(261004) 본 강의 실습에 대한 현재 상황 공유

안녕하세요!
좋은 강의에 많은 도움 받고 있습니다. 제가 다른 인강을 많이 들어보지는 못했지만,
적당한 이론, 적당한 실습, 적당한 성취감이 잘 어우러져 계속 수강하고 싶게 만드는 강의라고 생각합니다.

이 강좌가 촬영된지 1년 이상이 지난 지금, 다른 수강생에 편의를 위하여 제가 이 강좌를 따라가면서 겪은 상황 크게 2가지를 공유 드립니다.

1. flux-schnell-lora를 사용할 때, prediction이 강좌에서 정의되지 않은 'starting'에 머무르는 경우 발생
   
   이 문제는 바로 뒷 강의에서 바로 설명해 주십니다. (강좌를 잘 따라왔다면 충분히 해결할 수 있는 상황이라, 저도 뒷 강의에서 해결해주신 대로 적용했습니다.)
   
   다만, 왜 starting에 오래 머무르는가?에 대해서 제가 사용하는 LLM AI에 물어보니, 1) 슈넬 모드의 콜드 스타트(아무도 안쓰다가 갑자기 사용되서 다시 스타트업에 소요되는 시간) 2) 개인 크레딧의 부족; 실제로 5달러 이하면 속도가 저하될수도 있다고 했습니다.
   
   결론적으로는 replicate 크레딧을 5달러 이상으로 맞춰준 다음에는 starting에 머무르는 상황이 거의 없던 것 같습니다.
   

2. 처음 flow를 완성한 후 active 상태로 돌려놓으니, schedule trigger 주기로 계속 AI생성 (제가 전혀 지시하지 않은)이미지가 디스코드로 전송되는 상황 발생
   
   이 문제는 다음 강의에서 다른 수강생이 Q&A로 올리신 상황과 동일한 것 같습니다.
   강사님이 언급해주신, AI Agent 노드의 system message에서 이런 상황이 발생하지 않도록 1차 장치를 해두었는데도 발생했습니다. (문제의 원인은 우리가 생성한 이미지를 같은 디스코드 방에 전송하기 때문에, 그 이미지를 다시 새로운 지시로 인식하고 새로운 이미지를 무한히 재생성하는 상황으로 추정)
   
   우선 제가 쓰는 LLM AI는 가장 첫 IF 노드에서, 받은 메세지가 url 타입이면 fail 시키는 로직을 추가할 것을 권유했고 그렇게 반영하니 active 상태에서도 더이상 같은 상황이 발생하지 않았습니다.

좋은 강의 만들어주신 강사님께 늘 감사드리고, 본 강의를 수강하시는 다른 수강생 분들께도 도움이 되었으면 좋겠습니다.