Prometheus와 Grafana로 Ubuntu 서버 모니터링 환경 구성하기개요사내에서 여러 개발용 서버를 운영하다 보면 디스크 용량 부족, CPU 사용률 급증, 메모리 사용량 증가 같은 문제를 자주 만나게 됩니다. 이런 상황이 발생하면 서비스가 일시적으로 멈칫하거나, 심한 경우 실제 장애로 이어지기도 합니다.문제가 생길 때마다 직접 서버에 터미널로 접속해서 CPU, 메모리, 디스크 상태를 확인하는 방식은 번거롭고 대응도 늦어질 수 있습니다. 그래서 이번 기회에 Prometheus와 Grafana를 사용해 서버 모니터링 인프라를 구성하기로 했습니다.이번 구성의 목표는 다음과 같습니다.여러 Ubuntu 서버의 CPU, Memory, Disk, Network 상태를 중앙에서 수집합니다.Grafana 대시보..
개요현재 페이지는https://huggingface.co/learn/agents-course/ko/unit1/introduction를 수강하고 제 방식으로 정리한 포스트입니다.Unit 0. Welcome to the courseLive 1. How the course works and Q&AUnit 1. Introduction to AgentsUnit 2. Frameworks for AI AgentsUnit 2.1 The smolagents frameworkUnit 2.2 The LlamaIndex frameworkUnit 2.3 The LangGraph frameworkUnit 3. Use Case for Agentic RAGUnit 4. Final Project - Create, Test, and C..
이 프로젝트는 자율주행 차량 이벤트를 예시로, Raw Data가 Feature Store를 거쳐 온라인 예측에 사용되는 흐름을 보여주는 데모입니다.MLOps Platform을 개발하면서 기존 데이터 파이프라인 위에서 feature를 어떤 방식으로 더 일관되게 관리할 수 있을지 PoC 관점에서 확인해 보려 합니다. 실제 서비스에서는 모델이 사용하는 feature를 누가 정의하고, 어디에 저장하며, 학습과 서빙에서 어떻게 같은 기준으로 재사용할지에 대한 부분들이 블랙박스이므로 이번 데모를 통해 배워보려 합니다.목표는 단순합니다.차량 센서 / 이미지 / 오디오 이벤트 수집→ Raw Data 저장→ Feature Engineering→ Offline Feature Store 저장→ Training Dataset..
0. 하네스가 무엇인가하네스라는 용어 자체는 말에게 씌우는 마구를 뜻하지만 AI Agent에서의 하네스는 다음과 같이 표현할 수 있다.AI Agent = Model + Harness모델이 “생각하고 생성하는 엔진”이라면, 하네스는 그 모델이 실제 작업을 수행하도록 둘러싼 도구, 컨텍스트, 실행 환경, 권한, 테스트, 검증, 로그, 피드백 루프, 사람의 개입 지점 전체다.하네스 등장은 아래 두 글에서 화제였다. OpenAI, Anthropic에서 쓴 글인데, 둘 다 시사하는 바는 다음과 같다.https://openai.com/ko-KR/index/harness-engineering/https://www.anthropic.com/engineering/harness-design-long-running-apps..
TL;DR이 문서는 Harness로 TODO 앱을 만드는 실제 실행 로그를 담고 있다흐름은 $init → $feature-spec → $harness → $harness-final-check 순서중간에 ruff/build 미설치, 통합 테스트 보강 필요 이슈가 발생반복 점검과 가드레일 보강 후 최종적으로 검증 항목을 모두 통과핵심은 기능 구현보다 검증 루프(테스트/린트/타입체크/빌드) 고정이다.이 문서 읽는 순서먼저 TL;DR과 아래 하이라이트를 확인그 다음 각 단계 섹션에서 “무슨 결정을 했고, 어디서 막혔고, 어떻게 복구했는지”를 보자마지막으로 $harness-final-check 결과를 기준으로 재현 가능한지 확인이 문서에서 다루지 않는 것하네스 엔지니어링에 대해서는 이미 알고 있다고 가정하고 개념..
목표코루틴에 동작방식을 이해할 수 있다.간단한 파이썬 바이트 코드를 다룰 수 있다.Value Stack, Call Stack, Frame 객체에 대해서 얇고 넓게 배운다.Coroutine이란 무엇인가?환경python 3.10.14다음은 간단한 코루틴 예제가 있습니다. 실행 결과는 어떻게 될까요?# coroutine.pyimport asyncioasync def coroutine1(): print("coroutine1 first entry point") await asyncio.sleep(1) print("coroutine1 second entry point")async def coroutine2(): print("coroutine2 first entry point") await..
