Greyfolk99's Studio

MacOS 기반의 서버를 세팅해야해서 도커 데몬 & VM 엔진을 찾아보면서 고민한 점을 요약해본다.Docker Desktop vs lima vs colimaDocker Desktop는 상용화 하려는 서비스에 사용하려면 라이선스 문제가 생길 수 있다고 들어서 일단 제외.250명 미만, 연 매출 1000만 달러 미만 조건은 당연히 넘을 거라 생각한다(?) 나머지는 솔직히 뭐가 뭔지 몰라서 검색해봤다.우리에겐 GPT 라는 놈이 있지만 Nostalgic(?)한 구글 검색을 사용해봤다. 그리고 요즘 GPT에 대한 신앙심이 낮아졌다. 출처: https://news.ycombinator.com/item?id=36669121 뭐 그렇단다. 대충 요약하면:lima: 오픈소스라서 상용화 서비스에 사용 가능. 문제는 조금 ..

🤖 Code Hallucination은 왜 생길까?AI한테 코드 짜보라 하면 없는 함수나 틀린 라이브러리 문법이 종종 나옴.이런 걸 _code hallucination(환각 코드)_이라 부름.주된 원인은 다음과 같음:📚 오래됐거나 부정확한 문서 학습한 결과❓ 질문에 맥락이 부족함🧩 현재 사용하는 라이브러리/프레임워크 버전에 대한 정보 없음AI는 비슷한 사례 바탕으로 일반화된 코드를 생성하는데, 정보가 부족하면 결국 추측에 의존하게 됨.🧠 어떻게 줄일 수 있을까?Hallucination 줄이려면 AI한테 정확한 문맥을 줘야 함.✅ 필요한 정보사용 중인 프레임워크/라이브러리 버전공식 문서 + 최신 예제 코드해결하려는 구체적인 조건과 상황🚀 그래서 Context7을 씀Context7은 AI가 최신 문..

시작하며 AI를 활용한 사이드 프로젝트를 진행하며 다음과 같은 조건을 충족하는 프레임워크를 찾고 있었다:뷰(View) 작성이 가능한 언어 사용OpenAI SDK가 제공되는 언어 사용API 키를 제3자에게 노출하지 않고 OpenAI API 호출 가능콘텐츠를 웹에 노출하지 않고 로컬에서 임베디드 데이터베이스 또는 파일 시스템 활용이 조건을 만족하는 프레임워크로 Electron과 Tauri를 알게 되었고, 이 중 Tauri를 선택하게 된 이유와 초기 설정 과정을 공유한다.왜 Tauri인가?장점:경량화:Tauri로 빌드한 애플리케이션은 Electron에 비해 실행 파일 크기가 훨씬 작다.Electron은 자체적으로 Chromium과 Node.js를 포함하기 때문에 무겁지만, Tauri는 시스템의 네이티브 웹뷰(..

MLOps란? Machine Learning + DevOps = MLOps ML 시스템 개발(Dev)과 ML운영(Ops)을 통합하는 것을 목표로 하는 ML엔지니어링 문화 및 방식 MLOps 구성 요소 1. 데이터 데이터 수집 / 파이프라인 - 데이터 수집, 전처리, 로깅 - Sqoop, Flume, Kafka, Flink, Spark Streaming, Airflow 데이터 저장 - RDBMS, 분산 저장, 오브젝트 스토리지 등등 - RDBMS, Hadoop, Amazon S3, MinIO 데이터 관리 - 데이터 Validation Check, 데이터 버전 관리, Feature Store - TFDV(TensorFlow), DVC(Data Version Control), Feast, Amundsen 2...

Key React가 어떤 항목을 변경, 추가 또는 삭제할지 식별하는 것을 돕는다. element에 안정적인 고유성을 부여하기 위해 배열 내부의 엘리먼트에 지정해야한다. 다른 항목들 사이에서 고유하게 식별할 수 있는 것을 사용한다. 통상적으로 data.id 값을 key로 사용한다. 렌더링 한 항목에 부여할 id값이 마땅히 없다면 index를 key로 사용할 수 있으나 순서가 바뀔 수 있는 경우에는 key에 인덱스를 사용하는 것은 지양해야한다. 성능이 저하되거나 state와 관련된 문제가 발생할 수 있기 때문이다. 만약 리스트에 key를 지정하지 않으면 React는 기본적으로 index를 key로 사용한다. 일반적인 사용법은 map() 등 iterate 하는 함수 내부에 컴포넌트를 생성할때 인자로 key값을..