개발

클라우드 시대에 가장 뜨거운 기술 논쟁, VM과 컨테이너의 진정한 차이점은 무엇일까요? 놀랍게도 동일한 목적을 위한 두 기술의 접근 방식은 완전히 다릅니다. 이 섹션에서는 VM(가상 머신)과 컨테이너 기술을 심층적으로 비교해보겠습니다.VM vs 컨테이너: 격리 수준의 차이VM과 컨테이너는 모두 애플리케이션을 격리된 환경에서 실행하는 기술이지만, 그 방식에는 큰 차이가 있습니다.VM: 하이퍼바이저를 통해 물리적 하드웨어를 완전히 추상화합니다. 각 VM은 독립적인 OS를 실행하며, 이는 마치 별도의 컴퓨터처럼 동작합니다.컨테이너: 호스트 OS의 커널을 공유하면서 프로세스 수준의 격리만 제공합니다. 이로 인해 더 가볍고 효율적인 실행이 가능합니다.리소스 효율성: 컨테이너의 승리VM과 컨테이너의 리소스 사용 패..

AI가 단순히 답을 맞추는 것을 넘어 인간처럼 '생각'할 수 있을까요? LLM Reasoning Model이 보여주는 놀라운 진화의 순간을 함께 살펴보겠습니다.최근 AI 기술의 발전은 놀라운 속도로 이루어지고 있습니다. 그 중에서도 가장 주목받는 혁신 중 하나가 바로 LLM Reasoning Model입니다. 이 모델은 단순한 추론을 넘어 인간의 사고 과정을 모방하는 데 성공했습니다. 그렇다면 이 '생각하는 AI'는 어떻게 탄생했을까요?LLM Reasoning Model의 혁신적 접근LLM Reasoning Model은 기존의 언어 모델과는 다른 방식으로 작동합니다. 이 모델의 핵심은 복잡한 문제 해결 과정에서 중간 단계의 사고 과정을 명시적으로 모델링한다는 점입니다. 이는 마치 인간이 문제를 해결할 때..

세계 최고의 기업들이 경쟁 우위를 확보하기 위해 인공지능 모델의 효율적 관리에 힘을 쏟고 있습니다. MLOps가 어떻게 이 혁신의 중심에 서서 모델 개발부터 유지보수까지의 전 과정을 재구성하는지 함께 탐험해봅시다.MLOps의 부상과 그 중요성MLOps(Machine Learning Operations)는 머신러닝 모델의 개발, 배포, 유지보수를 자동화하고 효율적으로 관리하는 방법론입니다. 이는 단순한 기술적 접근이 아닌, 조직의 AI 전략을 성공으로 이끄는 핵심 요소입니다.현대 기업들이 MLOps에 주목하는 이유는 다음과 같습니다:모델 개발 주기 단축운영 효율성 증대모델 성능의 지속적인 개선규제 준수 및 거버넌스 강화MLOps의 핵심 구성 요소MLOps는 크게 세 가지 계층으로 구성됩니다:데이터 엔지니어..

안녕하세요 대무무입니다. 저번 글에서 텔레그램 봇을 사용해서 봇 채팅방에서 특정 명령으로 원하는 작업을 수행할 수 있는 콜백함수들로 이뤄진 Python 코드를 소개해드렸고 실행 방법을 알려드렸습니다. 이번에는 명령을 먼저 입력하는 방식이 아닌 사용자 봇 채팅방에 먼저 메시지를 보내는 방법을 소개하겠습니다. 해당 방법은 인프라 모니터링이나 특정 이벤트가 발생했을 때 알림 받는 형식으로 사용하기 좋습니다. 만일 텔레그램 봇 채팅방을 만드는 방법을 모르신다면 이전 글 참고하시기 바랍니다. [Python] 텔레그램 봇 기능 사용해보기 텔레그램 chat_id 알아내기 봇 채팅방을 만들었으므로 토큰은 가지고 계실 겁니다. 추가적으로 chat_id 정보가 필요한데요. chat_id 는 자신이 속한 봇 채팅방의 정보라..

안녕하세요 대무무입니다. 최근에 Python 과 FastAPI 를 가지고 간단한 로또 번호 예측 결과를 출력하는 백엔드를 만들어봤는데요. 요걸 좀 편하게 사용할 방법이 없을까 싶어서 찾아보다 텔레그램의 봇 기능을 이용해서 로또 예측 번호 알려주거나 내가 가진 로또 번호와 당첨 번호 비교하는 기능을 개발했고 이 경험을 통해 텔레그램 봇 기능을 한번 간단하게 소개시켜드리려 합니다. 텔레그램 봇(Telegram Bot)? https://core.telegram.org/bots Bots: An introduction for developers Bots are small applications that run entirely within the Telegram app. Users interact with bot..

안녕하세요 대무무입니다. 저는 지금까지 Python 으로 개발해오면서 MongoDB 접근 및 관리 시 PyMongo 를 사용했었습니다. 어느 날 ODM(Object Document Mapper) 를 지원하는 라이브러리가 있다는 사실을 알게 되어 정리하려 합니다. PyMongo MongoDB 공식 Python 드라이버이며 MongoDB 와 직접 상호작용 할 수 있게 하는 저수준 API 를 제공한다. 쿼리 언어를 사용하여 관리가 가능하며 MongoDB 네이티브 작업에 직접 매핑을 제공한다. Github 를 통해 Open Source 프로젝트로 제공한다. import uuid from pymongo import MongoClient mongo_client = MongoClient([MONGO_DB_URL]) ..