우주수첩의 우주먼지

블로그 주인장은 인텔리제이를 사용한답니당 인텔리 제이에서 구현한 백엔드 파일을 jar 파일로 내보내야 해요. 우측 상단에 있는 코끼리를 눌러주시고 이미지와 같이 파일을 타고타고 들어가서 bootJar 이라는 것을 볼 수 있을 겁니다. 이걸 붓쨔 더블클릭 해 주세요 ㅎ 욜코롬 돌아가는 것을 확인 할 수 있고 저 build 파일 내부에 jar 파일이 생성된 것을 확인할 수 있습니다. 이제 GCP에 업로드를 진행해야 하는데 말이죠 GCP 인스턴스의 ssh를 켜보면 우측 상단에 파일 업로드가 있단 말이죠 냅다 올려줍니다. 우측 하단에 요런게 뜨구요 파일 크기가 좀 클수록 시간이 좀 걸리더래요

1. java 설치 확인 javac -version 어림도 없다. 2. root 계정 Pw 설정 sudo passwd sudo su 3. 모든 기존 패키지가 최신 상태인지 확인 sudo apt update 4. 사용가능한 목록 찾기 sudo apt-cache search openjdk 5, OpenJDK17 - JRE, JDK 설치 sudo apt-get install openjdk-17-jre sudo apt-get install openjdk-17-jdk 6. Java 설치 확인 java --version 7. $JAVA_HOME 설정 확인 echo $JAVA_HOME 설정이 되어있지 않은 것을 볼 수 있다. 8. java 위치 확인 - jdk 위치 확인 readlink -f /usr/bin/java..

인스턴스 통신을 위해 IP를 냅다 할당 받아 보쟈. 또트워크에서 IP 주소를 클릭한다 그럼 이러케 IP 주소를 확인할 수 이땨. 오른쪽으로 쭉쭉 밀고 보면 점 세개 버튼에 고정 Ip 주소로 승급 버튼이 있다 냅다 눌러주면 댄다. 대강 설정 하고 기다린당 됐당. 고정이 된 것을 확인할 수 이땨!!!

이전 글에 이어서 생성한 방화벽 규칙을 내가 원하는 인스턴스와 연결해보겠다. 이전글(2023.11.24 - [😒 저 저 저 개념없는 나] - [GCP] 인스턴스 방화벽 포트 열기 : 8080 /8000) 에서는 8080. 8000번 포트를 뚫기 위해서 방화벽 규칙을 생성했었는데 그럼 이걸 어떻게 적용하느냐. EZ PZ 레몬 스퀴Z 이땨 인스턴스 상세정보로 들어와서 냅다 수정을 눌러준다. 또로록또로록 내려주면 요로코롬 네트워크 태그라는 아이가 보이는데 이전 글에서 넣어두었던 aca 라는 태그를 냅다 넣어주면 뚫린댜. 아! 저장 눌러야 합니다. 저장을 생활화 합시땨.

GCP에서 방금 생성한 따끈 따끈한 인스턴스 하나가 있다. 이 친구와 프론트가 통신을 하기 위해서는 8080 / 8000 포트를 뚫어줘야 하는데 그걸 지금 해 볼것이다 VPC 방화벽 규칙 만들기 VPC 네트워크 -> 방화벽 으로 들어간다. 상단에 방화벽 규칙 만들기라는 것이 있다. 규칙을 만들어준다 알아두어야 할 것은 세 가지 이다. 1. 대상 태그 - 인스턴스가 해당 네트워크 태그를 가지고 있을 경우에만 이 방화벽 규칙이 적용된다. 2. 소스 IPv4범위 - 0.0.0.0/0 : 전세계로 통한다 슝슝 3. 지정된 프로토콜 및 포트 - TCP : 8080, 8000 - 본인이 뚫고싶은 포트 번호를 기입하면 된다. 이렇게 조금 기다리면 요렇게 생긴다

어짜피 이렇게 팽 당한 과제 아까우니까 공부한거라도 적어두려고 합니당 모르면 이전 포스트 슝: 2023.11.09 - [🏝️ 멋찐넘 AWS/🚨 ERR] - [슬기로운 인턴생활 | AWS SageMaker & HuggingFace] The requested resource studio ... is not available in this region 정확하게는 어떤걸 하고 싶었냐면 Fine tunning을 함으로써 모델의 성능과 정확도를 더 올리고 싶었다죠 그래서 AWS 기술 블로그에 나와있는 허깅페이스와 LoRA를 사용하여 단일 Amazon SageMaker GPU에서 대규모 언어 모델(LLM) 훈련하기 를 진행하였답니당 허깅페이스가 저는 좀 생소했는데 이 칭구가 말이죠 사람들이 만든 모델들을 올려서 무료..

언제 또 이렇게 AWS를 마음대로 써 보겠는가!!! 기업체 최고다!!! 학생 신분에서 해 볼 수 없었던 마음 놓고 AWS 기능 쓰기를 진행하다 보면 **Failed to start kernel** Failed to launch app [sagemaker-data-scien-ml-g5-2xlarge-788bb6348367982dd036e22a2f37]. ResourceLimitExceeded: The requested resource studio/KernelGateway-ml.g5.2xlarge is not available in this region (Context: RequestId: 8c72bfde-4a66-44b2-9fd8-e05e5af45114, TimeStamp: 1698803755.498822..

UnexpectedStatusException: Error for Training job huggingface-peft-2023-11-07-00-53-07-2023-11-07-02-17-27-231: Failed. Reason: AlgorithmError: ExecuteUserScriptError: ExitCode 1 ErrorMessage "raise ValueError( ValueError: The model you want to train is loaded in 8-bit precision. Training an 8-bit model is not supported yet." Command "/opt/conda/bin/python3.9 run_clm.py --dataset_path /opt/ml/in..

AWS SageMaker에서 모델을 돌리던 도중에 오류가 발생했다. MarkAny Document Safer Warning! : The Contents copied from encrypted document can not be pasted to non-encrypted one! Reason : AlorithmError: excuatreUserScriptError ExitCode 1 ErroeMessage "NotImplementedError: Cannot copy out of meta tensor; no data!" Command "\opt/conda/bin/python3.9 run_clm.py --dataset_path /opt/ml/input/data/training --epochs 3 --lr 0...

어우씨 AWS 리소스 바로 삭제 안하고 정지 안해서 프리티어 범위 초과됐어여... 눈물 콸콸 오션뷰... 마이 공차 블랙 펄 밀크티 값이 날라가써... 돈 없는 대학생은 웁니다 엉엉 광광.... 여튼 고... # AWS Lambda 이벤트에 대한 응답으로 코드를 실행하고 자동으로 기본 컴퓨팅 리소스를 관리하는 서버리스 컴퓨팅 서비스 AWS Lambda를 사용하면 사용자 지정 로직을 통해 다른 AWS 서비스를 확장하거나, AWS 규모, 성능 및 보안으로 작동하는 자체 백엔드 서비스를 만들 수 있습니다 Serverless의 주축을 담당 serverless : 서버리스는 클라우드가 직접 서버를 생성하고 실행시키며 리소스를 서버의 사용량에 따라 직접 할당해줌을 의미한다. (사람의 간섭이 거의 없는 거라고 보면 ..