본문 바로가기

전체 글117

SSR과 CSR: 어떤 렌더링 방식을 선택해야 할까? 서버 사이드 렌더링(SSR) vs 클라이언트 사이드 렌더링(CSR)웹 애플리케이션을 개발할 때, 렌더링 방식은 성능, 사용자 경험, SEO 등 다양한 측면에 영향을 미치는 중요한 선택입니다. 일반적으로 사용되는 렌더링 방식은 서버 사이드 렌더링(Server-Side Rendering, SSR)과 클라이언트 사이드 렌더링(Client-Side Rendering, CSR) 두 가지가 있습니다. 각 방식의 특징과 장단점을 비교하고, 어떤 상황에 어떤 방식을 사용해야 하는지 자세히 알아보겠습니다.서버 사이드 렌더링(SSR)SSR은 서버에서 HTML을 완전히 생성하여 클라이언트에 전달하는 방식입니다. 장점:빠른 초기 로딩: 완성된 HTML이 전달되므로 브라우저는 바로 페이지를 렌더링할 수 있습니다.SEO에 유리:.. 2024. 11. 17.
데이터 불균형 문제 해결: 오버샘플링, 언더샘플링, SMOTE 등 데이터 불균형 문제란?데이터 불균형 문제는 머신러닝 모델 학습 시 특정 클래스의 데이터가 다른 클래스에 비해 현저히 적은 상황을 의미합니다. 이러한 불균형은 모델이 다수 클래스에 편향되어 소수 클래스를 정확하게 분류하지 못하는 문제를 야기할 수 있습니다. 예를 들어, 사기 거래 탐지 시스템에서 정상 거래 데이터가 사기 거래 데이터보다 훨씬 많다면, 모델은 대부분의 데이터가 정상 거래이므로 모든 거래를 정상으로 분류하는 경향을 보일 수 있습니다.데이터 불균형 문제 해결 방법1. 오버샘플링 (Oversampling)소수 클래스의 데이터를 복제하여 데이터의 균형을 맞추는 방법입니다. 간단하고 직관적이지만, 과도한 복제는 오버피팅 문제를 야기할 수 있습니다.장점: 구현이 간단하고 빠름단점: 오버피팅 가능성2. .. 2024. 11. 16.
LLM을 위한 데이터 전처리: 모델의 성능을 높이는 필수 과정 서론LLM(Large Language Model)은 방대한 양의 텍스트 데이터를 학습하여 인간과 유사한 텍스트를 생성하거나 이해하는 모델입니다. LLM이 정확하고 유용한 결과를 내기 위해서는 고품질의 데이터로 학습하는 것이 필수적입니다. 이를 위해 데이터 전처리가 필요합니다. 데이터 전처리는 원시 데이터를 LLM이 학습할 수 있도록 가공하는 과정으로, 모델의 성능에 직접적인 영향을 미칩니다.1. 토큰화 (Tokenization)정의: 텍스트를 의미 있는 최소 단위인 토큰으로 분리하는 과정입니다. 토큰은 단어, 문자, 또는 부분 단어일 수 있습니다.목적:LLM이 텍스트를 숫자로 표현된 벡터로 변환하여 학습할 수 있도록 합니다.텍스트의 구조를 파악하고 분석하는 데 도움을 줍니다.방법:단어 기반 토큰화: 공백.. 2024. 11. 16.
LangChain으로 쉽게 만들어보는 나만의 LLM 애플리케이션: 상세 가이드 최근 급부상하고 있는 대규모 언어 모델(LLM)을 활용하여 다양한 애플리케이션을 개발하는 것이 가능해졌습니다. 하지만 LLM을 효과적으로 활용하기 위해서는 복잡한 모델 구조, 데이터 전처리, 그리고 다양한 API를 통합하는 과정을 거쳐야 합니다. LangChain은 이러한 어려움을 해결하고 LLM 기반 애플리케이션 개발을 간소화해주는 강력한 프레임워크입니다.본 게시글에서는 LangChain을 활용하여 간단한 LLM 애플리케이션을 만드는 과정을 상세하게 안내합니다. 예시 코드와 함께 설명하여 실제 개발에 바로 적용할 수 있도록 돕겠습니다.LangChain이란 무엇인가?LangChain은 LLM을 위한 파이프라인을 구축하고 관리하는 데 특화된 프레임워크입니다. 다양한 LLM 모델과 데이터 소스를 연결하여 복.. 2024. 11. 15.
LangChain의 핵심 모듈 심층 분석: Prompts, Chains, Memory, Agents 서론LangChain은 LLM을 활용한 애플리케이션 개발을 간소화하는 강력한 프레임워크입니다. 이전 글에서는 LangChain의 기본적인 개념과 간단한 예시를 통해 소개했는데요, 이번 글에서는 LangChain의 핵심 모듈인 Prompts, Chains, Memory, Agents에 대해 더욱 자세히 살펴보고, 각 모듈의 역할과 활용 예시를 통해 실제 개발에 어떻게 적용할 수 있는지 알아보겠습니다.1. Prompts: LLM과의 대화 시작점정의: 프롬프트는 LLM에게 어떤 작업을 수행하도록 지시하는 텍스트입니다. 프롬프트의 질과 양은 LLM이 생성하는 결과물의 품질에 직접적인 영향을 미칩니다.예시:"다음 주말에 서울에서 할 수 있는 재미있는 활동 5가지를 추천해줘.""셰익스피어 스타일로 로미오와 줄리엣의.. 2024. 11. 15.
AWS EC2 웹 호스팅의 방화벽 및 보안 설정 가이드 AWS EC2에서 웹 호스팅을 운영할 때는 안전한 환경을 구축하기 위한 다양한 보안 설정이 필요합니다. 아래는 주요 방화벽 및 보안 설정 방법들을 상세히 설명합니다.1. 보안 그룹 (Security Groups)개요: EC2 인스턴스에 대한 네트워크 액세스를 제어하는 가상 방화벽입니다. 특정 포트와 IP 주소에 대한 inbound 및 outbound 규칙을 설정할 수 있습니다.설정 방법:EC2 관리 콘솔에서 인스턴스를 생성하거나 기존 인스턴스의 네트워킹 탭에서 보안 그룹을 관리합니다.HTTP(포트 80), HTTPS(포트 443), SSH(포트 22) 등 필요한 포트를 열고, 허용할 IP 주소 범위를 지정합니다.특정 보안 그룹에 속한 인스턴스끼리만 통신하도록 제한할 수 있습니다.2. 네트워크 액세스 제어.. 2024. 11. 14.
Next.js 15 데이터 페칭 및 렌더링 심화: 캐싱, 변형, 에러 처리, 데이터 흐름 관리 이전 포스팅에서는 Next.js 15에서 제공하는 다양한 데이터 페칭 방법과 렌더링 기법에 대해 알아보았습니다. 이번 포스팅에서는 데이터 페칭 과정에서 발생할 수 있는 다양한 상황에 대한 심층적인 내용을 다뤄보겠습니다. 특히, 데이터 캐싱, 데이터 변형, 에러 처리, 그리고 데이터 흐름 관리에 대해 자세히 설명하고, 실제 예시를 통해 이해를 돕겠습니다.데이터 캐싱데이터 캐싱은 동일한 데이터를 반복적으로 요청하는 것을 방지하여 성능을 향상시키는 중요한 기술입니다. Next.js는 데이터를 메모리에 캐싱하여 불필요한 서버 호출을 줄이고, 사용자 경험을 개선할 수 있는 다양한 방법을 제공합니다.SWR: SWR은 stale-while-revalidate의 약자로, 데이터를 로컬에 캐싱하고, 백그라운드에서 데이터.. 2024. 11. 13.
Next.js 15에서 데이터 페칭 및 렌더링: 완벽 가이드 Next.js 15는 데이터 페칭과 렌더링 방식에 있어서 많은 발전을 이루었습니다. 특히, App Router의 도입으로 더욱 유연하고 효율적인 데이터 관리가 가능해졌습니다. 이번 포스팅에서는 Next.js 15에서 제공하는 다양한 데이터 페칭 및 렌더링 방법을 자세히 살펴보고, 실제 예시를 통해 각 방법의 특징과 적절한 사용 시나리오를 설명합니다.Next.js에서 데이터 페칭 및 렌더링의 중요성데이터 페칭과 렌더링은 웹 애플리케이션 개발에서 가장 기본적이면서도 중요한 부분입니다. 사용자에게 동적인 콘텐츠를 제공하고, 최신 정보를 보여주기 위해서는 효율적인 데이터 관리가 필수적입니다. Next.js는 서버 사이드 렌더링(SSR)과 클라이언트 사이드 렌더링(CSR)을 모두 지원하며, 다양한 데이터 페칭 방.. 2024. 11. 12.
Next.js 15의 강력한 라우팅 시스템: 파일 시스템 기반 라우팅의 진화 Next.js 15는 파일 시스템 기반 라우팅 시스템을 더욱 발전시켜 개발자의 생산성을 높이고, 더욱 유연하고 직관적인 라우팅 경험을 제공합니다. 이번 포스팅에서는 Next.js 15의 라우팅 시스템에 대해 심층적으로 살펴보고, 다양한 예시와 함께 실제 활용 방법을 상세하게 설명합니다.Next.js 라우팅의 기본 개념Next.js는 파일 시스템을 기반으로 라우팅을 구성하는 독특한 방식을 채택합니다. 즉, pages 디렉토리 내에 생성하는 파일의 이름과 경로가 곧 URL 경로가 됩니다. 이러한 방식은 직관적이고 유지보수가 용이하며, 컴포넌트 기반 개발 방식과 잘 어울립니다.// pages/about.jsfunction AboutPage() { return About Us;}위 코드는 /about URL에.. 2024. 11. 11.

티스토리툴바