계층 구조된 람다: AWS SAM과 Python
조금의 코드 재사용성은 해를 끼치지 않는다.
AWS Lambda에 레이어를 추가하는 방법에 대한 단계별 지침입니다. 이 예제는 파이썬을 사용합니다.
기본적으로 표준 HelloWorld 템플릿 예제로 생성된 기본 코드를 사용할 것입니다.
조금의 코드 재사용성은 해를 끼치지 않는다.
AWS Lambda에 레이어를 추가하는 방법에 대한 단계별 지침입니다. 이 예제는 파이썬을 사용합니다.
기본적으로 표준 HelloWorld 템플릿 예제로 생성된 기본 코드를 사용할 것입니다.
업데이트된 Ollama 명령어 목록 - ls, ps, run, serve 등
이 Ollama CLI 치트시트 는 매일 사용하는 명령어 (ollama ls, ollama serve, ollama run, ollama ps, 모델 관리 및 일반적인 워크플로우) 에 초점을 맞추며, 복사/붙여넣기 할 수 있는 예제를 제공합니다.
LLM 테스트 다음 라운드
지난 시간에 새로운 버전이 출시되었습니다. 지금까지의 내용을 확인하고, 기타 LLM과 비교하여 Mistral Small의 성능을 테스트해보세요.
매우 과학적인 저널에 필요한 고질량 문서일 때
LaTeX는 문서 디자인(고품질 텍스트 페이지 생성)을 위한 소프트웨어 시스템입니다. 생성된 PDF는 일반적으로 MS Word로 만든 문서보다 품질이 더 높습니다. 확인해 보세요! 눈을 위한 풍요로운 경험입니다. 이 가이드는 우리의 2026년 문서 작성 도구: Markdown, LaTeX, PDF 및 인쇄 작업 흐름 허브의 일부입니다.
통합 시스템 옵션
통합 시스템](https://www.glukhov.org/ko/post/2024/11/selfhosted-integration/ “통합 시스템 비교”)은 많은 유료 연결 모듈과 일부 무료 모듈을 갖춘 상업용 시스템일 수 있습니다.
또는 약간의 특이한 라이선스를 가진 종류의 무료 시스템일 수 있고,
또는 자체 호스팅 가능이며, 아니면 아닐 수도 있습니다.
기존 프린터 드라이버와 비교해 훨씬 간단합니다.
ET-8500을 Windows에 설치하는 방법은 매뉴얼에 잘 설명되어 있습니다. ET-8500 Linux 드라이버 설치는 간단하지만 복잡한 부분도 있습니다. 이 가이드는 우리의 2026년 문서화 도구: Markdown, LaTeX, PDF 및 인쇄 워크플로우 허브의 일부입니다.
단계별 지침
Howto: Kubespray를 사용하여 Kubernetes 설치, 환경 설정, 인벤토리 구성, Ansible 플레이북 실행을 포함합니다.
자주 사용되는 k8s 명령어와 파라미터
이것은 제 k8s cheat sheet입니다.
이 문서는 컨테이너를 설치하고 실행하는 것에서부터 정리까지, Kubernetes의 가장 중요한 명령어와 개념을 다룹니다.
자주 사용되는 도커 명령어 매개변수
다음은 Docker cheat sheet입니다.
이 문서는 설치부터 컨테이너 실행 및 정리까지 중요한 명령어와 개념을 다룹니다:
스테이징 및 프로덕션 환경 포함
AWS Amplify 백엔드와 함께 Flutter 프로젝트를 생성했으면, 다음 단계는 이를 배포하는 것입니다.
Flutter 프로젝트를 AWS Amplify 호스팅으로 배포 방법을 아래에 설명합니다.
AWS Amplify 및 Flutter 지원
AWS Amplify 플랫폼에서 Flutter 전면 스택 프로젝트를 생성하는 방법에 대한 빠른 시작 가이드입니다.
두 개의 자체 호스팅 AI 검색 엔진 비교
아름다운 음식은 눈으로도 즐길 수 있는 즐거움입니다. 하지만 이번 포스팅에서는 두 가지 AI 기반 검색 시스템인 Farfalle 와 Perplexica 를 비교해 보겠습니다.
AWS 람다에서 사용할 언어는 무엇인가요?
AWS로의 배포를 위해 람다 함수를 여러 언어로 작성할 수 있습니다.
자바스크립트, 파이썬, Golang으로 작성된 (거의 비어 있는) 함수의 성능을 비교해 보겠습니다.
로컬에서 코파일럿 스타일 서비스를 실행하시나요? 간단합니다!
정말 흥미진진합니다!
코파일럿 (Copilot) 이나 perplexity.ai 에 접속하여 전 세계에 당신의 의도를 알릴 필요 없이, 이제 자신의 PC 나 노트북에서 유사한 서비스를 직접 호스팅할 수 있습니다!
레이블링 및 훈련에는 일정한 접착이 필요하다.
언제 제가 object detector AI 훈련 했을 때, LabelImg는 매우 유용한 도구였지만, Label Studio에서 COCO 형식으로 내보내는 것이 MMDetection 프레임워크에 의해 수용되지 않았습니다.
Ollama LLM 모델 파일은 많은 공간을 차지합니다.
ollama 설치 후 모델을 즉시 새 위치로 저장하도록 ollama 를 재구성하는 것이 좋습니다. 이렇게 하면 새로운 모델을 풀링 (pull) 할 때 이전 위치로 다운로드되지 않습니다.