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[elasticsearch] 색인 -2 0. 개요오늘은 색인 중에서도 텍스트에 대해서 좀 더 자세하게 알아보도록 하겠습니다.보통 DB를 사용하면 Like 검색을 주로 하는데요. Like 검색은 테이블의 전체 row를 탐색하기 때문에 데이터가 많아지면 많아질수록 기하급수적으로 늘어나는 것을 겪어보셨을거에요.물론 mysql에서도 fulltext 검색을 위한 index가 존재합니다. 바로 ngram parser인데요. ngram parser는 https://seokhyun2.tistory.com/93 글에서 좀 더 자세하게 확인해보실 수 있습니다.ngram parser를 사용하더라도, 텍스트 검색에 한계를 느끼게 되면 검색엔진을 도입하게 되는 경우가 많습니다.그래서 오늘은 텍스트의 색인에 대해 좀 더 자세하게 알아보겠습니다.먼저 텍스트 검색에 대한.. 공감수 2 댓글수 0 2025. 2. 2.
[elasticsearch] 색인 -1 0. 개요elasticsearch라는 검색엔진을 알아보고 있습니다.검색엔진에서 검색을 하려면 데이터를 일단 적재해야겠죠?elasticsearch에 데이터를 적재하는 작업을 색인이라고 합니다.오늘은 색인에 대해서 예시를 들어가면서 알아보도록 하겠습니다.elasticsearch에 연결해서 작업하는 방식은 여러가지가 있는데, 제일 간단한 rest API 호출 방식을 기준으로 알아보도록 하겠습니다.1. elasticsearch 실행elasticsearch는 우선 간단하게 아래 명령어로 docker를 활용하여 실습할 수 있도록 구성해보도록 하겠습니다.docker run -it -e xpack.security.enabled=false -e discovery.type=single-node -p 9200:9200 --.. 공감수 1 댓글수 0 2025. 1. 19.
redis의 대체제, valkey (redis vs valkey) 0. 개요요즘 redis의 대체제로 떠오르고 있는 valkey를 소개해보려고 합니다.redis는 오랜 시간 동안, cache의 대명사라해도 과언이 아닐 정도로 굳건하게 자리를 지키고 있었습니다.그런데 도대체 왜 redis를 대체제가 생겨난걸까요? 1. redis licenseredis의 license는 그동안 아무나 무료로 가져다 쓸 수 있도록 오픈되어 있었습니다.그런데 2024년 3월에 license 정책을 변경하였습니다.https://redis.io/blog/what-redis-license-change-means-for-our-managed-service-providers/ What Redis’ License Change Means for Our Managed Service Providers - R.. 공감수 0 댓글수 0 2025. 1. 5.
[elasticsearch] 클러스터 엘라스틱서치는 클러스터로 운영을 하는 구조입니다.엘라스틱서치는 노드를 여러 대 띄우고, 노드들을 연결하여 클러스터로 구성할 수 있습니다.노드들은 역할도 나눌 수 있도록 되어 있습니다.노드 종류는 아래의 총 11가지로 나뉘어집니다.https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/modules-node.html#node-rolesmasterdatadata_contentdata_hotdata_warmdata_colddata_frozeningestmlremote_cluster_clienttransform노드 설정은 elasticsearch.yaml에서 아래와 같이 node.roles 설정을 추가하면 노드의 역할을 지정할 수 있습니다.node.ro.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 11. 10.
[elasticsearch] 데이터 저장 elasticsearch는 data storage로써, 데이터를 저장하는 것이 기본이며 저장된 데이터 중에 검색을 빠르게 할 수 있는 검색엔진입니다.오늘은 elasticsearch가 어떻게 데이터를 저장하는 지 알아보도록 하겠습니다. 우선 RDB를 사용하면, table과 column을 활용하여 데이터의 구조를 선언해서 사용하게 되어있습니다.elasticsearch는 유사하게 index와 field로 구성할 수 있습니다.각 field는 string, integer, boolean 등의 값을 저장할 수 있으며 검색 전략에 따라서 어떤 토크나이저를 사용할 지 설정할 수 있습니다.토크나이저는 추후에 좀 더 자세하게 따로 포스팅해보도록 하겠습니다. RDB와 elasticsearch를 비교해보면 아래의 표와 같이 .. 공감수 0 댓글수 1 2024. 10. 27.
[elasticsearch] why elasticsearch? elasticsearch에 대한 글들을 정리해보려고 하는데, 첫 게시글로 왜 elasticsearch를 사용하는지에 대해서 정리해보려고 합니다.보통 백엔드 개발을 하다보면, elasticsearch를 처음부터 도입하진 않습니다.처음엔 일반적으로 RDB(Relational Database)를 많이 채택하고 서비스를 개발하는데요.서비스가 점점 커지고 검색으로 인한 부하가 커지면서 시스템이 위협?을 받게되면 검색엔진을 도입하게 되고 elasticsearch를 많이 선택하게 됩니다.elasticsearch가 그럼 왜 검색이 빠른지 알아봐야겠죠?elasticsearch는 엘라스틱사가 아파치 루씬을 기반으로 개발/공급하는 검색엔진 솔루션입니다.검색이 빠른 이유는 RDB보다 index를 화려하게 사용하기 때문인데요... 공감수 0 댓글수 0 2024. 10. 13.
[python] 파이썬 동시성 프로그래밍 동시성 프로그래밍에 대해서 알기 위해서는 Bound, Thread, Process, Sync, Async라는 개념들을 알고 넘어갈 필요가 있습니다. Bound부터 하나씩 알아보도록 하겠습니다. Bound 동시성 프로그래밍에 대해서 공부하려면 먼저 Bound라는 개념을 알고 갈 필요가 있는데, Bound는 묶인단 뜻으로 작업을 하면서 묶이게 되는 시간을 뜻 합니다. Bound는 CPU Bound와 I/O Bound 2가지로 나뉩니다. CPU Bound CPU를 활용하는 작업에 따라 기다리게 되는 구간을 뜻 합니다. ex) 수학 연산, 딥러닝 연산, 이미지 처리 등 I/O Bound I/O 작업에 대해서 기다리는 구간을 뜻 합니다. ex) 파일 입출력, 네트워크 요청 등 Thread vs Process Th.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 3. 31.
[fastapi] lifespan Lifespan fastapi를 사용하면서, 앱이 시작할 때 혹은 앱이 종료될 때에 실행되어야 하는 로직이 분명 존재하게 됩니다. 저는 모니터링 관련 세팅이 앱 시작할 때 주로 실행되도록 구성을 많이 하고 있는데요. 이런 세팅들을 명시적으로 실행 위치를 정해주는 기능이 fastapi에 존재합니다. lifespan이라는 기능인데, 오늘은 fastapi의 lifespan을 소개해보겠습니다. 먼저 위에서 언급했듯이, 앱이 시작하기 전 혹은 종료 시 실행되어야 하는 로직을 정하고 lifespan 함수를 선언해서 함수 안에 로직들을 작성하고 연결만해주면 됩니다. 바로 예시 코드를 보면서 소개드리겠습니다. 아래 코드는 fastapi 공식 문서에 소개된 코드입니다. (https://fastapi.tiangolo.co.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 3. 3.
Amazon OpenSearch Service LLM(Large Language Model)이 발전하면서 RAG(Retrieval Augmented Generation)이 등장하였고, RAG의 방식 중에 하나로 벡터 서치가 굉장히 많이 활용되고 있습니다. 클라우드 서비스들도 벡터 서치를 지원하는 제품을 제공하고 있습니다. AWS는 Amazon OpenSearch Service, Azure는 Congnitive Search, GCP는 Vertex AI라는 제품을 각각 보유하고 있습니다. 오늘은 클라우드 중에 점유율이 제일 높은 AWS의 제품을 한번 리뷰해보려고 합니다. AWS가 제공하는 OpenSearch는 오픈 소스로도 제공되고 있어서, 꼭 AWS에서 사용할 필요는 없습니다. 직접 구축해서 사용하고 싶으시다면 아래 링크로 들어가서 문서를 읽어보고 구.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 2. 4.
[Docker] 인터넷 없이 도커 설치하기 회사를 다니다 보면 간혹 인터넷이 안되는 상황이 있을 수 있는데요. 특히 금융권이 내부망은 인터넷을 막아놓기도 합니다. 인터넷이 막혀있으면, 도커를 설치하고 도커 이미지를 집어 넣으면 편하게 개발 환경을 설정할 수 있어서 저는 인터넷이 막혀있을 때는 도커를 설치해서 보통 환경을 세팅합니다. 인터넷 없이 도커를 설치할 땐 그래도 파일은 옮길 수 있는 환경이여야 설치를 할 수 있습니다. 가이드는 아래에 binary로 도커를 설치하는 공식 문서를 참조하시면 됩니다. https://docs.docker.com/engine/install/binaries/ 공감수 0 댓글수 0 2024. 2. 4.
[mysql] docker로 mysql 실행하기 요즘엔 docker가 참 개발을 편하게 해주는 것 같습니다. 오늘은 mysql을 docker로 실행해보도록 하겠습니다. 먼저 이미지를 받아줘야 합니다. 아래 명령어를 활용하여 5.7 버전의 mysql을 받아주겠습니다. docker pull mysql:5.7 이제는 container 실행 명령어를 통해 실행만 하면 됩니다. docker run --name mysql -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=1234 -e TZ=Asia/Seoul -d -p 3306:3306 mysql:5.7 옵션이 좀 많다보니, 옵션을 하나씩 훑어 보겠습니다. 먼저 --name 옵션은 컨테이너의 이름을 지정하는 옵션으로 mysql로 컨테이너 이름을 정해주었습니다. -e 는 환경변수를 집어넣는 옵션인데, root passwo.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 1. 31.
모노 레포(Monolithic Repository) 오늘은 모노 레포 구조에 대하여 소개해보려고 합니다. 회사에서 업무를 하다보면, 프로젝트 별로 레포를 구분하기도 하는데 프로젝트가 점점 많아지면서 레포지토리 갯수가 그만큼 많아지게 되면, 유지보수 측면에서는 점점 복잡하게 됩니다. 프로젝트가 나뉘어져서 레포지토리가 나뉘더라도, 사용하는 라이브러리나 코드는 비슷하다보니 모노 레포를 적용하면 훨씬 관리가 용이해지는 효과를 볼 수 있습니다. 아래의 링크는 'Why Google Stores Billions of Lines of Code in a Single Repository'라는 제목으로 구글에서는 왜 하나의 레포로 관리하고 있는지 설명하는 글입니다. https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/2854146 위의 글에서 설명하는 모노 레포의.. 공감수 1 댓글수 0 2024. 1. 21.
[Python] contextvars fastapi가 등장한 이후로, python에서도 비동기로 구현하는 방식이 많이 활성화되고 있습니다. 멀티 스레딩으로 구현할 때는, thread의 context를 활용해서 로그를 남겨서 쉽게 모니터링 할 수 있었는데 비동기에서는 thread context가 없어서 해당 부분을 해소하기 위해서 등장한 것이 contextvars입니다. contextvars는 파이썬 표준 라이브러리로 따로 설치를 해야하는 것은 없습니다. 사용법은 매우 간단합니다. ContextVar를 한 번 선언을 하고, set 함수를 호출하여 context를 설정해주면 get 함수를 호출해서 가져다 쓸 수 있습니다. 바로 예시 코드를 보겠습니다. import asyncio import contextvars import random impo.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 1. 7.
[MLOps, LLMOps] In-flight batching 서빙에서 batch 최적화 기법으로 Adaptive batching을 소개한 적이 있습니다. https://seokhyun2.tistory.com/91 [MLOps] BentoML - Adaptive Batching 오늘은 Adaptive Batching에 대해서 알아보려고 합니다. 왜 필요한 지 먼저 알아볼건데, infernce의 경우 하나의 input을 inference 하는 것 보다, batch로 inference하면 훨씬 빠르고 효율적으로 추론을 할 수 있 seokhyun2.tistory.com Adaptive batching의 경우, 아래 이미지와 같이 batch 하나에 대해서 longest 기준에 맞춰 padding을 해서 inference를 하게 됩니다. Transformer의 encoder.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 12. 24.
[MLOps, LLMOps] PagedAttention, vLLM 소개 chatGPT 이후로 LLM에 대한 연구가 많이 활성화되었고, 그에 따라 최근에는 LLM 서빙을 다루는 경우가 많아지고 있는 것 같습니다. vLLM은 LLM을 더 효율적으로 서빙하기 위한 PagedAttention이란 기술을 적용하였다고 하는데, 오늘은 이 부분들을 소개해보도록 하겠습니다. PagedAttention의 원리 vLLM을 개발한 팀은 아래의 논문을 통해 PagedAttention을 먼저 소개했고, 직접 개발하여 vLLM 라이브러리를 출시했습니다. - 논문 제목: Efficient Memory Management for Large Language Model Serving with PagedAttention - 링크: https://arxiv.org/pdf/2309.06180.pdf Key-V.. 공감수 1 댓글수 0 2023. 12. 9.
글또 8기 회고 어느덧 또 글또 8기가 마지막 제출만 남겨두어 오늘은 글또 8기를 회고하려고 합니다. 우선 8기에 작성했던 글들을 보니 mysql, fastapi에 관한 글을 주로 썼었네요. 상반기에 있었던 chatGPT의 등장 이후로, 저도 회사에서 chatGPT를 활용한 서비스를 개발하여 출시를 했는데 그러다보니 MLOps보다는 아무래도 backend 직군에 가깝게 일을 했던 것 같습니다. 8기 다짐글에서, 시스템 설계에 대한 고민이 많다는 글을 적었었는데 새로운 서비스를 개발하느라 바빴고 그 서비스에서는 복잡한 설계가 필요없었다보니 그런 고민을 좀 깊게 못 했고 관련된 공부도 못 했고 그래서 관련 글도 하나 작성하지 못했던 것 같습니다. 서비스를 개발하면서 fastapi 사용에 아직 조금 미숙하다보니, fastap.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 7. 16.
[fastapi] Middleware 오늘은 fastapi의 middleware에 대해서 알아보려고 합니다. https://fastapi.tiangolo.com/tutorial/middleware/ Middleware - FastAPI FastAPI framework, high performance, easy to learn, fast to code, ready for production fastapi.tiangolo.com fastapi의 middleware를 활용하면, 모든 request에 대해서 전/후 처리를 추가해줄 수 있습니다. 바로 예시 코드를 보도록 하겠습니다. import time from fastapi import FastAPI, Request app = FastAPI() @app.middleware("http") async.. 공감수 0 댓글수 2 2023. 7. 2.
[fastapi] fastapi utils를 활용한 주기적인 작업(periodic task) 실행하기 백엔드 서버를 띄운 상황에서, 주기적인 작업(periodict task, repeated task)을 실행하고 싶은 경우가 생길 수 있습니다. 예를 들면, DB에 주기적으로 polling을 해서 어떤 데이터를 가져와서 서버에서 들고 있게 하는 등의 작업이 필요할 수 있는데요. fastapi 자체적으로 제공하는 것은 없지만, fastapi-utils(https://fastapi-utils.davidmontague.xyz/)를 활용하면 이런 작업을 수행할 수 있습니다. 설치는 pip로 간단하게 하시면 됩니다. pip install fastapi-utils fastapi-utils를 활용하여 주기적인 작업을 실행하는 방법은 아래와 같습니다. from fastapi import FastAPI from sqlal.. 공감수 2 댓글수 0 2023. 6. 18.
[fastapi] background task 개요 background task를 처리하는 방식은 다양한데, fastapi의 framework 내에서도 충분히 처리를 할 수 있어서 그 방식에 대해서 정리를 해보려고 합니다. background task는 API 요청을 받아서 실시간으로 응답을 바로 주는 것이 아닌 API 요청에 대해서 별도로 천천히 처리해도 되는 작업들에 사용하게 됩니다. 예를 들면 회원가입을 할 때, 회원가입을 완료했을 때 성공했다는 응답을 반환하고 email로 환영 메세지를 발송하는 것과 같은 경우가 있을 수 있습니다. 사용방법 사용 방법은 공식 홈페이지에 잘 나와있습니다. (https://fastapi.tiangolo.com/tutorial/background-tasks/) 문서의 예시 코드를 한 번 보도록 하겠습니다. fr.. 공감수 1 댓글수 2 2023. 6. 4.
python asyncio gather vs wait 개요 파이썬에서 fastapi가 점점 많이 사용되고 있다보니 자연스럽게 async를 사용해서 코딩을 하게 되는 것 같습니다. async에서 제일 착각하기 쉬운게, async 함수를 연속으로 사용하면 비동기로 동시에 처리될 것이라고 생각할 수 있는데요. 아래 코드를 실행해보면, 총 2초가 걸리는 것을 확인할 수 있습니다. import time import asyncio async def method1(): await asyncio.sleep(1) async def method2(): await asyncio.sleep(1) async def main(): await method1() await method2() if __name__ == "__main__": start = time.time() asynci.. 공감수 0 댓글수 1 2023. 5. 21.
[mysql] fulltext index ngram parser 개요 fulltext index에 대해서 정리를 한 번 했었는데(https://seokhyun2.tistory.com/92), fulltext index에서 토큰을 나누는 기본 방식은 띄어쓰기를 기준으로 분리를 합니다. 띄어쓰기를 기준으로만 분리를 하게 되면, 한국어에서는 조사가 다 붙어있어서 검색이 어렵습니다. 예를 들면 '한국'이란 명사에 대해서 '한국은', '한국에서', '한국의' 와 같이 조사가 붙어서 띄어쓰기로만 토큰을 나누게 되면 다 별도의 토큰으로 인식이 되어, '한국'이라는 명사가 있는 문장만 찾고 싶은데 찾을 수 없게 됩니다. 그래서 추가적으로 제공되는 기능이 바로 ngram parser입니다. 원리 ngram parser가 무엇인지, 원리를 알아볼텐데요. ngram에서 n은 숫자이고, .. 공감수 0 댓글수 0 2023. 4. 23.
[mysql] fulltext index 개요 mysql 데이터베이스를 사용하다보면, 조회 속도 개선을 위한 작업을 많이 하게 됩니다. 그래서 index를 많이 사용하게 되는데, 기본적인 index는 column값이 정확하게 일치하는 기준으로 사용할 수 있습니다. column값이 텍스트를 활용하고, 값이 일부만 일치하는 경우 조회를 하기 위해서는 like 쿼리를 사용하는데, 그 속도가 매우 느립니다. 완전 동일한 조회가 아니라서 기본적인 index를 사용할 수도 없구요. 이럴 때, fulltext를 사용하면 조회 속도를 개선할 수 있습니다. 원리 fulltext index를 사용하는 방법을 알아보기 전에, 원리를 우선 간단하게 알아보겠습니다. column의 값이 영어 이름이라고 가정하고, '마이클 잭슨'과 '마이클 조던' 이라는 2개의 값이 존.. 공감수 2 댓글수 1 2023. 4. 9.
[MLOps] BentoML - Adaptive Batching 오늘은 Adaptive Batching에 대해서 알아보려고 합니다. 왜 필요한 지 먼저 알아볼건데, infernce의 경우 하나의 input을 inference 하는 것 보다, batch로 inference하면 훨씬 빠르고 효율적으로 추론을 할 수 있습니다. 하지만 api를 서빙을 하는 경우에는 batch로 inference가 매우 어렵습니다. 예시를 들어보면 챗봇이라고 생각을 하면 intent(의도)를 분류하는 모델을 api로 서빙을 할 텐데, 하나의 질문에 대한 intent만 분류하면 되기 때문에 api에 batch로 inference를 요청할 수 없습니다. api server 입장에서는 한 문장씩 입력이 들어오더라도, 비슷한 시간에 들어오는 문장들을 묶어서 infernce를 해서 결과를 반환해주면 .. 공감수 1 댓글수 0 2023. 3. 12.
SQLAlchemy ORM & async 활용 (2.0.X) SQLAlchemy에서 2.0 버전이 나와서 문법이 꽤 많이 변경되었습니다. 그래서 오늘은 변경된 ORM 문법과 함께 async로 접근하는 방법을 알아보았습니다. 변경된 ORM 문법을 바로 보도록 하겠습니다. from datetime import datetime from sqlalchemy import String, BIGINT from sqlalchemy.dialects.mysql import DATETIME from sqlalchemy.orm import DeclarativeBase, Mapped, mapped_column class Base(DeclarativeBase): type_annotation_map = { int: BIGINT, datetime: DATETIME } class User(Ba.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 2. 26.
글또 8기 다짐 글또 8기를 또 신청하여 다짐글을 남기게 되었습니다. 글또 덕분에 2022년도 조금 돌아보고, 2023년 계획도 세워보는 것 같습니다. 2022년은 이직을 하면서 MLOps라는 직군으로 전환하며 새해를 맞았었는데 벌써 1년이 조금 넘었네요. NLP개발자, 서버개발자를 거쳐서 MLOps로 일을 하고 있고 이제 전체 일한 기간도 만으로 5년도 훌쩍 넘어가게 되었습니다. 이제는 주니어라고 하긴 힘든 경력이 되었네요ㅎㅎ 5년을 넘게 일을 했다는 건 나이도 그만큼 들었단 건데, 그러다보니 사회초년생 때랑 커리어에 대한 고민이 많이 달라졌습니다. 처음에는 기술을 많이 공부하고 경험치를 빨리 쌓는 것에 대해 고민이 많았다면, 지금은 '내가 팀에 기여를 어떻게 해야할까?' 혹은 '어떻게 시스템을 디자인해야 서비스를 잘.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 2. 12.
글또 7기 회고 벌써 글또 7기가 끝날 시점이 되어, 글또 7기 회고를 해보게 되었습니다. 7기에서 썼던 글 리스트를 확인해보니 다짐글을 시작으로, 아래와 같이 여러 주제로 글을 작성했네요. - 글또 7기 다짐글 - huggingface/transformers에 컨트리뷰트 해보기 - [ML OPS] mlflow 로컬에서 사용해보기 - [ML OPS] transformers inference (ft. colab, onnx, gpu) - [ML OPS] quantization을 활용한 인퍼런스 최적화 (ft. ONNX, TensorRT) - SQLAlchemy 소개 및 활용법 - SQLAlchemy에서 ORM 활용하기 - argo workflow 구성해보기 - argo workflow - cron workflow MLOPS.. 공감수 2 댓글수 0 2022. 10. 14.
argo workflow - cron workflow 지난 글(https://seokhyun2.tistory.com/86)에서 argo workflow를 로컬에 세팅하는 방법에 대해서 알아보았었는데요. 오늘은 설치한 argo workflow에서 cron workflow를 생성하는 방법에 대해서 한 번 알아보도록 하겠습니다. cron workflow 생성 cron workflow는 정해진 시간에 주기적으로 실행이 되는 workflow입니다. 기본적으로 웹 화면에서, ui로 간단하게 실행할 수 있습니다. 아래에서 왼쪽에 4번째에 시계 아이콘을 선택하면 Cron Workflows 탭에 들어갈 수 있고 그러면 CREATE NEW CRON WORKFLOW 버튼을 눌러서 간편하게도 생성할 수 있습니다. 버튼을 눌러보면, 아래의 내용이 기본 예제로 이미 입력이 되어 있.. 공감수 3 댓글수 0 2022. 10. 2.
argo workflow 구성해보기 ML ops에서 workflow를 활용하는 구성이 많아지고 있는데요. 오늘은 argo workflow를 로컬에 구성해보았습니다. kubernetes 설정 argo workflow는 kubernetes 상에서 활용할 수 있습니다. 로컬에서는 docker를 설치하여, Enable Kubernetes를 활용하여 쉽게 kubernetes를 세팅할 수 있습니다. apply 후에 error가 발생하는 경우 Clean / Purge data, Reset to factory defaults를 시도해보시는 것을 추천드립니다. argo workflow 구성 namespace 생성 argo workflow를 설치해 줄 namespace를 아래의 명령어로 생성해주시면 됩니다. kubectl create ns argo argo.. 공감수 2 댓글수 0 2022. 9. 18.
SQLAlchemy에서 ORM 활용하기 이전 글(https://seokhyun2.tistory.com/84)에서 SQLAlchemy에 대해서 소개를 해보았는데요. 오늘은 ORM을 활용하는 방법을 준비해보았습니다. ORM을 사용하기 위해서는, table에 매핑되는 class를 선언해서 사용하면 되는데요. 바로 예제 코드를 보도록 하겠습니다. from sqlalchemy.orm import declarative_base from sqlalchemy import Column, Integer, String, DateTime from sqlalchemy.sql import func Base = declarative_base() class User(Base): __tablename__ = 'users' id = Column(Integer, primary.. 공감수 0 댓글수 0 2022. 9. 4.
SQLAlchemy 소개 및 활용법 딥러닝 모델을 서비스에 적용하다보면, 실시간 서빙 뿐만 아니라 데이터베이스를 활용하여 데이터베이스에 딥러닝 모델의 인퍼런스 결과를 저장해두고 저장된 결과를 활용하여 서비스를 제공하기도 합니다. 자연어처리에서 예를 들면, 미국 신문 기사에 대한 번역 서비스를 제공한다고 할 때, 미국 신문 기사를 데이터베이스에 저장하면서 번역 결과도 같이 저장을 해둔다면 유저가 접속할 때 마다 번역할 필요가 없겠죠? 그래서 딥러닝 모델을 서비스에 제공하다보면, 데이터베이스에 대한 지식도 필요하게 됩니다. SQLAlchemy? SQLAlchemy는 그 자체가 데이터베이스 클라이언트는 아닙니다. 데이터베이스 클라이언트 라이브러리는 별도로 활용하고, 오늘 소개드릴 SQLAlchemy는 ORM(Object Relational Ma.. 공감수 0 댓글수 0 2022. 8. 21.

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