown('---') st.subheader("Deepl 번역 결과") st.text("https://www.deepl.com/translator") if st.session_state["DeeplAPI"] and txt: result = deepl_translate(txt,st.session_state["DeeplAPI"]) st.info(result) else: st.info('API 키를 넣으세요') st.subheader("구글 번역 결과") st.text("https://translate.google.co.kr/") if txt: result = google_trans(txt) st.info(result) else: st.info("API키가 필요 없습니다") st.markdown('---') if __name__=="__main__": main() 강의 예제 코드랑 동일합니다. 오류TypeError: BaseClient.build_request() got an unexpected keyword argument 'timeout'Traceback:File "C:\Users\sosgx\Desktop\Project\python_Project_OpenAi\inflearn_chatGPT-main\ch07\ch07_env\lib\site-packages\streamlit\runtime\scriptrunner\script_runner.py", line 534, in _run_script exec(code, module.__dict__)File "C:\Users\sosgx\Desktop\Project\python_Project_OpenAi\inflearn_chatGPT-main\ch07\04_Translate_app_NewVersion.py", line 142, in <module> main()File "C:\Users\sosgx\Desktop\Project\python_Project_OpenAi\inflearn_chatGPT-main\ch07\04_Translate_app_NewVersion.py", line 109, in main result = gpt_translate(txt,st.session_state["OPENAI_API"])File "C:\Users\sosgx\Desktop\Project\python_Project_OpenAi\inflearn_chatGPT-main\ch07\04_Translate_app_NewVersion.py", line 18, in gpt_translate response = client.chat.completions.create(File "C:\Users\sosgx\Desktop\Project\python_Project_OpenAi\inflearn_chatGPT-main\ch07\ch07_env\lib\site-packages\openai\_utils\_utils.py", line 270, in wrapper return func(*args, **kwargs)File "C:\Users\sosgx\Desktop\Project\python_Project_OpenAi\inflearn_chatGPT-main\ch07\ch07_env\lib\site-packages\openai\resources\chat\completions.py", line 645, in create return self._post(File "C:\Users\sosgx\Desktop\Project\python_Project_OpenAi\inflearn_chatGPT-main\ch07\ch07_env\lib\site-packages\openai\_base_client.py", line 1088, in post return cast(ResponseT, self.request(cast_to, opts, stream=stream, stream_cls=stream_cls))File "C:\Users\sosgx\Desktop\Project\python_Project_OpenAi\inflearn_chatGPT-main\ch07\ch07_env\lib\site-packages\openai\_base_client.py", line 853, in request return self._request(File "C:\Users\sosgx\Desktop\Project\python_Project_OpenAi\inflearn_chatGPT-main\ch07\ch07_env\lib\site-packages\openai\_base_client.py", line 873, in _request request = self._build_request(options)File "C:\Users\sosgx\Desktop\Project\python_Project_OpenAi\inflearn_chatGPT-main\ch07\ch07_env\lib\site-packages\openai\_base_client.py", line 468, in _build_request return self._client.build_request( # pyright: ignore[reportUnknownMemberType]
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미해결ChatGPT 영어 상황극 채팅 서비스 만들기 (Feat. 파이썬/장고채널스)
웹소켓 통신과 비동기처리 개념에 관해 질문 드립니다~
안녕하세요~알차고 담백한 강의 만들어주셔서 감사합니다!보는 사람까지 코딩이 참 쉽게 느껴지게 만드는 선생님의 코딩 실력이 너무 부럽네요~! 강의에서 다루는 내용과 관련된 개념과 조언을 구하고 싶은 부분에 관해 질문 좀 드릴게요.먼저 개념 관련 질문부터 드릴게요. 강의를 따라가는 데는 전혀 문제가 없었지만 제가 비전공자이다 보니 아래와 같은 웹소켓과 비동기처리에 관한 기본적인 개념이 헷갈리더라고요. 웹소켓으로 통신하면 애초에 병렬 처리가 이루어지는 게 맞나요? 여러 사람이 동시에 이 상황극 서비스를 이용해도 각 이용자와 ChatGPT 간의 대화는 독립적으로 진행되고, 그러니 모델로부터 답변을 받는 데 걸리는 시간도 일반적으로 ChatGPT 이용할 때와 같은 게 맞나요?consumer에서 async def를 사용하는 경우는 해당 메소드 안에서 처리하는 작업 중에 동시 처리가 가능한 작업이 있을 때가 맞나요? 이 강의에서 consumer의 메소드를 def로 구성한 건 메소드 안에서 작업이 순차적으로 진행되기 때문에 굳이 async def를 사용할 필요가 없기 때문인 거죠? 이어서 제가 개인적으로 진행하고 있는 프로젝트 관련해서 조언 좀 부탁드릴게요.개인 프로젝트로 주문봇 서비스를 만드는 중이고, 주문봇 페이지, 커뮤니티 페이지 등으로 구성된 홈페이지를 개발해서 실제 서비스 운영까지 목표로 삼고 있습니다. 궁금한 점은, 가령 주문봇 애플리케이션, 리뷰 어플리케이션, 커뮤니티 어플리케이션 등으로 구성된 장고 프로젝트를 서로 다른 가게에서 독립적으로 사용할 수 있게 하려면 어떻게 해야 하나요? 제가 만들려는 서비스를 기반으로 각 가게에서 자신의 홈페이지를 운영하게 할 수 있는 방법으로는 무엇이 있는지 궁금합니다.제가 만들려는 서비스를 배포하고 운영하기 위해서 필요한 기술에 대해서도 알고 싶습니다. 장고와 리액트로 서비스를 구현하고 배포와 운영은 클라우드 서비스를 이용해야겠다 정도로만 생각하고 있는데, 필요한 기술 스택에 관한 큰 그림을 좀 더 명확하고 현실적으로 그리고 싶어 질문 드려 봅니다.