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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..
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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..
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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..
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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..
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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..
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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]) ..
대무무
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