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run pod credit 관련 제보

미해결

[개정판] 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드

저는 강사님의 refer & earn 주소로 runpod.io 사이트 열고, 영상에 나온 팝업창 누르고 구글 계정으로가입하고 10달러 결제까진 순조롭게 되었습니다....만 5달러는 안들어왔고 딱 결제한만큼 10달러만 있네요! 다른 분들은 어떻게... 추가로 5달러 받으셨는지 궁금합니다.

  • python
  • 머신러닝
  • 딥러닝
  • 컴퓨터-비전
limtony1 댓글 2 좋아요 0 조회수 158

강의 순서

해결됨

코딩 테스트 합격을 위한 리트코드 핵심 문제 풀이

강의 수강 방법에 대해서 질문이 있습니다. 저는 Blind75를 순서대로 풀고 있는데 강의 순서랑은 Blind75 순서랑 조금 다르더라구요 자료구조 알고리즘을 모르는 상태로 강의를 시작해도 되는지 1번과 연계되는 질문으로 일단 문제 풀이를 시도하되 한 문제당 어느정도의 시간을 두고 풀면 되는지 보통 10분 정도 고민해보고 정말 모르겠다면 문제풀이 강의를 바로 들어보는 편입니다. Blind75 순서대로 문제를 풀면서 풀지 못한 문제에 대해서만 강의를 시청하면 되는지 좋은 강의 만들어주셔서 감사합니다.

  • python
  • 코딩-테스트
  • 알고리즘
  • data-structure
shin jiun 댓글 1 좋아요 1 조회수 149

langchain howto/sequence는 지금 doc 공식 사이트 어디서 확인할 수 있나요?

미해결

RAG를 활용한 LLM Application 개발 (feat. LangChain)

| 이런 파이프라인 문법 수업중에 보이는 how-to-guides의 링크가 어디인가요? 공식문서가 많이 업데이트 되었는지 수업 전반으로 일치하는 부분 찾기가 너무 힘드네요...

  • vector-database
  • llm
  • langchain
  • rag
  • openai-api
Jeong-ah Yoon 댓글 1 좋아요 1 조회수 120

new_question에 대한 답 출력

해결됨

RAG를 활용한 LLM Application 개발 (feat. LangChain)

new_question 이 ''연봉 5천만원인 거주자의 소득세는 얼마인가요?'' 이라는 질문만 내놓고, 답은 내놓지 않습니다 %pip install python-dotenv langchain langchain-upstage langchain-community langchain-text-splitters langchain-pinecone docx2txt from langchain_community.document_loaders import Docx2txtLoader from langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter( chunk_size=1500, chunk_overlap=200, ) loader = Docx2txtLoader('./tax.docx') document_list = loader.load_and_split(text_splitter=text_splitter) from dotenv import load_dotenv from langchain_upstage import UpstageEmbeddings # 환경변수를 불러옴 load_dotenv() # OpenAI에서 제공하는 Embedding Model을 활용해서 `chunk`를 vector화 embedding = UpstageEmbeddings(model="embedding-query") from langchain_pinecone import PineconeVectorStore # 데이터를 처음 저장할 때 index_name = 'tax-upstage-index' database = PineconeVectorStore.from_documents(document_list, embeddin g, index_name=index_name) query = '연봉 5천만원인 직장인의 소득세는 얼마인가요?' # `k` 값을 조절해서 얼마나 많은 데이터를 불러올지 결정 retrieved_docs = database.similarity_search(query, k=3) retrieved_docs from langchain_upstage import ChatUpstage llm = ChatUpstage() from langchain_core.prompts import PromptTemplate prompt_with_template = '아래 질문에 답변해주세요:\n\n {query}' prompt_template = PromptTemplate(template=prompt_with_template, input_variables={"query"}) from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate dictionary = ["사람을 나타내는 표현 -> 거주자"] prompt = ChatPromptTemplate.from_template(f""" 사용자의 질문을 보고, 우리의 사전을 참고해서 사용자의 질문을 변경해주세요. 만약 변경할 필요가 없다고 판단된다면, 사용자의 질문을 변경하지 않아도 됩니다. 그런 경우에는 질문만 리턴해주세요 사전: {dictionary} 질문: {{question}} """) dictionary_chain = prompt | llm | StrOutputParser() tax_chain = {"query": dictionary_chain} | prompt_template new_question = dictionary_chain.invoke({"question": query}) new_question RetrievalQA 가 사라져서 PromptTemplate 랑 Pinecorn으로 어떻게든 대체하려고 했는데 엉망이 된거 같습니다. ㅠㅠ 어떻게 하면 답까지 내놓게 할 수 있을까요?

  • vector-database
  • llm
  • langchain
  • rag
  • openai-api
다화 (만점) 댓글 2 좋아요 0 조회수 98

"pip install pykrx" 설치 내용 강의 누락

해결됨

챗GPT와 파이썬으로 주식 자동매매 앱 및 웹 투자 리포트 만들기

강의 내용 중에 "pip install pykrx" 이 부분에 대한 설명을 해 주신다고 했지만 나중에 VS CODE만 설명하시면서 실제로는 강의에서 빠져 있어서 기존 문의드린 오류가 난 게 아닌가 합니다. 느낌으로는 conda promp 상에서 실행하면 될 것 같은데 안되네요. "pip install pykrx" 를 어디에 설치해야 하나요? 아래 2곳에서는 안됩니다.

  • python
  • 재테크
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  • 프롬프트엔지니어링
xatron 댓글 2 좋아요 0 조회수 145

도서, 그리고 로드맵 강의 순서

해결됨

한시간으로 끝내는 LangChain 기본기

안녕하세요, 일단 책 출간하는 점 축하드립니다. 그리고 여쭤볼 사항이 있습니다. 제이쓴님의 "AI Agent 실무 적용 완전 정복 로드맵" 강의를 전부 구매했고, 현재 한시간으로 끝내는 LangChain 기본기만 전부 들은 상태입니다. 지금까지 나온 강의는 다 듣고 복습하는 느낌으로 책을 읽는 게 좋을까요? 1) AI Agent 실무 적용 완전 정복 로드맵 -> 책 -> 신규강의 2) 책 -> AI Agent 실무 적용 완전 정복 로드맵 + 추후 신규강의

  • 프롬프트엔지니어링
  • llm
  • langchain
다화 (만점) 댓글 2 좋아요 0 조회수 116

md vs txt 차이..

미해결

LangGraph를 활용한 AI Agent 개발 (feat. MCP)

안녕하세요. 강의 도중에 세법 pdf => 마크다운 변경후에 Spliiter로 분할하면, 표가 짤려서 답변이 생성이 잘 안될수도 있다고 하셔서 txt로 진행한다고 하셨는데.. 전 궁금한게 txt도 마차가지로 스플릿을 하더라도 짤리지 않나요..? text_spliters = RecursiveCharacterTextSplitter( chunk_size=1500, chunk_overlap = 100, separators=['\n\n','\n'] ) 청크사이즈가 1500 이니까 뭔가 표랑 경계선이 겹치게 되면 txt도 마찬가지 짤리는게 아닐까.. 생각이 들어서요

  • 프롬프트엔지니어링
  • llm
  • ai-agent
  • langgraph
  • mcp
km9311 댓글 2 좋아요 0 조회수 220

25강에서 items is not defined 오류가 납니다.

해결됨

원클릭으로 AI가 생성해주는 Youtube 쇼츠 만들기 자동화(with n8n)

25강에서 코드 실행할 때 items is not defined 오류가 발생합니다. 뭘 잘못 했을까요?

  • python
  • youtube-api
  • n8n
  • ai-활용-(ax)
윤종규 댓글 2 좋아요 0 조회수 99

fulltext index 생성이 안됩니다

미해결

graphRAG - Neo4J로 구현하는 지식 그래프 기반 RAG 시스템 (feat. LangChain)

지식그래프(KG) 검색 - 전문 검색에서 fulltext index 생성이 안됩니다. 여러번 실행해도 동일합니다. 아래 3개 중 movie_title_tagline_fulltext만 생성되고 movie_title_fulltext와 person_name_fulltext는 실행해도 반응이 없습니다. SHOW FULLTEXT INDEXES를 실행하면 movie_title_tagline_fulltext만 표시됩니다. Neo4j 버전: 버전 2.1.1(2.1.1) Neo4j는 Desktop 버전으로 실행했습니다. [참고] 실행 파일: KG_P1_03_neo4j_movie_03_full-text_search.ipynb [스크립트] CREATE FULLTEXT INDEX movie_title_fulltext IF NOT EXISTS FOR (m:Movie) ON EACH [m.title] CREATE FULLTEXT INDEX movie_title_tagline_fulltext IF NOT EXISTS FOR (m:Movie) ON EACH [m.title, m.tagline] CREATE FULLTEXT INDEX person_name_fulltext IF NOT EXISTS FOR (p:Person) ON EACH [ p.name ]

  • dbms/rdbms
  • neo4j
  • llm
  • langchain
  • rag
한경만 댓글 2 좋아요 0 조회수 74

OpenAI API 호출 때문에 발생하는 Error code: 429 문제

미해결

LangGraph를 활용한 AI Agent 개발 (feat. MCP)

gpt 유료 버전을 결제해야 하는 걸까요? 무료로는 불가능 할까요?

  • 프롬프트엔지니어링
  • llm
  • ai-agent
  • langgraph
  • mcp
댓글 2 좋아요 0 조회수 171

koa.exe 파일 부재

해결됨

챗GPT와 파이썬으로 주식 자동매매 앱 및 웹 투자 리포트 만들기

키움API 자료 받고 설치했는데 아래 이미지처럼 koastudios 파일 자체가 생성되질 않네요. 이 부분도 버전업에 따른 변경일까요?

  • python
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  • chatgpt
  • 프롬프트엔지니어링
xatron 댓글 3 좋아요 0 조회수 130

20강 BGM 시트행추가하기 노드 만들때

해결됨

원클릭으로 AI가 생성해주는 Youtube 쇼츠 만들기 자동화(with n8n)

20강 BGM 시트행 추가하기 노드 만드는데 COLUMN 을 STATUS 로 VALUE 를 대기 OPTION 에서 return only first maching row를 선택했는데 첫번째 대기 외에도 나타나는거같습니다.. 왜그럴까요??

  • python
  • youtube-api
  • n8n
  • ai-활용-(ax)
깜자TV 댓글 3 좋아요 0 조회수 77

Creatomate에서 자동 캡션 질문입니다.

해결됨

원클릭으로 AI가 생성해주는 Youtube 쇼츠 만들기 자동화(with n8n)

자동 캡션에 쉼표, 물음표, 마침표 표시가 빠져있습니다. 첫번째 영상에는 있었습니다. 두번째는 없네요. 첫번째와 두번째는 다른 영상입니다. 어떻게 해야 쉼표, 물음표, 마침표를 붙일수 있나요?

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  • youtube-api
  • n8n
  • ai-활용-(ax)
파란행복 댓글 1 좋아요 0 조회수 53

시간복잡도 개념문제 Deque질문

미해결

코딩 테스트 합격자 되기 - 4주완성

[ 질문 배경 ] Deque에 대한 자료를 보면 포인터를 사용한다고 나와있습니다. 따라서 popleft()시 맨 좌측부터 포인터가 가르키며 삭제하게 되는데, 이는 논리적으로 "삭제"라는 개념보다는 포인터가 가르키는 곳을 다음으로 이동시킨다는 의미를 가진다고 gpt를 통해 알게 되었습니다. [ 질문 ] 그렇다면, popleft()시 포인터가 다음으로 이동할 시 메모리에 적재되어 있던 이전 값은 그대로 남아있게 될텐데, 그렇다면 이것은 메모리 낭비로 이어질 수 있지 않나요? 자바의 경우 가비지 컬렉터가 알아서 메모리를 관리하죠. GPT에게 물어보니 메모리 슬롯은 유지하며 재사용할 수 있도록 대기상태에 들어간다고 합니다. 그렇다면 이 재사용을 할지 말지에 대한 것은 누가 결정하며 어떻게 처리되나요? 궁금합니다. C의 경우 malloc 으로 메모리 빌림 , 메모리 반납을 거치게 되는데, 이 경우도 궁금합니다.

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  • 북-챌린지
태준 댓글 1 좋아요 0 조회수 79

Colab실습관련

미해결

파이썬을 활용한 머신러닝 딥러닝 입문

안녕하세요. 현재 회사 사무실에서 강의듣고 있는데, 일부 폐쇄망입니다. 그래서 Colab에서 실습 시 업로드 할 경우 아래 에러가 발생합니다. colab말고 다른방법은 없겟죠? A network error occurred and the request could not be completed. GapiError: A network error occurred and the request could not be completed.

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최범준 댓글 2 좋아요 0 조회수 109

자료구조 구현에 관한 질문

미해결

코딩 테스트 합격자 되기 - 파이썬 편

안녕하세요 강의에서 스택 구현하기에서 직접 구현할 일은 없다고 말씀해주시는데 코딩인터뷰를 하게되면 보통 자료구조를 직접 구현하는 과정이 많더라구요 그런걸 생각했을때 자료구조를 구현해보는것도 필요하지 않을까요..?

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chanwoo yang 댓글 2 좋아요 0 조회수 108

타임아웃 문제

미해결

처음 해보는 맞춤형 LLM 만들기 – LoRA & QLoRA 파인튜닝 입문

타임아웃 에러 때문에 마지막 실습이 어렵습니다. ==((====))== Unsloth 2026.1.2: Fast Llama patching. Transformers: 4.57.3. \\ /| Tesla T4. Num GPUs = 1. Max memory: 14.741 GB. Platform: Linux. O^O/ \_/ \ Torch: 2.9.0+cu126. CUDA: 7.5. CUDA Toolkit: 12.6. Triton: 3.5.0 \ / Bfloat16 = FALSE. FA [Xformers = None. FA2 = False] "-____-" Free license: http://github.com/unslothai/unsloth Unsloth: Fast downloading is enabled - ignore downloading bars which are red colored! --------------------------------------------------------------------------- TimeoutError Traceback (most recent call last) /usr/local/lib/python3.12/dist-packages/unsloth/models/_utils.py in _get_statistics(statistics, force_download) 1173 try: -> 1174 time_limited_stats_check() 1175 except TimeoutError: 6 frames /usr/local/lib/python3.12/dist-packages/unsloth_zoo/rl_environments.py in wrapper(*args, **kwargs) 774 elif effective_backend == "process": --> 775 return _run_in_subprocess(func, seconds, args, kwargs, 776 start_method=start_method, kill_grace=kill_grace) /usr/local/lib/python3.12/dist-packages/unsloth_zoo/rl_environments.py in _run_in_subprocess(func, seconds, args, kwargs, start_method, kill_grace) 701 proc.join() --> 702 raise TimeoutError(f"Timed out after {seconds:g}s") 703 except KeyboardInterrupt: TimeoutError: Timed out after 120s During handling of the above exception, another exception occurred: TimeoutError Traceback (most recent call last) /tmp/ipython-input-2933263888.py in <cell line: 0>() 4 5 # ✅ STEP 1: 모델 및 토크나이저 로딩 (Unsloth LLaMA 3.1 8B 기준) ----> 6 model, tokenizer = FastLanguageModel.from_pretrained( 7 model_name = "unsloth/Meta-Llama-3.1-8B", 8 max_seq_length = 2048, /usr/local/lib/python3.12/dist-packages/unsloth/models/loader.py in from_pretrained(model_name, max_seq_length, dtype, load_in_4bit, load_in_8bit, load_in_16bit, full_finetuning, token, device_map, rope_scaling, fix_tokenizer, trust_remote_code, use_gradient_checkpointing, resize_model_vocab, revision, use_exact_model_name, offload_embedding, float32_mixed_precision, fast_inference, gpu_memory_utilization, float8_kv_cache, random_state, max_lora_rank, disable_log_stats, qat_scheme, load_in_fp8, unsloth_tiled_mlp, *args, **kwargs) 582 load_in_8bit_kwargs = False 583 --> 584 model, tokenizer = dispatch_model.from_pretrained( 585 model_name = model_name, 586 max_seq_length = max_seq_length, /usr/local/lib/python3.12/dist-packages/unsloth/models/llama.py in from_pretrained(model_name, max_seq_length, dtype, load_in_4bit, token, device_map, rope_scaling, fix_tokenizer, model_patcher, tokenizer_name, trust_remote_code, revision, fast_inference, gpu_memory_utilization, float8_kv_cache, random_state, max_lora_rank, disable_log_stats, unsloth_vllm_standby, num_labels, qat_scheme, **kwargs) 2202 model_patcher.pre_patch() 2203 # For debugging - we use a download counter to see if environments are not breaking or if HF is down -> 2204 get_statistics(kwargs.get("local_files_only", False)) 2205 2206 if dtype is None: /usr/local/lib/python3.12/dist-packages/unsloth/models/_utils.py in get_statistics(local_files_only) 1212 disable_progress_bars() 1213 disabled = True -> 1214 _get_statistics(None) 1215 _get_statistics("repeat", force_download = False) 1216 total_memory = ( /usr/local/lib/python3.12/dist-packages/unsloth/models/_utils.py in _get_statistics(statistics, force_download) 1174 time_limited_stats_check() 1175 except TimeoutError: -> 1176 raise TimeoutError( 1177 "Unsloth: HuggingFace seems to be down after trying for 120 seconds :(\n" 1178 "Check https://status.huggingface.co/ for more details.\n" TimeoutError: Unsloth: HuggingFace seems to be down after trying for 120 seconds :( Check https://status.huggingface.co/ for more details. As a temporary measure, use modelscope with the same model name ie: ``` pip install modelscope import os; os.environ['UNSLOTH_USE_MODELSCOPE'] = '1' from unsloth import FastLanguageModel model = FastLanguageModel.from_pretrained('unsloth/gpt-oss-20b') ``` 해결 방법이 있을까요? 강사님...

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김종욱 댓글 2 좋아요 0 조회수 136

Update(수정)용 모델 질문 드립니다.

미해결

FastAPI 완벽 가이드

안녕하세요 교수님 강의를 통해 많은 도움을 받고 있는 수강생입니다. 수정 기능 구현 시, 전체 데이터를 Body에 담아 보내는 방식은 대용량 파일이나 멀티파트 폼 데이터 처리 시 효율성이 떨어지는 경험을 했습니다. 그래서 모든 필드를 Optional로 설정하여 부분 수정을 허용하게 하면 벨리데이션(Validation) 로직이 복잡해지는 문제가 발생했습니다. 현업에서는 어떤 식으로 업데이트 코드 스타일을 관리하는 것이 표준인지 교수님의 조언을 듣고 싶습니다. 감사합니다.

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김근모 댓글 2 좋아요 0 조회수 102

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