로드밸런싱(Load Balancing)은 서버 부하를 분산시켜 웹 사이트나 애플리케이션의 안정성과 성능을 향상시키는 중요한 기술입니다. 이를 통해 트래픽이 서버 한쪽으로 몰리는 상황을 방지하여, 이용자들에게 신속한 서비스를 제공할 수 있습니다. 오늘은 로드밸런싱의 개념과 종류, 특징 등에 대해 알아보도록 하겠습니다. 로드밸런싱의 개념 로드밸런싱은 여러 대상 사이에서 작업 부하를 균형 있게 분산시키는 기술로, 네트워크 트래픽 또는 작업을 각 서버에 고르게 분배하여 한 곳에 부하가 집중되지 않도록 하는 것을 말합니다. 이를 통해 웹 사이트나 애플리케이션의 안정성과 성능을 향상시킬 수 있습니다. 로드밸런서는 클라이언트로부터 요청을 받아 적절한 서버로 전송하고, 서버의 작업 부하를 모니터링하여 효율적으로 분배합..

LLM에서 멀티모달 학습은 여러 가지 감각과 매체를 활용하여 지식을 습득하는 학습 방법으로, 텍스트뿐만 아니라 이미지, 음성, 영상 등을 활용하여 학습자의 이해도와 창의력을 촉진시킵니다. 이는 현실 세계에서의 다양한 정보 처리와 의사소통 방식을 모방한 것으로, 교육과 비즈니스 분야에서 혁신적인 전략으로 활용되고 있습니다. 멀티모달의 의미 멀티모달은 여러 가지 감각적 매체를 활용하여 정보를 전달하거나 이해하는 학습 방법을 말합니다. 이는 텍스트뿐만 아니라 이미지, 음성, 영상 등 다양한 형식의 자료를 활용하여 지식을 습득하는 방식을 의미합니다. 이는 일반적인 교육 및 학습 방법과는 차별화된 다양한 매체를 활용하여 학습자의 주도적 참여를 유도하고, 그들의 창의력과 상상력을 자극합니다. 간단한 예를 들어보면,..

인공지능 SOTA 모델의 의미 인공지능 SOTA 모델은 'State-of-the-Art(최고 수준의)'의 약자로, 최신 기술과 방법론이 적용된 현재의 가장 우수한 인공지능 모델을 가리킵니다. 이들 모델은 컴퓨터 비전, 자연어 처리, 음성 인식 등 다양한 영역에서 사용되며, 최근 딥 러닝과 강화 학습과 같은 기술의 발전으로 많은 성과를 이루고 있습니다. 이러한 SOTA 모델들은 대규모의 데이터셋과 학습 알고리즘을 이용하여 뛰어난 성능을 보여주며, 기존의 기술적 한계를 뛰어넘는 혁신적인 결과를 도출하고 있습니다. 예를 들어, 이미지 인식 분야에서는 ResNet, EfficientNet 등의 SOTA 모델들이 다양한 이미지 분류 및 탐지 과제에서 우수한 성과를 보여주고 있습니다. 이렇게 SOTA 모델은 현재 ..

tqdm 라이브러리는 파이썬에서 반복 작업의 진행 상황을 시각적으로 보여주는 툴입니다. tqdm을 사용하면 진행 상황을 실시간으로 확인할 수 있습니다. 오늘은 tqdm 라이브러리가 무엇인지 살펴보고 사용 방법에 대해 알아보도록 하겠습니다. tqdm 라이브러리 개념 우리 모두는 파이썬을 통해 반복 작업을 수행할 때, 진행상황을 알 수 없어 답답한 경우를 자주 겪게 됩니다. 특히 프로그래밍을 할 때, 리스트나 반복문 안에서의 작업이 길어질수록 진행 상황을 파악하기 어려워지는데, 이때 tqdm 라이브러리가 큰 도움이 됩니다. tqdm은 "taqaddum"의 약어로, "진행"이라는 의미를 갖고 있으며 이 라이브러리는 파이썬 환경에서 실행 중인 반복 작업의 진행 상황을 실시간으로 보여줍니다. 진행 막대(progr..

URL과 URI는 웹에서 리소스를 식별하고 위치를 지정하는 데 사용됩니다. URL은 리소스가 있는 위치를 지정하는 데 반해, URI는 리소스를 식별하는 데 사용됩니다. 이 둘은 서로 다르지만 밀접한 관련이 있으며 보안 및 웹 개발 분야에서 중요한 역할을 하는데, 오늘은 URL과 URI의 개념과 차이점에 대해 알아보는 시간을 갖도록 하겠습니다. URL과 URI의 개념과 정의 URL은 Uniform Resource Locator의 약자로, 웹 상의 특정한 자원의 위치를 나타냅니다. 이것은 웹 브라우저 등에게 리소스를 찾을 수 있는 방법을 제공합니다. 예를 들어, "https://example.com/page"는 웹페이지의 주소를 나타냅니다. 반면에 URI는 Uniform Resource Identifier의..

지도학습과 비지도학습의 개념 지도학습(Supervised Learning)은 마치 선생님이 공부할 내용과 정확한 답을 알려주고 숙제를 내주어 학생들이 문제를 푸는 것과 비슷합니다. 여기서 핵심은 입력과 그에 상응하는 정답인 출력이 주어진 상태에서 학습한다는 것입니다. 다시 말해, 모델은 입력 데이터로부터 출력을 예측하기 위해 학습되며, 정확한 예측을 하기 위해 입력과 출력 쌍을 사용합니다. 비지도학습 (Unsupervised Learning) 은 선생님이 정답을 알려주지 않고, 학생들이 자유롭게 학습하는 것과 유사합니다. 여기서 모델은 데이터의 구조나 패턴을 파악하기 위해 노력하며, 어떤 종류의 출력이 예상되는지에 대한 정보 없이 입력 데이터만을 다룹니다. 이러한 방식은 데이터 자체에서 숨겨진 구조를 발..