[오픈소스컨설팅] Docker를 활용한 Gitlab CI/CD 구성 테스트Ji-Woong Choi
Docker를 활용하여 Gitlab CI/CD 설치 구성 및 샘플 테스트를 위한 가이드 문서이며, Docker 및 Gitlab에 대한 개요 및 사용법에 대해서는 다루지 않습니다. Docker image를 이용 Gitlab 및 Gitlab CI/CD 설치 및 구성 후 Sample Spring boot web application을 이용하여 소스 변경에 따른 commit이 발생 했을 때 Gitlab CI/CD 기능을 통해 application 테스트, 빌드, 배포까지의 일련의 과정이 자동으로 진행되는지를 테스트 하는 내용입니다.
[오픈소스컨설팅] Docker를 활용한 Gitlab CI/CD 구성 테스트Ji-Woong Choi
Docker를 활용하여 Gitlab CI/CD 설치 구성 및 샘플 테스트를 위한 가이드 문서이며, Docker 및 Gitlab에 대한 개요 및 사용법에 대해서는 다루지 않습니다. Docker image를 이용 Gitlab 및 Gitlab CI/CD 설치 및 구성 후 Sample Spring boot web application을 이용하여 소스 변경에 따른 commit이 발생 했을 때 Gitlab CI/CD 기능을 통해 application 테스트, 빌드, 배포까지의 일련의 과정이 자동으로 진행되는지를 테스트 하는 내용입니다.
기존 내용을 수정. Edit가 안되어 다시 올림.
기존 내용을 보셨으면 안보셔도 됩니다.
GraphQL overview,
GraphQL란
Schema (entity 및 entity간 관계설정)
graphiql 이란?
query + mutation sample
Sample code,
https://github.com/gidong-lee/graphQL_exam
이 발표는 [야생의 땅: 듀랑고]의 지형 배포 시스템과 생태계 시뮬레이션 자동화 시스템에 대한 이야기를 다룹니다. 듀랑고의 각 섬은 크기와 지형, 기후 조건이 다양하고 섬의 개수가 많아서 수동으로 관리하는 것은 사실상 불가능합니다. 몇번의 사내 테스트와 베타 테스트를 거치면서 이러한 문제를 해결해주는 자동화된 도구의 필요성이 절실해졌고, 작년에 NDC에서 발표했던 생태계 시뮬레이터와 Docker, 그리고 아마존 웹서비스(AWS)를 이용하여 수많은 섬들을 자동으로 생성하고 관리하는 자동화 시스템을 구축하게 되었습니다. 그 과정에서 했던 고민들, 기존의 애플리케이션을 "Dockerizing" 했던 경험, AWS의 각 서비스들을 적절히 활용했던 이야기, AWS의 각 지역별 요금이 상이하다는 점을 이용해서 비용을 절감한 사례, 그리고 자동화 시스템의 문제점과 앞으로의 방향에 대해서 이야기 할 계획입니다.
Docker 기본 및 Docker Swarm을 활용한 분산 서버 관리 A부터 Z까지 [전체모드에서 봐주세요]David Lee
저희 팀에서 Docker Swarm을 처음 도입한 계기는 사실 배포 자동화 프로세스 구축하고 싶었기 때문이었습니다.
처음엔 서버가 하나 뿐이여서 컨테이너 오케스트레이션의 묘미를 느끼지 못했는데 관리자, 푸시, 이벤트, 테스트 등등 여러 서버가 붙으면서 여러개의 서버를 관리해야 했는데
미리 구축해놓은 Docker Swarm이 많은 편의 기능을 제공하고 있어서 여러개의 서버를 관리하는 것도 개발자가 부담없이 할 수 있게 되었습니다.
이 슬라이드는 제가 서버를 구축하는 과정에서 겪었던 어려움들을 여러분은 겪지 않길 바라며 제작하게 되었습니다.
만약 이 슬라이드를 보시는 분이 Docker및 Docker Swarm을 처음 접해보시는 거라면 이 자료가 좋은 가이드가 될 수 있을 것 같습니다.
감사합니다.
이도현 드림
기존 내용을 수정. Edit가 안되어 다시 올림.
기존 내용을 보셨으면 안보셔도 됩니다.
GraphQL overview,
GraphQL란
Schema (entity 및 entity간 관계설정)
graphiql 이란?
query + mutation sample
Sample code,
https://github.com/gidong-lee/graphQL_exam
이 발표는 [야생의 땅: 듀랑고]의 지형 배포 시스템과 생태계 시뮬레이션 자동화 시스템에 대한 이야기를 다룹니다. 듀랑고의 각 섬은 크기와 지형, 기후 조건이 다양하고 섬의 개수가 많아서 수동으로 관리하는 것은 사실상 불가능합니다. 몇번의 사내 테스트와 베타 테스트를 거치면서 이러한 문제를 해결해주는 자동화된 도구의 필요성이 절실해졌고, 작년에 NDC에서 발표했던 생태계 시뮬레이터와 Docker, 그리고 아마존 웹서비스(AWS)를 이용하여 수많은 섬들을 자동으로 생성하고 관리하는 자동화 시스템을 구축하게 되었습니다. 그 과정에서 했던 고민들, 기존의 애플리케이션을 "Dockerizing" 했던 경험, AWS의 각 서비스들을 적절히 활용했던 이야기, AWS의 각 지역별 요금이 상이하다는 점을 이용해서 비용을 절감한 사례, 그리고 자동화 시스템의 문제점과 앞으로의 방향에 대해서 이야기 할 계획입니다.
Docker 기본 및 Docker Swarm을 활용한 분산 서버 관리 A부터 Z까지 [전체모드에서 봐주세요]David Lee
저희 팀에서 Docker Swarm을 처음 도입한 계기는 사실 배포 자동화 프로세스 구축하고 싶었기 때문이었습니다.
처음엔 서버가 하나 뿐이여서 컨테이너 오케스트레이션의 묘미를 느끼지 못했는데 관리자, 푸시, 이벤트, 테스트 등등 여러 서버가 붙으면서 여러개의 서버를 관리해야 했는데
미리 구축해놓은 Docker Swarm이 많은 편의 기능을 제공하고 있어서 여러개의 서버를 관리하는 것도 개발자가 부담없이 할 수 있게 되었습니다.
이 슬라이드는 제가 서버를 구축하는 과정에서 겪었던 어려움들을 여러분은 겪지 않길 바라며 제작하게 되었습니다.
만약 이 슬라이드를 보시는 분이 Docker및 Docker Swarm을 처음 접해보시는 거라면 이 자료가 좋은 가이드가 될 수 있을 것 같습니다.
감사합니다.
이도현 드림
Dragon: A Distributed Object Storage at Yahoo! JAPAN (WebDB Forum 2017 / E...Yahoo!デベロッパーネットワーク
The document discusses Dragon, an object storage system developed by Yahoo Japan. Dragon was built to address issues with their previous storage system and meet high performance, scalability, and availability requirements. Dragon uses a distributed architecture with API nodes, a storage cluster, and Cassandra as the metadata database. The storage cluster stores object data across multiple volume groups for redundancy and each volume group contains three storage nodes.
본 자료는 14.12.20 KGUG(Korea Git User Group) 주최 대학생 대상 Git 교육인
“Getting Started with git” 에서 발표된 “Git Basic Commands” 의 발표내용을 담고 있습니다.
본 자료는 크리에이티브 커먼즈 저작자표시-비영리-변경금지(CC BY-NC-ND) 3.0 Unported 라이선스에 따라 이용할 수 있습니다.
본 자료에 사용 된 이미지들은 Creative Common License 를 따르며 이미지 출처는 해당 이미지 하단에 기제 되어 있습니다.
The document discusses various machine learning clustering algorithms like K-means clustering, DBSCAN, and EM clustering. It also discusses neural network architectures like LSTM, bi-LSTM, and convolutional neural networks. Finally, it presents results from evaluating different chatbot models on various metrics like validation score.
The document discusses challenges with using reinforcement learning for robotics. While simulations allow fast training of agents, there is often a "reality gap" when transferring learning to real robots. Other approaches like imitation learning and self-supervised learning can be safer alternatives that don't require trial-and-error. To better apply reinforcement learning, robots may need model-based approaches that learn forward models of the world, as well as techniques like active localization that allow robots to gather targeted information through interactive perception. Closing the reality gap will require finding ways to better match simulations to reality or allow robots to learn from real-world experiences.
[243] Deep Learning to help student’s Deep LearningNAVER D2
This document describes research on using deep learning to predict student performance in massive open online courses (MOOCs). It introduces GritNet, a model that takes raw student activity data as input and predicts outcomes like course graduation without feature engineering. GritNet outperforms baselines by more than 5% in predicting graduation. The document also describes how GritNet can be adapted in an unsupervised way to new courses using pseudo-labels, improving predictions in the first few weeks. Overall, GritNet is presented as the state-of-the-art for student prediction and can be transferred across courses without labels.
[234]Fast & Accurate Data Annotation Pipeline for AI applicationsNAVER D2
This document provides a summary of new datasets and papers related to computer vision tasks including object detection, image matting, person pose estimation, pedestrian detection, and person instance segmentation. A total of 8 papers and their associated datasets are listed with brief descriptions of the core contributions or techniques developed in each.
[226]NAVER 광고 deep click prediction: 모델링부터 서빙까지NAVER D2
This document presents a formula for calculating the loss function J(θ) in machine learning models. The formula averages the negative log likelihood of the predicted probabilities being correct over all samples S, and includes a regularization term λ that penalizes predicted embeddings being dissimilar from actual embeddings. It also defines the cosine similarity term used in the regularization.
[214] Ai Serving Platform: 하루 수 억 건의 인퍼런스를 처리하기 위한 고군분투기NAVER D2
The document discusses running a TensorFlow Serving (TFS) container using Docker. It shows commands to:
1. Pull the TFS Docker image from a repository
2. Define a script to configure and run the TFS container, specifying the model path, name, and port mapping
3. Run the script to start the TFS container exposing port 13377
The document discusses linear algebra concepts including:
- Representing a system of linear equations as a matrix equation Ax = b where A is a coefficient matrix, x is a vector of unknowns, and b is a vector of constants.
- Solving for the vector x that satisfies the matrix equation using linear algebra techniques such as row reduction.
- Examples of matrix equations and their component vectors are shown.
This document describes the steps to convert a TensorFlow model to a TensorRT engine for inference. It includes steps to parse the model, optimize it, generate a runtime engine, serialize and deserialize the engine, as well as perform inference using the engine. It also provides code snippets for a PReLU plugin implementation in C++.
The document discusses machine reading comprehension (MRC) techniques for question answering (QA) systems, comparing search-based and natural language processing (NLP)-based approaches. It covers key milestones in the development of extractive QA models using NLP, from early sentence-level models to current state-of-the-art techniques like cross-attention, self-attention, and transfer learning. It notes the speed and scalability benefits of combining search and reading methods for QA.