문의입니다.

안녕하세요. 답변 드리겠습니다. 본 강의를 준비하면서 도커와 파이썬 중심이 아니다보니 제가 여러 시도를 해보고 최적의 실행 방법을 찾는 과정에서 남은 찌꺼기 코드라고 생각해주시면 될 것 같습니다. 나중에 AI에 더 집중한 강의나 도커 기반의 오케스트레이션, 파이썬과 관련된 강의를 제작하게 된다면 사용될 내용입니다. 그래도 질문 주셨으니 해당 내용에 대한 답변을 드리자면 train_dog.sh, train_cat.sh 파일은 배치파일로 말씀해주신 것과 같이 train_dreambooth.py 파일을 각각 강아지, 고양이 생성에 맞게 환경변수를 설정하고 실행하는 파일입니다. 강의에서는 해당 내용이 사용되지 않고 http 리퀘스트에서 같이 넘어온 kind 변수를 통해 환경변수를 실행하죠. 좀 더 빨리 실행될 수 있을 것 같아 시도해보았던 내용입니다. # Compressed model to half size (4Gb -> 2Gb) ... 그리고 위 주석 내용은 학습한 모델을 저장하고 계속 사용할 수도 있으니 gdrive와 같은 클라우드 스토리지에 업로드 하기 전 저장 용량을 줄이기 위해 모델을 압축하는 과정의 코드입니다. 강의에서는 서비스 보안을 위해 생성된 이미지와 모델을 모두 지우도록 적용을 했습니다. 이렇게 깊게 살펴보실분이 계실지 모르고 남겨놓았습니다. 죄송합니다.

어떻게 SST라는 노드 패키지를 알게되셨고 사용하실 생각을 하셨나요?

안녕하세요. 답변 드리겠습니다. 저도 처음에는 AWS 콘솔에서 진행했습니다. 우리 프로젝트를 진행하기 위해선 Api Gateway, Lambda, S3, Route53 등등 많은 작업을 해야하는데, 만약 백엔드에서 무언가 수정이 됐다고 한다면 node.js 코드를 수정하고, 로컬에서 테스트해보고, 코드 묶음을 압축하고 S3에 업로드하고, Lambda 콘솔 들어가서 zip 파일 선택하고 적용하고 다시 테스트하고 심지어는 로컬 테스트와 Lambda에 올렸을 때 환경이 다른 부분이 있을 수 있어 지속적인 테스트 또한 불가피합니다. 단순히 학교 과제나 유지보수가 필요없는 단발성 프로젝트라면 수작업으로 AWS 콘솔에서 진행하는 것이 더 빠를수도 있겠죠. 하지만 많은 프로젝트가 그렇듯 반복적인 작업을 하다보면 어쩔 수 없이 효율성을 위해 자동화에 직면하게 됩니다. AWS와 똑같은 환경에서 테스트하고 명령어 한줄로 위에 나열했던 작업을 한번에 수행하는 것이 개발에 엄청난 시간적 효율을 가져다 줄 수 있습니다. 만약 SST라는 라이브러리가 없다면 저는 AWS에서 제공한 코드로 콘솔처럼 제어할 수 있는 CDK를 활용하여 자동화 파이프라인을 구축하고 사용했을 것입니다. 하지만 많은 사람들이 반복적으로 하는 작업들을 명령어 한 줄로 실행할 수 있는 라이브러리가 있다면 당연히 그것을 사용하는 것이 좋겠지요? 그래서 SST를 사용하게 되었습니다. SST는 단순히 AWS 작업을 하는 것 뿐만아니라 서버리스라는 우리가 사용하는 중요한 스택을 다루는데 큰 역할을 해주는 라이브러리입니다. SST가 없었을 때는 DynamoDB 테스트를 위해 로컬에서 DynamoDB를 도커로 구축하고 테스트 환경을 일일이 설정해야 했습니다. 더군다나 혼자하는 프로젝트가 아니라면 동시작업을 위한 테스트 DynamoDB를 외부환경에서 접속하게까지 만들어야 했습니다. 테스트를 위한 서버구축을 해야 했던 것이죠. 이 복잡한 것을 해결해 준 라이브러리가 SST고 서버리스를 기반으로 무언가 개발한다면 빼놓을 수 없는 필수 스택이 되었습니다. 글이 조금 길어졌는데, 결론을 말씀드리자면 내가 수작업으로 무언가 하고 있다가 이런 작업을 하는 라이브러리가 없나? 하고 찾아보니 SST를 찾게 되었습니다. 그리고 내가 달성하고자 하는 작업을 매번 수작업으로 진행했을 때의 시간과 새로운 지원 프로그램을 배우고 쓰는 시간을 비교해보니 배우는 것이 더 짧고 나중에 또 써먹을 수 있겠다는 판단이 들어 사용하게 되었습니다. 마지막으로 본질적이지 않은 지원 프로그램이라는 중요한 말씀을 하셨는데요. SST가 기반으로 삼고 있는 AWS와 서버리스라는 본질을 이해하고 있다면 그것을 사용하는 지원 프로그램을 배우는 시간은 훨씬 단축되어 배우는 시간의 압박보다는 오히려 내가 하고자 하는 작업을 더 빨리 수행할 수 있겠다는 생각이 먼저 드는 것 같습니다. 많은 지원 프로그램을 어떻게 쓰는지 배우는 것보다 그 프로그램들이 다루고 있는 본질을 배우신다면 나머지는 자연스럽게 따라오지 않을까.. 하는게 제 생각입니다. 간만에 많은 생각이 드는 질문을 받았네요. 질문 해주셔서 감사합니다.

Lecture 8-2 axios post 관련 오류 질문있습니다

요청의 헤더에 너무 큰 정보가 들어가있어서 나타나는 오류입니다. 단순하게는 https://ko.vitejs.dev/guide/troubleshooting#_431-request-header-fields-too-large 해당 링크와 같이 요청 헤더 크기를 늘릴 수 있습니다. 그런데, 증상을 해결할 뿐 원인해결은 아닌 것 같습니다. 혹시 CollectionInfo.jsx의 saveData 함수 부분을 캡쳐해서 올려주실 수 있을까요?

RunPod 실행 이후 Status 변화

(사진)runpod 템플릿의 app.py 안에 스크린샷에 있는 212번째 update_user_status(…,2) 부분이 dynamoDB에 실행 완료인 2로 업데이트 해주는 코드입니다. Runpod 로그에서 해당 구문까지 진행이 되었는지, 에러가 발생했는지 확인이 가능하실까요?

안녕하세요 도커파일 빌드 중 오류 질문드립니다.

안녕하세요! 캐시되어있는 걸 보니 여러번 시도해보신 것 같은데요, 지금 보내주신 내용으로는 저로썬 정확하게 원인 파악이 어려울 것 같습니다. 다운로드 하는데 꽤나 시간이 걸리는데 2분도 채 지나지 않아 killed 되는 것으로 보아 다운로드 도중에 해당 오류가 나타나는 것 같은데요. 혹시 1. 어떤 운영체제로 하고 계신지(윈도우 or 맥), 2. 하드웨어 램이 어느정도인지, 3. 디스크 여유공간은 어느정도 있으신지 추가적으로 정보를 주실 수 있을까요?