민프

1. NGINX란 무엇일까?NGINX (pronounced "engine x" or "en-jin-eks") is the world's most popular Web Server, high performance Load Balancer, Reverse Proxy, API Gateway and Content Cache.NGINX(발음: "엔진 x" 또는 "엔진엑스")는 세계에서 가장 인기 있는 웹 서버, 고성능 로드 밸런서, 리버스 프록시, API 게이트웨이 및 콘텐츠 캐시입니다.- nginx 깃허브nginx(엔진 엑스)는 웹 서버 소프트웨어로, 가벼움과 높은 성능을 목표로 한다. 웹 서버, 리버스 프록시 및 메일 프록시 기능을 포함한다.Nginx는 요청에 응답하기 위해 비동기 이벤트 기반 구조를 가진다...

1. 왜 탄력적 IP가 필요할까?탄력적 IP는 AWS에서 제공하는 고정 된 IPv4 주소 입니다.EC2 인스턴스를 생성하면 자동으로 공용 IP가 할당되지만, 인스턴스를 재시작하게 되면 IP가 변경이 됩니다.이 경우, IP가 바뀌기 때문에 DNS 설정, 서버 접근 등에서 문제가 발생할 수 있습니다.  이 문제를 해결하기 위해서 탄력적 IP가 필요한 겁니다. 2. 적용하기2-1. 탄력적 IP 생성하기 2-2. 탄력적 IP 주소 연결하기적용하고싶은 인스턴스를 선택해서 '완료' 버튼을 누르면 적용이 완료된다. 2-3. 탄력적 IP 주소 연결 확인하기적용한 EC2 인스턴스에 접속하여 탄력적 IP 주소를 확인한다.

1. CI/CD란?소프트웨어 공학에서 CI/CD는 지속적 통합(영어: continuous integration)과 지속적 배포(영어: continuous delivery, CD)가 결합한 사례를 의미한다. CI/CD는 소프트웨어의 개발, 테스트와 배포를 모두 통합함으로써 소프트웨어 버그를 쉽게 찾아낼 수 있으며, 더 빠른 배포 주기를 가질 수 있게 만들어 준다.- 위키백과 CI/CD는 소프트웨어 개발에서 빌드, 테스트, 배포 프로세스를 자동화하는 방법입니다. 과거에는 개발자가 새로운 기능을 추가할 때마다 코드를 수동으로 빌드하고, 테스트하고, 서버에 배포해야 했습니다. 이 과정에서 오류 발생 가능성이 높고, 시간이 오래 걸리는 문제가 있었습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해, CI/CD(지속적 통합 & ..

1. NestJS란 무엇일까?A progressive Node.js framework for building efficient, reliable and scalable server-side applications.효율적이고 신뢰할 수 있으며 확장 가능한 서버 측 애플리케이션을 구축하기 위한 진보적인 Node.js 프레임워크입니다.- NestJS 공식홈페이지NestJS는 효율적이고 확장 가능한 서버사이드 Node.js 프로그램을 구축하기 위한 플랫폼이다. 카밀 미슬리비에츠가 개발했다. Express.js 프레임워크를 기본으로 사용하며 Fasity와도 호환된다.자바스크립트를 사용하고 타입스크립트를 완벽하게 지원하며 (여전히 개발자가 순수 자바스크립트로 코딩할 수 있음) OOP(객체 지향 프로그래밍), FP(..

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안녕하세요. 이번에 미국 라스베가스에서 열린 2025 CES를 다녀온 후기를 여러분과 공유하려고 합니다. CES는 매년 전 세계에서 최신 기술과 혁신적인 아이디어를 한자리에 모으는 자리로, 저 처럼 기술에 관심 있는 사람이라면 한 번쯤 꼭 가보고 싶은 꿈의 행사 중 하나인데요.  제가 개발자가 된다면 꼭 가고싶은 곳 중에 하나인 CES를 가보게 되어 정말 영광이었습니다! 라스베가스는 정말 화려한 도시였습니다 최고..낮에는 광활한 사막을 배경으로 펼쳐진 고급 리조트 및 호텔과 쇼핑몰, 그리고 밤에는 수많은 화려한 조명들로 도시 전체가 반짝였습니다. 밤이 되면 더욱 멋진 도시였고, 세계 각국에서 온 관광객(CES 참가하시는 분들이 많이 계셨습니다)들로 활기가 가득했습니다. 제가 묵었던 숙소는 골든 너겟 호텔..

이번 포스팅에서는 Attention is All you need논문을 기반으로 Transformer에 대해서 알아보겠습니다. 결론적으로 논문에서 말하는 Transformer는 이전에 포스팅했던 Attention을 기반으로 만들어서 기존의 언어 모델 RNN, LSTM 등...의 한계점을 극복할 수 있었습니다. 어떤 문제가 있었는지부터 차근차근 알아보도록 하겠습니다.1. 연구의 배경: 기존 모델의 한계기존의 RNN, LSTM 기반 Seq2Seq 모델은 텍스트를 시퀀스 단위로 처리했어요. 즉, 입력 문장을 처음부터 끝까지 순서대로 읽어야 했습니다. 하지만 이 구조에는 몇 가지 치명적인 단점이 있었죠순차적 처리로 병렬화가 불가능RNN은 하나의 단어를 처리한 후에야 다음 단어를 처리할 수 있어서 학습 속도가 느렸..

이번 포스팅에서는 LLM의 동작원리에 대해서 알아보도록 하겠습니다.LLM의 동작원리를 알아보기 전에 이전 포스팅에서 언급한 Seq2Seq, Transformer에 대해서 자세하게 알아보고 진행하도록 하겠습니다. 이 두 모델은 텍스트 번역, 요약, 질문 응답 같은 자연어 처리 작업에서 큰 역할을 했는데요, Transformer를 제대로 이해하려면 먼저 Seq2Seq가 무엇인지, 그리고 왜 Transformer가 필요한지 이해해야 합니다. 1. Transformer를 이해하려면 왜 Seq2Seq, Attention부터 공부해야 할까? Transformer는 Seq2Seq, Attention 모델의 개념을 기반으로 발전했기 때문에, Transformer를 이해하려면 Seq2Seq, Attention의 작동 원..

요즘 인공지능(AI) 기술에서 많이 등장하는 세 가지 용어가 있습니다: LLM(Large Language Model), LangChain, 그리고 RAG(Retrieval-Augmented Generation). 이 기술들은 각각의 역할을 하면서도 서로 연계되어 강력한 AI 애플리케이션을 만드는 데 기여하고 있습니다. 먼저 LLM부터 쉽게 이해할 수 있도록 설명해드리겠습니다 좀 길어질 수 있으니 요약을 보고싶으신 분들은Control + F를 누르시고 "*요약*" 만 보시면 될 것 같습니다.1. LLM 이란 무엇인가?먼저 AWS에서 정의한 LLM을 보면 아래와 같이 정의하고 있습니다.대규모 언어 모델(LLM)은 방대한 양의 데이터로 사전 학습된 초대형 딥 러닝 모델입니다. LLM은 대규모의 언어 데이터를 ..

이전 포스팅 1. 보팅편(Voting)에서 Random Forest에 대한 내용을 알려드리긴 했는데이번 포스팅에서는 더 자세한 내용을 말씀드리겠습니다. Deicision Tree ,1편, 2편을 보고 오시지 않으면 이해하시기 어렵습니다.선행 학습을 추천드립니다. (Leo Breiman Random Forests 논문을 참고하였습니다.)1. Random Forest의 역사Random Forest는 Leo Breiman이 2001년에 발표한 논문에서 제안한 기법으로, 여러 가지 결정 트리(decision tree)를 결합하여 예측 정확도를 높이기 위한 앙상블 방법입니다. 이 모델은 이전의 몇 가지 앙상블 및 트리 기반 학습 방법을 개선하는 과정에서 발전했습니다. 이 기법의 개발자인 레오 브레이먼(Leo Br..