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언어 모델로 다양한 작업을 수행하기 위한 GPT Assistant API 활용 GPT Assistant API를 사용하는 방법은 기본적으로 몇 단계로 나눌 수 있습니다. 아래는 API를 사용하여 GPT 언어 모델과 상호 작용하는 간단한 가이드입니다. 다음 단계를 따라 진행하면서 API를 적절히 활용할 수 있을 것입니다. OpenAI 계정 만들기 OpenAI의 웹사이트에서 계정을 만듭니다. 계정이 생성되면, API에 액세스하기 위한 API 키를 생성하게 됩니다. API 엑세스 및 키 획득 OpenAI 계정으로 로그인합니다. API 키를 얻기 위해 대시보드 또는 API 설정 페이지를 확인합니다. API 설치 GPT Assistant API를 사용하려면 openai Python 패키지를 설치해야 합니다. 터미널 또는 명령 프롬프트에서 다음 명령어를 실행합니다. pip install op.. 2024. 1. 18.
Windows 시스템 로그 이벤트 syslog 환경 구축 및 로그 수집 모니터링 윈도우에서는 기본적으로 syslog를 지원하지 않습니다. 그러나 서드파티 소프트웨어를 사용하여 윈도우 환경에서 syslog를 구현하는 것이 가능합니다. 이를 통해 윈도우 시스템 로그를 리눅스와 유사한 형태로 수집할 수 있습니다. 다음은 윈도우에서 syslog를 구동하는 일반적인 방법입니다. syslog 서버 설치 syslog를 수집할 서버를 선택하고, 그 서버에 syslog 서비스를 설치합니다. 유명한 syslog 서버 중 하나는 "Syslog-ng"이며, 다운로드 및 설치는 해당 소프트웨어의 공식 웹사이트에서 가능합니다. 설정 구성 syslog 서버를 설치한 후, 설정 파일을 수정하여 원하는 로그 수집 형식 및 저장 위치 등을 구성합니다. syslog-ng의 경우, 설정 파일은 syslog-ng.con.. 2024. 1. 17.
FastAPI와 Celery에 대한 개념과 예제를 통한 이해 FastAPI와 Celery에 대한 기본 개념을 설명하고 간단한 예제를 통해 이해를 해보고자 정리합니다. FastAPI와 Celery 소개 FastAPI 소개 FastAPI는 파이썬으로 작성된 빠르고 현대적인 웹 프레임워크로, API를 빠르게 개발할 수 있도록 도와줍니다. Pydantic이라는 데이터 유효성 검사 및 직렬화를 위한 강력한 도구를 사용하여 타입 힌팅을 기반으로 하는 형식 체크를 지원합니다. 비동기 프로그래밍을 지원하여 성능 향상이 가능합니다. Celery 소개 Celery는 분산 작업 큐 시스템으로, 비동기 작업을 처리하는 데 사용됩니다. 백그라운드에서 작업을 비동기적으로 실행하고, 작업을 분산하여 여러 워커(worker)에서 병렬로 처리할 수 있습니다. FastAPI와 Celery를 함께.. 2024. 1. 16.
Python FastAPI 뉴스레터 예제 프로그램 제작 및 배포 과정 파이썬과 FastAPI를 사용하여 뉴스레터를 만드는 과정입니다. FastAPI 소개 FastAPI는 빠르고 현대적인 웹 프레임워크로, 파이썬을 기반으로 하는 비동기 웹 어플리케이션을 쉽게 작성할 수 있도록 지원합니다. 프로젝트 설정 FastAPI를 설치하고 새로운 프로젝트를 초기화합니다. 이때, Pydantic을 사용하여 데이터 모델을 정의합니다. 이메일 전송 설정 뉴스레터를 보낼 때 사용할 이메일 전송 서비스를 설정합니다. 보통은 SMTP 서버를 사용하는데, 이를 위해 smtplib를 사용할 수 있습니다. 데이터베이스 설정 사용자 정보와 뉴스레터 구독 정보를 저장하기 위해 데이터베이스를 설정합니다. 이때, SQLAlchemy나 ORM을 활용하여 데이터 모델을 정의하고 데이터베이스에 연결합니다. API .. 2024. 1. 15.
Ray Serve와 FastAPI 결합하여 웹서버 표준기능과 ML서빙 특화기능 동시활용 현대 기업에서 인공지능(AI)은 중요한 역할을 담당하고 있습니다. AI 모델을 실제 비즈니스 환경에 효과적으로 적용하는 것, 즉 MLOps(기계 학습 운영)와 프로덕션 환경에서의 모델 배포는 복잡한 과제로 남아 있습니다. AI의 중요성을 강조하면서, 동시에 MLOps와 프로덕션 배포의 어려움을 탐구합니다. Ray와 Ray Serve 소개 Ray의 역할: 데이터 전처리, 학습, 조정 등을 단일 스크립트를 통해 효율적으로 수행할 수 있는 도구입니다. Ray Serve의 기능: 실시간 데이터 파이프라인을 개발하고 배포하는 과정을 간소화하고, 기술 스택을 단순화합니다. 이는 팀 간의 협업을 원활하게 하여 생산성을 높입니다. Python 웹 서버 (FastAPI)와 특화된 ML 서빙 Python: 데이터 과학에서.. 2024. 1. 14.
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