"도커가 컨테이너를 띄운다는데... 그게 정확히 뭔데요?""컨테이너 안에 운영체제 비슷한 게 들어있다던데요?"그래서 해당 내용을 정리해보겠습니다. 도커가 도대체 어떻게 작동하고, 서버 구조 속에서 어떤 역할을 하는지! 🧱 일반적인 서버 구조는 어떻게 되어 있을까?물리서버 (실제 컴퓨터) -> 운영체제 (리눅스, 윈도우 등) -> 웹 서버, DB, 메일 서버 등 프로그램들운영체제 위에 직접 프로그램을 설치하고 실행하는 구조로, 단순하지만 여러 프로그램이 한 운영체제 안에서 뒤섞여있다.🐳 그런데 도커는 좀 달라요물리 서버 -> 운영체제 (보통 리눅스) -> 도커 엔진 -> 컨테이너1, 컨테이너2, 컨테이너3운영체제 바로 위에 도커 엔진을 설치하고, 그 위에서 각각의 컨테이너를 띄우는 구조로, 마치 "리눅..

처음에 "서버를 띄운다"는 말을 들었을 때, 머릿속엔 이런 생각이 떠올랐어요."서버...? 그거 마인크래프트 같은 데서 돌아가는 뭔가 대단한 시스템 아닌가요?"사실 개념만 놓고 보면 서버는 그냥 요청을 받고, 응답을 주는 프로그램이래요.예를 들어, 웹 브라우저에서 naver.com에 접속하면 네이버의 서버가 내 요청을 받고, 거기에 맞는 웹페이지를 응답해주는 거죠.조금 더 간단한 예를 들어볼까요?제가 만든 Python Flask 웹앱도, 누군가 웹 브라우저로 접속하면그 요청을 받아서 "Hello, world!" 같은 응답을 보내주는 서버가 됩니다.즉, 서버는 "남의 요청을 듣고 응답하는 프로그램"이고, 이걸 어디서 실행하느냐에 따라 의미가 달라져요.🐳 도커로 서버를 띄운다!서버 = 요청을 받고 응답하는..

어느 날 선배 개발자분이 이렇게 말씀하셨어요."이거 도커로 컨테이너 띄워서 서버 한번 돌려보세요~"...네...?그 순간 제 머릿속엔 "컨테이너? 도커? 서버? 띄운다고..?"온갖 물음표가 머리를 맴돌았고,속으로는 이렇게 외쳤습니다."GPT야... 도와줘..."이 글은 그렇게 시작됐습니다.신입 개발자인 제가 **도커(Docker)**를 처음 접하고"도커로 서버를 띄운다"는 말을 직접 해석하고, 실행해보는그 과정을 하나하나 기록해보려 합니다.처음이라 헷갈리고 막막한 부분도 많았지만,한 걸음씩 나아가다 보면 언젠간 저도 자연스럽게 말할 수 있겠죠."이거 도커로 띄우면 돼요~" 🐳 도커(Docker)? 그게 뭔데요... 먹는 건가요?처음 "도커로 컨테이너 띄워주세요~"라는 말을 들었을 때, 솔직히 말해서 이..

https://www.youtube.com/watch?v=C9XLed6n6T4&t=1s논문 리뷰 후 따로 실습을 하지 않았기에 구현 실습을 해보았다. 사용 라이브러리, 하이퍼 파라미터import torchimport torch.nn as nnimport torch.optim as optimimport torch.nn.functional as Fimport randomimport reimport pickleimport pandas as pd딥러닝 모델 구축과 학습을 위해 pytorch를 사용하였고, 데이터 샘플링 및 텍스트 전처리를 위한 random과 re를 사용하였다. 또한, 모델과 데이터셋 저장을 위한 pickle을 사용하였다.#하이퍼 파라미터hidden_size = 256PAD_token = 0SOS..

Introduction최근 자연어 처리(NLP) 분야는 언어 모델의 사전 훈련(pre-training)을 통해 크게 발전하고 있다. 특히 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)는 기존 모델의 한계를 극복하며 다양한 작업에서 뛰어난 성능을 보여주어 NLP의 새로운 패러다임을 제시했다.최근 연구들은 사전 훈련된 언어 모델이 NLP 작업의 성능을 획기적으로 향상시킬 수 있음을 입증했다. 예를 들어, Dai와 Le(2015)는 RNN을 활용한 사전 훈련 모델을 제안했고, Peters et al.(2018)은 ELMo를 통해 문맥 기반 임베딩을 구현했다. 또한 Radford et al.(2018)의 GPT와 Howard와 Ruder(2018)..

https://www.youtube.com/watch?v=nvJz9maIIRE&t=121s훈민정음 문장을 학습시켜 한 구절을 입력했을 때 이후 구절을 출력하도록 LSTM 모델을 실습해 보았다. 이전에 다뤘던 RNN에 비해 구조가 더 복잡하여 이해하는 데 시간이 더 걸렸지만, 정확히 기록해 두어 잊지 않도록 해야겠다.  LSTM 구현 순서1. 데이터 전처리2. 활성화 함수 구현3. LSTM 클래스 정의 ( 초기화, 상태 초기화, 순전파, 역전파, 학습, 테스트 )4. 학습 및 평가데이터 전처리이전 글인 RNN과 같이 사용 문장은 다음과 같다.사용 문장나라의 말이 중국과 달라 문자와 서로 통하지 아니하니, 이런 까닭으로 어리석은 백성이 이르고자 할 바가 있어도 마침내 제 뜻을 능히 펴지 못할 사람이 많다. ..

Transformer의 마지막 공부는 논문을 리뷰하는 것이라고 해서 논문 리뷰하며 공부해보겠습니다. 논문 링크 : https://arxiv.org/pdf/1706.03762작동 과정에 대한 상세 설명 : https://seungwoo0407.tistory.com/68 Transformerhttps://www.youtube.com/watch?v=p216tTVxues  Transformer란?2017년 구글 브레인 팀이 발표한 논문으로, 단순히 딥러닝 기술을 넘어 인공지능의 발전에 있어 중요한 이정표로 자리 잡았다. Transformer는 NLP는 물seungwoo0407.tistory.comhttps://www.youtube.com/watch?v=p216tTVxues&t=1163s서론 1. 배경 및 기존 ..

https://www.youtube.com/watch?v=cdGBloT9vDk훈민정음 문장을 학습시키고 한 구절을 입력했을 때, 이후의 출력을 뽑아내는 바닐라 RNN을 실습해보았다.RNN 구현 순서1. 데이터 전처리2. 가중치 초기화3. 순전파4. 역전파5. 예측6. 학습 루프데이터 전처리 사용 문장나라의 말이 중국과 달라 문자와 서로 통하지 아니하니, 이런 까닭으로 어리석은 백성이 이르고자 할 바가 있어도 마침내 제 뜻을 능히 펴지 못할 사람이 많다. 내가 이를 위하여 가엾이 여겨 새로 스물여덟 자를 만드노니 사람마다 하여금 쉬이 익혀 날마다 쓰는 데 편하게 하고자 할 따름이다.def data_preprocessing(data): data = re.sub('[^가-힣]', ' ', data) #..