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AWS SageMaker 로 머신러닝 맛보기 1탄 AWS SageMaker 로 머신러닝 맛보기 1탄 1. 전체 플로우 https://aws.amazon.com/ko/blogs/korea/build-a-serverless-frontend-for-an-amazon-sagemaker-endpoint/ 블로그 내용을 따라하면서 정리하는 차원에서 작성하였습니다~ 인용 : https://aws.amazon.com/ko/blogs/korea/build-a-serverless-frontend-for-an-amazon-sagemaker-endpoint/ Amazon SageMaker는 AWS에서 기계 학습 모델을 구축 및 교육하고 프로덕션 환경에 배포할 수 있는 강력한 플랫폼을 제공합니다. 이 강력한 플랫폼과 Amazon Simple Storage Service(S3).. 2019. 3. 7.
딥러닝을 위한 준비 1탄 (윈도우 버전) 딥러닝을 위한 준비 1탄 (윈도우 버전) 우선 파이썬/주피터 노트북/tensorflow 는 기본적으로 설치를 해야 뭐가 되었던 할수 있습니다. 여기서는 머신러닝 또는 딥러닝을 위해 준비 과정을 정리해 보도록 하겠습니다. 도커로 설치를 진행하려 했지만, 윈도우 10 홈 버전은 설치가 되지 않는군요. 도커를 설치하시려면 윈도우 10 프로 및 엔터프라이즈 이상만 가능합니다. 1. Anaconda 설치 Anaconda 를 설치하면 동시에 파이썬, pip, pandas, sklearn, numpy, scipy 등과 같은 머신러닝/딥러닝에 필요한 패키지들을 일괄적으로 설치할 수 있습니다. https://www.anaconda.com/distribution 에서 3.7 최신버전을 다운로드 받아 설치하시면 됩니다. 설.. 2019. 3. 6.
엔디언 보통 데이터 패킷을 파싱할때는 메뉴얼에 나와 있는 프로토콜에 맞게 파싱하고 처리하게 됩니다. 최근에 디바이스에 올라오는 데이터 처리를 메뉴얼대로 했는데도 말도 안되는 숫자가 튀어 나오는 경우가 있었죠. 몇시간을 헤매다가 다시 하나하나 천천히 메뉴얼을 읽다가 아래와 같은 문장을 발견하게 됩니다. 흠........ little-endian 엔디언 개념은 기초적인 내용이지만, 아무 생각없이 그냥 관성적으로 빅-엔디언 개념으로 작업을 하다 보니, 몇시간을 그냥 통으로 날려버렸습니다. 기록하는 차원에서 간단하게 정리해 보도록 하겠습니다. 개념 미들 엔디언도 있지만 여기서는 빅-엔디언과 리틀-엔디언만 살펴보겠습니다. 위키피디아에 있는 내용을 한번 정리해 보도록 하겠습니다 위키피디아 (https://ko.wikipe.. 2019. 3. 5.
도커 핸즈온 (DevOps) DevOps 의 핵심 기능중 도커에 관련한 핸즈온 내용입니다. 깃허브에 연습해 볼수 있는 소스를 공개해 놓았습니다. 깃허브 - https://github.com/david100gom/docker_hands_on 1. 기본적인 AWS 서버 아키텍처 구성 2. 기본적인 CI/CD 구성 3. 기존 CI/CD 문제점 해결방안 고민 4. Docker 개발, 서비스 이미지 생성 구성 5. CI / CD 구성 6. 빌드/배포 상세 flow 7. 추후 고려사항 2019. 3. 1.
MS Azure 맛보기 2탄 Redis Cache 생성하기AWS Elasticache 의 Redis 와 동일한 리소스입니다. 아래와 같이 Databases > Redis Cache 를 선택하면 생성하는 화면이 바로 나옵니다.DNS Name : 저는 freeRedis 라고 입력하겠습니다.Susbscription : 무료체험 선택Resource group : 기존에 생성했던 freeRG 를 선택합니다.Location : 이것도 역시 기존과 동일한 리전으로 Korea Central을 선택합니다.Pricing tier : 원하는 스펙을 선택하면 됩니다. 여기서는 기본으로 선택된 값으로 놔두겠습니다.Create 버튼을 클릭하면 아래와 같이 생성중이라고 나옵니다. 참고로 Access Keys 에는 애플리케이션에서 연결를 위한 연결정보 (패스워.. 2019. 2. 28.
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