중요한건 꺾이지 않는 맥북

sudo curl -L "https://github.com/docker/compose/releases/download/1.29.2/docker-compose-$(uname -s)-$(uname -m)" -o /usr/local/bin/docker-compose 위의 curl 명령어로 도커 컴포즈 라이브러리 설치한다. mkdir composetest cd composetest sudo chmod +x /usr/local/bin/docker-compose ###root권한이 아닌 사용자권한으로 되어있는지 확인하고 써내려가자!!### app.py 파일을 composetest 디렉토리 안에 만든다. app.py import time import redis from flask import Flask app = F..

기본적으로 docker를 설치하게 되면 위와 같이 docker0 가 bridge 역할을 한다. docker0 - virtual ethernet bridge : 172.17.0.0/16 - L2 통신기반 - container 생성 시 veth 인터페이스 생성 (sandbox) - 모든 컨테이너는 외부 통신을 docker0 통해 진행 - container running 시 172.17.X.Y 로 ip 주소할당 PORT-FORWARDING - container port 를 외부로 노출시켜 외부 연결 허용 - iptables rule을 통한 포트 노출 -p hostPort:containerPort -p containerPort -P $ docker run --name web -d -p 80:80 nginx:1...

예를 들어 mysql 디비를 사용할 때 컨테이너의 /var/lib/mysql의 rw 레이어에 수많은 데이터들이 쌓이게 된다. 따라서 도커호스트에 특정 저장소를 생성한다. 디렉토리가 될수도 있고 디스크가 될수도 있고 상관없다! 컨테이너가 만들어주는 데이터를 /dbdata에 마운트한다 명령어는 다음과 같다 $ docker run -d --name db -v /dbdata:/var/lib/mysql -e MYSQL_ALLOW_EMPTY_PASSWORD=pass mysql:latest --보안이슈-- 컨테이너가 도커 호스트의 데이터를 수정할 수 있다면 해킹의 위험에 노출된다 따라서, :ro 라는 옵션으로 readonly 명령을 내려서 볼륨을 마운트하게 해준다 $ docker run -d --name db -v ..

1. Kubernetes K8s는 컨테이너의 집합(Pod)을 효율적으로 배포•관리하기 위한 오픈소스 Ochestrator이다. kubectl : kubectl은 간단하게 명령어를 보내는 역할만 한다. 예) kubectl get pods ( pod들을 확인하는 명령어 ) Master : K8s의 전체적인 Control Worker(Node) : Container가 배포되어 구동되는 Node API Server :간단하게 명령어를 전달해주는 역할만 진행한다. 또한 etcd클러스터랑 통신한다. 이 정도만 알고 가자 Node, Web Console, Cli 명령어 등과 통신 Etcd : kubernetes 클러스터 데이터(포드 수,상태,네임 스페이스 등), API 객체 및 서비스 검색 세부정보를 저장하는 데 사..

DeepFacelab 의 깃헙 링크 https://github.com/iperov/DeepFaceLab GitHub - iperov/DeepFaceLab: DeepFaceLab is the leading software for creating deepfakes. DeepFaceLab is the leading software for creating deepfakes. - GitHub - iperov/DeepFaceLab: DeepFaceLab is the leading software for creating deepfakes. github.com 데이터 기반 딥페이크 탐지기법에 관한 최신 기술 동향 조사 https://www.koreascience.or.kr/article/JAKO2020322548729..

모델러 + 엔지니어 모델러는 모델을 개발하고 학습시키며 성능 평가를 하는 사람을 뜻하고 개발된 모델을 서빙가능한 형태로 최적화시키는 사람을 엔지니어라 정의한다. 그렇다면 이 둘을 어떻게 조합시킬 수 있을까? 아무리 잘 만들어진 모델이라도 서빙하는 과정에서 제한된 리소스를 얼마나 최적으로 사용할 수 있고 이 훌륭한 모델을 엔지니어링을 통해 검증하고 배포하고 다시 재학습시키고의 순환을 가능케 해야한다. 하지만 과거에는 두 기술이 유기적으로 작동해야했지만 영역이 달라서 매끄럽지 못했다. 1. 쿠버네티스의 활용 (K8S) 추상화된 리소를 활용하게 하는 노드 스케줄링, 안정화에 많은 기능을 제공하기 때문에 쿠버네티스를 활용하여 모델 서빙을 위한 컴포넌트를 구성했다. 2. 모델 서빙을 위한 필수 요소 3. CLop..