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AWS Security Essentials 보안 요구사항은 클라이언트마다 다르다. 1. 보안 원칙 Well-Architected Framework 여러 요구사항을 만족하는 잘 설계되었는가 AWS 클라우드 보안 규정 준수 심층 분석 AWS Artifact AWS Config 자격 증명 및 액세스 관리 심층 분석 IAM 중요!! 인증된 사용자 권한 부여 및 관리 잘못된 리소스로 보안 리스크 발생하기 쉽다. 인프라 보호 심층 분석 Amazon VPC 중요!! VPC가 있어야만 동작하는 서비스가 있고, VPC를 어떻게 만드는지에 따라 확연히 달라짐 AWS WAF AWS Shield Amazon Inspector 데이터 보호 심층 분석 AWS KMS AWS Secrets Manager 탐지 심층 분석 AWS Cl..

컴퓨터 구성요소 CPU Central Processing Unit, 중앙처리장치 Memory 많을수록 프로세스들이 작업하는 공간이 넓어진다. Disk 스토리지 NAS, SAN, DAS Network 패킷이 왔다갔다하는 경로 bandwidth Ethernet (NIC) Ethernet은 같은 지역 네트워크인 LAN을 유선으로 구현하는 기능이며 NIC는 Network Interface Controller로 컴퓨터를 네트워크에 연결하여 통신하기 위해 사용하는 하드웨어 장치이다. 2가지 어댑터를 설정하였는데, 1) NAT - Network Address Translation 2) host only NAT는 Network Address Translation의 줄임말로 외부 ip 접속을 위한 것입니다. public..

프랑스로 교환학생을 가서 AI 석사 수업들을 들었다. 주로 2학년 수업들이라서 이해하기 쉽지 않았는데 그 중 하나가 Knowledge Representation & Reasoning 이었다. 수업 마지막에 모로코에서 온 친구와 함께 발표를 진행했는데 그 주제가 Bayesian Filtering for Location Estimation이다. Bayesian Filtering for Location Estimation Context Pervasice Computing Ubiqutious computin이라고도 부른다. 여러 요소들과 효과적으로 소통하고 수행하는 것이며 네트워크로 연결되어 어디서든 접근 가능하다 Any device, Any time, Any place in Any data format acr..

MYSQL RDS 여러 Name node(Multi primary)들이 공통으로 저장할 메타데이터를 저장할 곳이 필요하기에 MySQL RDS를 생성한다. 서버 안에서 mysql을 설치하고 사용해도 가능하지만, 서버가 고장나면 접근이 안된다는 문제가 있다. amazon RDS로 서버와 데이터베이스 서버를 분리하여 안정적이면서 확장성, 보안이 좋고 편리하다는 장점을 가질 수 있다. 데이터베이스 생성한다. 많은 데이터가 들어가지 않기때문에 프리티어로 선택했으며(t3.micro) 연결 > 퍼블릭 엑세스를 허용해준다. mysql -u 마스터사용자이름 -h endpoint주소 -P 3306 -p 패스워드 위의 커맨드로 mysql에 접근하고 hive용 데이터베이스를 생성한다. create database hive; ..

Hyperparameter Tuning 효율적으로 하기 Intro. 가장 기본적인 방법으로 grid vs random 있다. 최근에는 베이지안 기반 기법들이 주도하고 있다. Grid Layout learning rate 0.1, 0.01, 0.001 → ... batchsize 32, 64, 128 → ... 조합들을 적용해가며 가장 좋은 하이퍼파라미터를 찾는다. Random Layout 말 그대로 랜덤으로 적용해본다. Ray 특징 multi-node multi processing 지원하는 모듈이다. ML/DL의 병렬 처리를 위해 개발된 모듈이다. 기본적으로 현재의 분산병렬 ML/DL 모듈의 표준 Hyperparameter Search를 위한 다양한 모듈을 제공한다. Code data_dir = os.p..

이번에는 multi gpu를 사용하면서 나올 용어들과 개념들을 정리해보았다. multi gpu하면 꼭 같이 나오는 parallel을 data와 model로 나누어 정리하였다. 코드 Multi-GPU 원래 옛날에는 GPU를 어떻게 하면 적게 쓸까를 고민했지만 최근에는 성능에 초점을 두면서 엄청난 양의 GPU를 쓰고 있다. 용어 정리 Single : 1개 사용 vs Multi : 2개 이상 사용 GPU vs Node : Node는 1대의 컴퓨터를 말한다. Single Node Single GPU : 1대의 컴퓨터에서 1개의 GPU 사용 Single Node Multi GPU : 1대의 컴퓨터에서 여러 개의 GPU 사용 Multi Node Multi GPU : 서버실에서 여러 개의 GPU 사용 Model pa..

오늘은 PyTorch에서 쉽게 그래프 등 시각화하여 살펴볼 수 있는 방법들을 소개하려고 한다. 원래 matplotlib 밖에 모르던 때는 귀찮아서 잘 안그렸지만, 확실히 시각화해서 보는게 학습과정 이해에 필요한 것 같다. 아래의 도구들은 귀찮다라는 말을 달고 사는 내가 쓸 정도니까 대부분의 사람들은 좋아하지 않을까...?라는 생각이 든다.☺️ Monitoring tools 학습과정을 트래킹 하기 위한 도구들이다. Tensorboard Tensorflow의 프로젝트로 만들어진 시각화 도구이다. 학습 그래프, metric, 학습 결과의 시각화를 지원한다. Tensorboard 지원 도구 scalar : metric 등 상수 값의 연속(epoch 단위)을 표시한다. graph : 모델의 computationa..

모델 불러오기 학습 시키다가 갑자기 데이터가 모두 날아가는 경험 한 번씩은 있을 것이다... 이렇게 날아가지 않도록 중간중간 저장시켜주기 위해서 사용하는 함수가 save()이다. Model.save() 학습의 결과를 저장하기 위한 함수 모델 형태와 파라미터를 저장한다. 모델 학습 중간 과정의 저장을 통해 최선의 결과모델을 선택할 수 있다. 만들어진 모델을 외부 연구자와 공유하여 학습 재연경 향상시켜준다. 이 save함수를 사용하여 아래와 같은 코드를 쓸 수 있다. state_dict : 모델의 파라미터를 표시 load_state_dict : 같은 모델의 형태에서 파라미터만 load save(model.state_dict(),~) → 모델의 파라미터를 저장 save(model,~) → 모델의 archite..

PyTorch Dataset & DataLoader 이번 포스팅은 PyTorch에서 Dataset과 DataLoader 객체에 대한 내용이다. 만약 파이토치에서 자신의 데이터셋을 쓰기 위해서는 꼭 필요한 부분이라고 생각한다. PyTorch의 데이터셋 처리 과정 파이토치 데이터는 아래와 같은 과정으로 사용한다. collecting/cleaning/pre processing ⇒ Data ⇒ Dataset

AutoGrad & Optimizer 오늘은 PyTorch에서 AutoGrad와 Optimizer를 위해서 사용되는 객체과 함수들을 소개할 예정이다. nn.Module 딥러닝을 구성하는 Layer의 base class이다. Input, Output, Forward, Backward 정의한다. 학습이 되는 Parameter로 정의가 된다. 그러면 이제 weight를 정의를 해야하는데 이는 nn.Parameter로 정의된다. nn.Parameter Tensor 객체의 상속 객체이다. nn.Module 내에 attribute 가 될 때는 required_grad=True로 지정되어 학습의 대상이 되는 Tensor이다. 직접 설정하는 일은 잘 없다. 이 객체를 사용하지 않고 Tensor를 사용하면 자동미분이 되..