엔조이데브 v9

개요 모니터링 도구 하면 ELK가 떠오를 것이다. ELK는 Elastic Search + Log Stash + Kibana 솔루션을 합친 모니터링 플랫폼이다. 로그를 기반으로 매트릭 데이터를 Elastic Search에 누적시키고 키바나를 통해 시각화하는 것을 말한다. 툴을 사용하는 것에 대해서는 무료지만, 전체적인 구성 하는데 컨설팅 비용은 천문학적 수준이다. 이것을 일개 개발자에게 시키는 것 또한 하나의 언어를 배우는 수준의 러닝 커브가 꽤 높다. 게다가 ELK의 경우 로그기반이기 때문에 로그를 정제하는데 시간과 노력이 많이 필요하다. 또한 시각화.. 즉 대시보드를 구성하는 것 또한 마찬가지. 이것은 아래 설명할 녀석들도 해당이다. ELK의 대항마는 아니지만 순수 매트릭 데이터.. 여기서 매트릭 데이..

예전에는 이런 오류가 나지 않았었는데 최신 Docker 운용 방법으로 설치를 하고나서 설정 및 접속이 잘되는데 갑자기 브라우저에서 웹 소켓오류가 나는 경우가 있었다. 브라우저 개발콘솔에서는 이런 오류를 뱉는다. 시놀로지 역방향 프록시를 이용해서 외부에서도 접속이 가능하도록 도메인 작업을 진행했는데 아마 이것 때문이었을까? 시놀로지 역방향 프록시를 한번 살펴보자. 여기서 사용자 지정 머리글 탭에서 가서 생성을 눌러보자. 여기 쌩뚱맞게 웹소켓이란게 버젓이 있다. 웹소켓을 눌러보면, 자동으로 2개의 값이 설정된다. 그냥 저장을 누르고 나오면 웹소켓 오류는 그냥 사라진다. 굿!!

예전부터 핫한 솔직히 AI입문은 Stable Diffusion Web UI(이하 SD WebUI)부터 했었습니다만 블로그에는 올리지 않아서 준비했습니다. 구글 코랩을 이용하거나 하는 방식으로 할 수 있으나, 너무 느려서 집이나 회사 PC에서 설치해서 할 수 있는 방법입니다. OS는 윈도우를 기반으로 합니다. 다만 코랩보다 PC환경이 더 안좋다면 구글 코랩 이용하시는 것을 추천드립니다. CPU보다는 GPU 메모리를 쓰기 때문에 그래픽카드도 좋은 것을 장착했다면 좀더 빠르게 이미지를 생성할 수 있습니다. 저도 그렇게 좋은 것은 아니지만 아직까지는 버틸 수 있는 NVIDIA 1660 시리즈 ㅡㅡ; 40만원 주고 샀는데 마지막 체크했을 때 당연히 단종됐고, 중고가가 80만원이었던 것을 기억하네요. 공식사이트에서..

요즘 핫한 ChatGPT를 활용할 수 있는 Auto-GPT를 어제 설치해봤는데 그에 대한 쉽게 설치하고 운용할 수 있는 방법을 소개해봅니다. 개발자가 아니어도 아래대로 따라하면 Auto-GPT 프롬프트를 만나볼 수 있습니다. 다만 ChatGPT API를 사용해야 하기 때문에 과금이 필수 입니다. 물론 Github 페이지에 자세하게 설명되어 있고, 여러 유튜브나 블로그에 소개되어 있지만 로컬에 설치하는 건 저도 실패해서 다른 방법으로 올려봅니다. 파이썬 버전과 패키지들간의 상관관계가 윈도우와 맞지 않는지 계속 뭐가 없다고 에러가 마구나서 그냥 Docker로 실행해야지하고 했더니 그냥 되네? 자 시작합니다. 준비물: Visual Code, Git, Docker Desktop 기본 OpenAPI: OpenAP..

유튜브를 보다가 재미있는 영상이 있어서 따라해봤다. 1. MidJouney 디스코드 페이지에서 AI가 만들어준 인물 이미지를 다운받는다. (내 사진으로 해도되고 정면으로 바라본 사람의 이미지면 다 된다. 즉 이건 스킵해도 됨) 2. 스크립트를 작성하기 위해 ChatGPT를 이용해 글짓기를 시킨다. 업로드한 환영사도 ChatGPT를 이용했다. 3. 작성된 스크립트를 클로바보이스에 더빙시킨다. 유인나 목소리로 하려고 했는데 돈줘야 하는 것 같다. 안보인다. 더빙된 음원을 Mp3로 내려받는다. 4. Studio D-ID로 검색해서 인물이미지와 더빙한 음원 MP3를 업로드해서 생성하면 끝이다. 나처럼 유튜브 방송하는 게 어색한 사람들을 위해 좋은 도구가 생긴 것 같다. 유튜브 강좌영상에는 없지만 Studio D..