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1. FastAPI 설치를 위한 conda 가상환경 만들고 주요 라이브러리 설치하기# 가상환경 생성conda create -n fastapi python=3.10# 가상환경 활성화conda activate fastapi# FastAPI 설치pip install fastapi# ASGI 서버인 uvicorn 및 추가 패키지 설치pip install "uvicorn[standard]" fastapi: FastAPI 웹 프레임워크uvicorn: ASGI 서버를 실행하는데 사용됩니다. 2. 작업 디렉토리 만들고 vscode 실행하기mkdir ai_xcd ai_xmkdir fastapicd fastapicode . 3. FastAPI의 특장점 빠름: NodeJS 및 Go와 대등할 정도로 매우 높은 성능을 가지고..

tensorflow docker를 이용해 gpu 이용하기 + windows의 폴더 공유하기 - 텐서플로 도커로 gpu 사용하기 - 1. 윈도우 환경에서 Tensorflow 와 nvidia GPU을 이용해 deep learning 할 때 생기는 문제점 윈도우 환경에서 tensorflow와 nvidia gpu를 이용해 딥러닝을 하려고 하다보면 가상환경 세팅에 많은 시간을 소요하게 된다. 특히 윈도우 native에서는 최신 버전의 tensorflow가 더 이상 지원되지 않는다. 그래서 윈도우 서브시스템인 wsl2 환경에서 해야 하는데, wsl2 환경에서는 그래픽 드라이버, cuda, cudatoolkit을 설치하고 설정하는 것이 복잡하고 제대로 설치 후 환경설정을 했는데도 인식이 제대로 되지 않는 경우가 많다..

github에 실수로 100mb 이상 파일을 push 후 reset, revert 해도 push 안되는 문제 해결법 1. 문제 상황 작업을 하다가 보면 가끔 github에 100mb 이상되는 파일을 포함시켜 commit 하고 원격저장소에 push했다가 용량문제로 push가 되지 않고 오류가 날 때가 있다. github에 강제로 push해보지만 용량 초과로 push 실패 이 상황에서는 git reset . 을 해도 로컬 저장소의 object 디렉토리에 이미 파일이 올라가 있어서 아무리 예전으로 되돌려도 push 할때 다시 원격저장소에 push가 자동으로 된다는 점이다. 심지어 원본 디렉토리에서 대용량 파일을 완전히 삭제후 다시 git add -> git commit 을 해도 push 단계에서 다시 나온다...