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docker 빌드 실패한 이미지 지우기 (많이!) 어... 빌드 실패 이미지가 이렇게나 쌓여있었다..하나하나 삭제하려 하니 귀찬아서 전체 삭제가 가능한지 찾아보았다 다음 명령어로 none으로 되어 있는 image id만 출력된다.$ docker images -f "dangling=true" -q   $ docker rmi $(docker images -f "dangling=true" -q)  끝
[논문리뷰] KNOWLEDGE SOLVER: TEACHING LLMS TO SEARCH FORDOMAIN KNOWLEDGE FROM KNOWLEDGE GRAPHS https://arxiv.org/pdf/2309.03118 나의 결론 : graph search를 통해 LLM의 성능을 향상 시킬수 있다 (파인튜닝시에도 유용하게 사용할 수 있다) AbstractChatGPT 및 GPT-4와 같은 대규모 언어 모델(LLM)은 다양한 작업을 해결할 수 있습니다. 그러나 LLM은 때때로 작업을 수행하기 위한 도메인별 지식이 부족하여 추론 중 환각을 유발하기도 합니다. 이전 연구에서는 도메인별 지식 부족 문제를 완화하기 위해 외부 지식 기반에서 검색된 지식에 대해 그래프 신경망(GNN)과 같은 추가 모듈을 학습시켜 도메인별 지식 부족 문제를 완화했습니다.하지만 추가 모듈을 통합하려면1) 새로운 도메인을 접할 때 추가 모듈을 재학습2) LLM의 강력한 능력을 충분히 활용하지 못..
파이썬 버전별 특징 (간단 version) 3.2 futures3.3 yield, venv3.4 asynio, enum3.5 async, await3.6 f-string3.7 contextvars, dataclass3.8 := 월러스 연산자3.9 timezone, dict 연산자(chainmap / 집합연산)3.10 match3.11 cpython 최적화3.12 버퍼프로토콜 / GIL in GIL3.13 (2024년도 베타) GIL 해제가능 → pymalloc 사용 불가 → mimalloc 테스트 중
[k8s] nginx pod * 200개를 띄울수 있나요? k8s (minikube) 에서 과연 몇개의 pod까지 띄울수 있을까?나는 순진하게 무한대라고 생각했다. 정확히는 서버의 자원이 허락하는한 무한히 띄울수 있다고 생각했다.일단 테스트 시작 apiVersion: apps/v1kind: Deploymentmetadata: name: smallest-web-serverspec: replicas: 2 # 두 개의 Pod를 생성합니다. selector: matchLabels: app: web-server template: metadata: labels: app: web-server spec: containers: - name: web-server image: nginx:alpin..
[AWS] 1. IAM 참고사항https://www.udemy.com/course/aws-certified-developer-associate-dva-c01   1. IAM (Identify and Access Management)사용자와 그룹을 통해 최소한의 권한만을 할당하여 서비스 이용 - 기본 계정은 root로 사용하면 안됨 (오직 관리용)- users :  사용자들이 사용하는 계정, 해당 계정마다 권한을 할당- groups : user를 group에 포함하여 group마다 권한 할당 (단, gorup안에 group은 포함 불가 / 오직 user만 포함) 2. IAM policyAWS에서는 최소 권한의 원칙(least privilege principle)을 권고. 사용자가 꼭 필요로 하는 것 이상의 권한을 주지 않을것{ ..
aws 로드밸런서에 대해서 설명하세요. - aws alb에 연결할수 있는 최대 갯수는 1000개이다.- aws lb는 총 4가지가 있다alb : L7NLB : L4GLB : L3CLB: L4 & L7 을 제공한다.  네트워크의 OSI (Open Systems Interconnection) 모델은 일곱 개의 계층으로 구성되어 있다. 각 계층은 특정한 역할과 기능을 담당하고 있으며, 데이터 통신 과정을 단계적으로 처리한다.Application Layer (응용 계층):사용자와 응용 프로그램 간의 통신을 담당사용자 인터페이스 및 데이터 전송을 지원HTTP, HTTPS, FTP, SMTP, DNS 등Presentation Layer (표현 계층):데이터를 응용 계층에 적합한 형식으로 변환하고, 암호화 및 복호화를 처리데이터의 인코딩, 압축, 형식 변..
[논문 리뷰] RoBERTa: A Robustly Optimized BERT Pretraining Approach https://arxiv.org/pdf/1907.11692 결론기존 BERT 성능을 다음을 통해 향상 시킬 수 있었음• 더 많은 데이터에 대한 더 큰 배치 사이즈를 사용해 더 오래 학습• NSP 삭제• Dynamic Masking• 더 많은 sequence로 학습을 통해성능 향상    요약언어 모델 사전 학습은 상당한 성능 향상을 가져왔지만 다양한 접근 방식을 신중하게 비교하기는 어렵습니다. 훈련은 계산 비용이 많이 들고, 종종 다양한 크기의 비공개 데이터 세트에서 수행되며, 많은 주요 하이퍼파라미터와 학습 데이터 크기의 영향을 측정합니다. 그 결과, BERT는 훈련이 상당히 부족했으며, 그 이후에 발표된 모든 모델의 성능과 일치하거나 능가할 수 있는 것으로 나타났습니다.이전에 간과되었던 설계 선택의 중..
rabbitmq 심화 (persistent / cluster) rabbitmq persistentdelivery_mode는 RabbitMQ에서 메시지의 배달 모드를 지정하는 데 사용되는 옵션. 이 옵션은 메시지를 메모리에만 저장할지 아니면 디스크에 영구적으로 저장할지를 결정Transient메시지를 메모리에만 저장. RabbitMQ가 종료되면 메모리에 있는 메시지는 모두 삭제됨메시지는 RabbitMQ 서버의 메모리에서만 보관되므로 메모리가 부족한 경우 메시지 손실이 발생할 수 있음메시지를 가장 빠르게 처리하고자 할 때 사용Persistent메시지를 디스크에 저장. RabbitMQ가 종료되어도 메시지는 디스크에 보존됨.메시지를 디스크에 영구적으로 저장하여 메시지 손실을 방지할 수 있으며 재부팅 후에도 메시지가 유지되므로 안정성을 높일 수 있다.메시지의 지속성이 중요하고..

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