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npx sst dev 실행시
윈도우로 테스트해보니 npx create-sst@two {project_name}로 실행해도 sst v3 기반으로 설치되는 버그가 있는 것을 확인했습니다!강의 노트에도 업데이트 하겠지만 순서를 말씀드리면1. npx create-sst@two {project_name}2. 프로젝트 루트로 이동하여 package.json 열기devDependencies의 "sst": 를 "^2.38.7" 로 변경npm install하시고 원래 강의대로 따라하시면 에러가 없는 것을 확인했습니다. 더불어 nvm을 활용하여 x64 버전의 노드를 사용하고 계신지 꼭 확인해주세요!강의 들으시는데 불편함을 드려 죄송합니다.
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npx sst dev 실행시
저도 윈도우로 테스트를 해보고 있는데요.혹시 아래 명령어를 입력하면 어떤 값이 출력되는지 알려주실 수 있을까요?node -p "process.arch"
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npx sst dev 실행시
안녕하세요. 우선 정확한 답변을 위해 어떤 환경(윈도우 or 맥)에서 개발하고 계신지 설명해주실 수 있을까요?
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7-3 /createCollections 리퀘스트시 권한에러
안녕하세요. 답변 드리겠습니다.사용하고 계시는 IAM 키의 권한에 DynamoDB에 새로운 아이템을 넣는 putItem 권한이 없는 것 같습니다. AWS 콘솔에서 IAM에 접속하시고 사용하고 계시는 키를 선택한 다음 정책에서 DynamoDB putItem 권한 추가를 해주시면 정상작동할 것 같습니다. 감사합니다.
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컬렉션 데이터베이스 생성시 오류
안녕하세요. 답변드리겠습니다.문제를 보니 한번 삭제를 시도하셨거나 업데이트 도중 여러 문제로 인해 취소되셨던 것 같은데요. 강의 마지막부분에 삭제와 관련된 설명이 있긴 하지만 설명드리자면 S3, DynamoDB의 경우 데이터가 있으면 자동으로 삭제가 완료되지 않습니다. 이 경우 AWS 콘솔에 접속하셔서 DynamoDB로 접속하신 다음 dev-seoeun-AI-demo-Collections 테이블을 수동으로 삭제해주시고 다시 시도해보시면 해결될 것 같습니다.
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SES 메일 발송시 Internal Error가 나서 질문드려요~
안녕하세요 답변드리겠습니다. 지금 어드민 이메일을 tesgoogletEmail@gmail.com로 입력하신 상황 같은데요.강의에서도 설명이 있겠지만 다시 말씀드리면 실제로 보내시려는 이메일을 갖고 있으셔야하고 해당 이메일로 AWS상에서 소유자 인증을 해주셔야합니다. 또한 SES 샌드박스 모드에서는 인증완료한 이메일로만 이메일을 전송할 수 있습니다.나중에 샌드박스모드를 끝내면 다른 이메일로도 정상적으로 이메일을 보낼 수 있습니다.혹시 해당 이메일을 실제로 소유하고 계시고 인증도 완료한 상태이신데 같은 에러가 발생하는 것이라면 다시 말씀해주세요.
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전체 소스 다운로드 문의
안녕하세요. 답변드리겠습니다.먼저 토스페이먼츠 결제연동 키가 아닌 API 개별 연동 키를 사용하여 똑같은 코드로 사용하시면 정상적으로 작동하는 것을 확인했고, API 개별 연동 키는 사업자 없이 가입만 해도 발급되는 것을 확인했습니다.전체 소스의 경우는 준비된 자료가 없습니다. 강의노트에 모든 코드가 올라와있지만 중간중간 세팅해야하는 것들이 있기에 따로 준비하지 않았습니다.토스페이먼츠 API 개별 연동 키를 사용해도 작동하지 않으시는 건가요?
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토스 페이먼츠 관련 문의
토스페이먼츠에는 결제위젯 연동 키와 API 개별 연동 키 두가지가 있는데요.확인해보니 결제위젯 연동 키는 사업자 등록을 한 후에 전자결제 신청하고 확인할 수 있다고 나타나네요.하지만 강의 실습은 API 개별 연동키로 작동이 가능합니다. 사업자 없이 테스트가 가능합니다!결제위젯 연동키가 아닌 API 개별 연동키를 사용하여 진행해주세요!강의도 빠른 시일 내에 API 개별 연동키를 사용하라고 업데이트 하도록 하겠습니다.
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huggingface 말고 civtai로 모델 바꿔끼워도되나요?
안녕하세요. 답변 드리겠습니다.당연히 stable diffusion 기반의 모델이라면 변경이 가능합니다.도커 템플릿에서 원하시는 모델을 빌드하면서 다운로드 받을 수 있도록 Dockerfile의 빌드 코드를 수정하시고 app.py 에서 모델을 로드하는 부분의 코드를 원하시는 모델을 불러오는 코드로 변경하시면 가능할 것 같습니다.
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문의입니다.
안녕하세요. 답변 드리겠습니다.본 강의를 준비하면서 도커와 파이썬 중심이 아니다보니 제가 여러 시도를 해보고 최적의 실행 방법을 찾는 과정에서 남은 찌꺼기 코드라고 생각해주시면 될 것 같습니다.나중에 AI에 더 집중한 강의나 도커 기반의 오케스트레이션, 파이썬과 관련된 강의를 제작하게 된다면 사용될 내용입니다.그래도 질문 주셨으니 해당 내용에 대한 답변을 드리자면 train_dog.sh, train_cat.sh 파일은 배치파일로 말씀해주신 것과 같이 train_dreambooth.py 파일을 각각 강아지, 고양이 생성에 맞게 환경변수를 설정하고 실행하는 파일입니다. 강의에서는 해당 내용이 사용되지 않고 http 리퀘스트에서 같이 넘어온 kind 변수를 통해 환경변수를 실행하죠. 좀 더 빨리 실행될 수 있을 것 같아 시도해보았던 내용입니다.# Compressed model to half size (4Gb -> 2Gb) ...그리고 위 주석 내용은 학습한 모델을 저장하고 계속 사용할 수도 있으니 gdrive와 같은 클라우드 스토리지에 업로드 하기 전 저장 용량을 줄이기 위해 모델을 압축하는 과정의 코드입니다. 강의에서는 서비스 보안을 위해 생성된 이미지와 모델을 모두 지우도록 적용을 했습니다.이렇게 깊게 살펴보실분이 계실지 모르고 남겨놓았습니다. 죄송합니다.
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