Atlassian Bamboo라는 제품이 어떤 것인지에 대해 간략히 알아보자.Bamboo공식문서: https://confluence.atlassian.com/bamboo/install-a-bamboo-data-center-trial-1155494322.htmlBamboo Server (deprecated 24년2월) → Bamboo Data Center로 대체되었다. (이름이 바뀌었다고 self-hosting 버전이 Jira나 Confluence처럼 Cloud 버전으로 바뀐 것은 아니고, 여전히 설치형이지만 고가용성(multi-node 지원)을 지원하고 보안상 업그레이드가 되었다고 보면 된다.)Bamboo는 Jenkins과 같은 도구라고 보면 된다.개인적인 생각 : IDE에 비유를 들자면, Jenkins..

python에서 Generator는 일반적인 함수와 달리 스트림 출력을 위해  yield를 사용해 값을 한번에 하나씩 반환하는 함수이다.이러한 Generator는 동기 뿐만 아니라 비동기적으로 작동이 가능하며 AsyncGenerator를 이용해 사용가능하다. Generator는 데이터 스트림을 처리하거나 큰 데이터를 메모리 효율적으로 처리가 가능하다.AsyncGenerator는 비동기 흐름에서 데이터를 처리할 수 있으며 async for 와 await을 통해 작업을 실행한다. Generator 함수의 내부 로직을 모듈화하는 이유는? 단순히 Generator 내부에서 하나의 로직을 통해 처리하면 상관이 없지만 여러 작업이 하나의 함수 내부에 포함되거나분기문으로 여러 조건에 따른 결과를 출력한다면 하나의 G..

안녕하세요. Tech뿌롱이에요. 아쉽지만 WhaTap 마지막 시간입니다.NestJS 에 주입하는 방법에 대해 알아볼게요. 탐구 Start!!! 기본적으로 Next.js 에 설치하는 방법과 비슷해서 중복되는 부분은 링크 참조하시기 바랍니다.https://x2bee.tistory.com/466 WhaTap 모니터링 적용해보기 (2) - Next.js안녕하세요! Tech뿌롱이 입니다. whatap 모니터링 주입 두번째 시간으로오늘은 Next.js 기반 애플리케이션 서버에 적용하는 방법을 알아볼게요.01. Whatap 에서 제공하는 파일을 특정 폴더에 복사합니x2bee.tistory.com 01. Whatap 에서 제공하는 파일을 특정 폴더에 복사합니다.- 링크 참조해서 01번 항목을 진행합니다.02. Nest..

안녕하세요! Tech뿌롱이 입니다. whatap 모니터링 주입 두번째 시간으로오늘은 Next.js 기반 애플리케이션 서버에 적용하는 방법을 알아볼게요.01. Whatap 에서 제공하는 파일을 특정 폴더에 복사합니다.001. /app 폴더에 Whatap 에서 제공하는 파일 복사/app $ lsapp.jar logs security.conf container.conf paramkey.txt whatap.agent-2.2.41.jar whatap.conf002. whatap.conf 파일 수정하기license=[발급받은 license]whatap.server.host=[설정된 host..

1편에서는 Kubernetes에서 Next.js를 배포할 때 무중단 배포가 어떤 것인가에 대해서 다루었습니다. https://x2bee.tistory.com/4622편에서는 무중단 배포 중 정적인 파일을 CDN에 올려서 하는 방법에 대해서 다루었습니다. https://x2bee.tistory.com/4593편에서는 2편에서 적용한 무중단 배포 후 public 폴더의 처리에 대해서 다루겠습니다.문제점무중단 배포를 위해 static files를 아래처럼 CDN url로 바라보게 하기 위해 next.config.js에 코드를 넣었다. assetPrefix: (() => { switch (process.env.APP_ENV) { case 'stage': return 'https://..

운영중인 서비스에 설치형 whatap 모니터링 적용해 봅시다.적용 대상은 Java, NextJS, NestJS 로 만든 서비스이며 먼저 Java 에 적용하는 법을 알아 봅니다.01. WhaTap에서 제공하는 파일을 특정 폴더에 복사해 놓습니다.001. /app 폴더에 whatap.agent-2.2.41.jar 복사/app $ lsapp.jar logs security.conf container.conf paramkey.txt whatap.agent-2.2.41.jar whatap.conf 002. whatap.conf 파일 작성하기license=[발급받은 license]whata..

초기화면 로딩시간은 UX에 중요한 요소입니다. X2bee 솔루션은 더 나은 UX를 위해 lazy loading을 구현합니다.Next.js page아래는 app/page.tsx의 코드이다.용량이 꽤 큰 PopupListModal을 import한 후,useState의 초기값을 false로 놓아,PopupListModal component가 렌더링되지 않게 해놓았다.간단한 예를 들었지만 이 component는 실제 application에서는,웹사이트를 이용하는 모든 사람들이 꼭 보지 않아도 되는,원하는 사람만 클릭해서 봐도 되는 component라고 보면 된다.'use client'import { useState } from 'react'import { Button } from '@/components/ui/..

플래티어의 X2bee 솔루션은 develop 부터 production 레벨까지, 최적의 개발 환경을 위해 무중단 배포를 지원합니다.무중단 배포무중단 배포란 말 그대로 신규 배포시 서비스가 중단되지 않도록 배포하는 기술이다.다시 말하면 서비스하는 application을 내리지 않고, 새로운 application을 올리는 것이다.이와 관련해 두 가지 종류가 있다.하나는 배포 전략에 관련된 것이다.신규로 배포를 하고 그 pod가 정상적으로 동작을 하면 서서히 트래픽을 이 신규 pod로 흘려보내는 측면에서 보는 무중단 배포인데, 이것은 Blue/Green 배포, Canary 배포, 우리가 선택 중인 Rolling Update가 여기에 해당한다. (배포 전략에 대해 정리가 잘 된 블로그: https://onlyw..

HuggingFace와 E-Commerce 관련된 자료들 혹은 사업들을 살펴보며상당히 재미있는 시도들을 많이 발견할 수 있었다. 특히 재밌는 사업 중 하나는 생성형 AI, 그 중에서도 Computer Vision 모델들을 이용한 것이다. YouTube의 썸네일에서부터, 간단한 숏폼, 쇼츠의 비디오까지도 AI가 만드는 세상이다. 그렇다면, E-Commerce의 영역에서도, 자사의 상품과 AI 모델을 손쉽게 합성할 수 있는 Workflow를 손쉽게 만들 수 있지 않을까?(물론 이미 많은 곳에서 도전하고 있는 영역이지만, ChatGPT 수준의 간편한 영역에 도달하지는 않았다. 그리고 비싸다 ..)WebUI & ComfyUICV 모델을 이용하는 가장 강력한 양대산맥의 Tool이라고 볼 수 있겠다.6개월 전만 해..

https://dev.to/datamonk_/how-deepseek-is-making-high-performance-ai-accessible-to-all-26fp How DeepSeek is Making High-Performance AI Accessible to AllAI research is evolving fast, but training massive models is still a tough challenge because of the...dev.toLow-Level에 대해서는 잘 모르지만재미있는 기사가 있어 살펴보고자 한다. DeepSeek가 LLM 및 AI를 강타하며, 이젠 비 전문가도 한 번 쯤 들어본 아키텍처로 떠오르고 있다.그러나 사실 DeepSeek의 강렬한 Contribusion은 ..

CDN 구성의 이점빠른 응답 속도 - 여러 서버에 콘텐츠를 배포하여 배포 지연시간을 최소화무중단 배포 - 정적 파일을 CDN에 저장하여 새 버전 배포 시에도 서비스가 중단 되지 않음서버 부하 감소 - 정적 리소스를 CDN이 제공하므로 서버 부담이 줄어듬캐싱 활용 - 반복 요청에 대한 응답 속도가 빨라지고 비용이 절감됨 배포전략, 파이프라인에서 CDN 관리 하는 방법별달리 특별한 방법이 있는건 아니고, 기본 아키텍처를 이해를 하고있어야 작업 포인트를 잡을 수가 있습니다.지금 관리하고 있는 프로젝트의 아키텍처 기본 구성은 아래와 같습니다.소스관리 깃프로젝트CI/CD 파이프라인 관리 젠킨스배포 환경 KubernetesCDN 관리 FTP로 정적 파일 배포 젠킨스 파이프 라인에서의 구성 및 워크플로 젠킨스 파이프..

데스크톱 애플리케이션을 만들기 위한 프레임워크다.https://v2.tauri.app/ Tauri 2.0The cross-platform app building toolkitv2.tauri.app  Backend : RustFrontend : webview를 통해 HTML, CSS, JS -> React.js, Next.js 등등 사용 가능 장점매우 작은 바이너리 크기 (Electron 대비 1/10 ~ 1/20 수준)높은 성능과 낮은 메모리 사용량Rust의 안전성과 성능 이점강력한 보안 기능 내장크로스 플랫폼 지원 (Windows, macOS, Linux)  개발자 관점에서의 장점npm 생태계 활용 가능웹 개발 경험을 데스크톱 앱 개발에 활용시스템 API에 대한 안전한 접근 제공커스텀 플러그인 개발 가..

먼저 window ai boost driver를 설치하고 적용해야한다. Intel® NPU Driver - Windows*This download installs Intel® NPU Driver - Windows* 32.0.100.3104 for Intel® Core™ Ultra processors.www.intel.com인텔 NPU 드라이버 설치/업데이트 단계설명인텔® NPU 드라이버를 설치하는 데 문제가 있습니다.NPU 드라이버를 설치하거나 업데이트하는 데 필요한 단계는 무엇입니까?해결 방법아래 단계에 따라 인텔 코어 울트라 프로세서(시리즈 1) 및 인텔® 코어® 울트라 프로세서(시리즈 2)용 인텔® NPU(인텔® AI Boost라고도 함) 드라이버를 설치하십시오.NPU 드라이버가 장치에 이미 설치되..

DeepSeek를 살펴보려면 좀 길다. 1. DeepSeek LLM (https://arxiv.org/pdf/2401.02954)2. DeepSeek MOE (https://arxiv.org/pdf/2401.06066)3. DeepSeek-V2 (https://arxiv.org/pdf/2405.04434)4. DeepSeek-V3 (https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-V3/blob/main/DeepSeek_V3.pdf)5. DeepSeek-R1 (https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-R1/blob/main/DeepSeek_R1.pdf) 전부 나름의 Contribution을 주장하고 있는데 ...오늘 살펴볼만한 것은 R1의 방법론이기 때..

Hugging Face의 Trainer는 매우매우 편리한 도구이지만 Tainer의 코드는 5천줄이 넘어갈 정도로 너무 거대하기 때문에다시 뜯어볼 염두가 나지 않아, 스스로 정리하려고 작성하였다.Hugging Face는 몇 가지 매우 간편한 툴을 제공한다 1. Automodel Class모델의 구조를 Transformers 라이브러리 속에 처박아 두었다.Automodel.from_pretrained(repo_id)로 호출 시model.safetensors와 config.json 파일을 읽어 적절한 모델에 파라미터를 적합시키는 작업을 수행한다.model = ModernBertModel.from_pretrained(save_dir) 이런 방식으로 적절한 모델이 있다면, 적절한 가중치를 가져와서 매핑한다.문제는..

이 글은 Rocky Linux와 같은 Red Hat 계열 운영 체제에서 Kickstart를 사용해 자동화된 무인 설치 환경을 구성하는 방법입니다. 최종목표는 Kickstart 템플릿을 작성 & Ansible에 결합하여 효율적인 환경을 구성하는 데 목적을 두고 있습니다.다음 단계에서는 Kickstart 템플릿을 Ansible과 통합하여 동적인 값 설정과 대규모 배포 환경에 적용 방안을 다룰 예정입니다.KickstartKickstart는 Red Hat 계열의 Linux 배포판에서 무인 설치를 자동화 하는데 사용되는 파일 기반의 설치 방식입니다. Kickstart를 정의하여 일관성 있는 시스템 설치가 가능합니다.특히 Kickstart는 Infrastructure as Code (IaC) 환경을 구성할 때 유..

먼저 compose ymal 파일에 path.repo 경로가 설정되어있어야한다.이 경로는 인덱스 snapshot 파일이 저장되는 위치이다. environment- path.repo=/mnt/snapshots volumes- /mnt/snapshots:/mnt/snapshots 이렇게 설정해놓으면 해당 디렉토리 경로에 snapshot 이 저장되도록 설정한 것이다.rebuild하고 opensearch dashboard - dev tool에 들어간다. PUT _snapshot/my_backup{ "type": "fs", "settings": { "location": "/mnt/snapshots", "compress": true }}아까 설정한 경로를 location 에 입력하고 해당 쿼리를 실..

상처를 많이 받아 감정이 들어간 워딩이 많이 들어감. 화풀이식으로 작성한 글.프로젝트를 수행하는데 SMTP 이 간단한 장르로 한달이상 애를 먹었다. 해서. 비슷한 일이 발생하면 빠르게 대응하기 위해서 이력과 기록물을 남긴다. 이는 보통의 수행 레벨에서 정보(부정확한)만을 가지고 해결하기 위한 혼자만의 처절한 싸움이며 해결 솔루션을 도출하기 위한 노력이다.첫번째 기본 정보SMTP를 진행하는데 전달 받은 내용은 고작 해봐야 아래와 같은 정보였다.smtp server : abc.smtp-domain.comsmtp port : 25smtp user : sendersmtp password : pw-samplesmtn sender : sender@domain.com 첫번째 허들이었다. 잘못된 정보.위와 같이 내용..

DeepSeek-V3는 6710억 개(토큰당 370억 개 활성) 파라미터를 탑재한 강력한 Mixture-of-Experts(MoE) 기반 언어 모델이다. 효율적인 추론과 비용 효율적인 학습을 위해 DeepSeek-V2에서 검증된 Multi-head Latent Attention(MLA)와 DeepSeekMoE 아키텍처를 적용했다. 또한 전문가 분산을 부가 로스 없이 구현하는 “auxiliary-loss-free” 접근법과 여러 토큰을 한 번에 예측하는 “multi-token prediction” 방식을 도입했다.이 모델은 14.8조 개에 달하는 다양한 고품질 토큰으로 사전학습을 진행했다. 이후 감독학습(Supervised Fine-Tuning)과 강화학습(Reinforcement Learning)을 통해..

Hard Negatives는 딥러닝 모델, 특히 검색 모델이나 임베딩 모델의 학습 데이터에서 의미적으로 정답과 비슷하지만 정답은 아닌 문서를 말한다.이들은 학습 데이터를 더욱 어려운 문제로 만들어, 모델이 단순한 학습 패턴에 의존하지 않고, 더 정교한 학습을 유도할 수있게 한다는 말이다. Hard Negatives란 무엇인가?Hard Negative 정의Hard Negatives는 쿼리(Query)와 양성 문서(Positive Sample) 사이의 유사한 맥락을 가지지만, 실제로는 정답이 아닌 문서이다. 예를 들어,Query: "Python 프로그래밍 기초 가이드"Positive: "Python 초보자를 위한 프로그래밍 입문서"Hard Negative: "Python 고급 프로그래밍 기법 소개"Hard ..