휴일 작업 내용

• 오늘 목표

  • [ ] 환경
    • [ ] Ubuntu venv setting ( Window vs Linux/Colab 환경 공유 불가)
  • [ ] 기능
    • [ ] 동영상 기능 추가
    • [ ] Model 올리기 ( I/F 맞추기 )
  • [ ] 기획
    • [ ] 상용 앱 사용해 보기 & feature list-up
  • [ ] Model 찾기

• 진행/결과

  • 없음 : linux venv
  • VSCODE 동작 못함.
  • Colab 환경 일치화 함. 정리된 환경이 있어야 함.
  • uv 가상환경 깔다가 C 100% full 나서 멈춤

• 이슈/리스크

• 요청/지원 필요

• 내일 계획

• 공유/메모

  • 윤석민 강사님과 안재주/신재욱 멘토님이 많은 힘이 됨.
  • ‘Claude code’가 local 환경에 접근할 수 있다는 것을 처음 알게 됨

• Insight : 유레카 모먼트

  • Kaggle 점수 —> 제품/고객경험 —> 1인 개발 —> 창업
    • 실제 사용자가 겪을 '열악한 조명 환경'을 재현하는 것이 데이터의 가치를 결정
    • 수전증으로 인한 블러(Blur), 조명 반사, 부적절한 각도 등 실사용자가 겪는 문제
    • 공공 데이터가 아닌, 현장의 '지저분한 데이터'를 견뎌내는 모델의 강건성 확보
    • "Perfect Photo"를 기대하지 말고 "Bad Photo"에서 답을 찾아야
    • 네이버 지식iN 및 약학 커뮤니티 크롤링
    • Python의 BeautifulSoup이나 Selenium을 이용해 특정 키워드(예: '알약 이름', '무슨 약')로 검색되는 이미지들을 크롤링합니다. 역광, 그림자, 초점 불량 등 우리가 원하는 악조건의 결정체
    • 해자는 ….
  • AI의 기억력 오염을 막는 가장 정석적인 방법 : 다른 창을 여는 것.
  • 개발시간 및 환경 지옥을 벗어나려면 :
    • 한번에 돌아가는 완벽한 시스템을 만들지 않는다.
    • HW(CUDA),백엔드(FastAPI Mock), 프론트엔드(streamlit)를 철저히 개별블록으로 쪼개어 각각 최소단위 작동성 검증 —> 인터페이스에 맞추어 조립
    • 인터페이스 정의, 컨텍스트 통제, uv 환경 격리
    • HW layer 사전 검증 : Cuda
    • 더미 백엔드 서버 띄워서 소통 확인 —> 결합단계 분리
    • 구조화된 중앙 집중식 logging 체계 —> 구조화된 log line을 컨텍스트로 제공
  • 실험실과 현장의 차이
    • 데이터 분포 편이 —> 정확도 급감
    • over engineering : 데이터 품질 개선없이 알고리즘 및 Metric만 개선
      • GPU Core보다 HBM이 더 중요함
    • 예외처리
    • 분류기가 알약의 ID 직접출력. 신약추가시마다 Weight 다시 tuning
  • 부트캠프를 스티브잡스의 창고로…
  • 제품 오인식 결과 받기
    • 자동 재학습 파이프라인 : Apache Airflow (데이터 파이프라인 오케스트레이션), MLflow (모델 가중치 및 버전 관리).

• 작업 내용

  • Window VSCODE 환경
    • vscode에서 claude code plugin 사용하여 환경 debugging했으나 신통치 않음, 뱅글뱅글돌고 있음. token 낭비 주범.
    • vscode에서 꼬이는 이유가 여러 파이썬 version의 차이인데 Interpreter에서 물고 들어가는 경로를 잘 살펴야 함.
  • Drive Space
    • Google drive에서 200GB overflow났다고 함. 실제 35GB. 결국 PC reboot하니까 해결됨. virtural 환경 설치관련 많은 작업들이 꼬이게 한 것 같음
    • 쓰레기가 많이 쌓여서 삭제함
  • Ubuntu uv 가상 환경
    • anaconda, venv 대신 uv로 가상 환경 설치 : 엄청 빠르고 안정됨. 강추
    • C drive overlfow —> E 이동 작업(mnt/e) —> venv 사용시 I/O 병목현상이 십배 —> 그림 한 장 올라오는 것도 몇 분 걸림 —> 다시 C로 복귀
    • vscode 작업하던 file을 ubuntu 환경으로 옮김 —> git hub pull하니 손대지 않은 file들이 전부 수정된 것으로 나옴 —> 원인은 Window/Linux LineFeed 처리방법 차이 —> 일괄 수정함 (git config --global core.autocrlf true)
    • 가상환경에서 vscode 열기 code . : 가상 환경(.venv)이 E 드라이브 폴더 내부에 설치되어 있기 때문에, VS Code가 해당 폴더를 읽는 순간 "아, 이 프로젝트는 내부에 독립된 파이썬 환경이 있구나"라고 자동으로 인식하여 구조적인 매핑

• 다음 주 목표

  • 환경 정비
    • PC C drive space 확보
      • Download —> E로 이동
      • Anaconda 삭제 —> 10GB
      • Streamlit/FastAPI 개발 파이프라인 작업
      • 불필요 git PJT 삭제
    • 검색성 향상 : PJT 위치 쉽게 찾기
    • Linux 환경
    • 공통 환경 Setup : Ubuntu, VSCODE
    • 향후 AI 작업위해 1~2 TB NMV M.2 구입 필요
  • App 2차시기
    • Streamlit 극한으로 기능 추가해 보기
    • Model 올리기, 사용성 개선
    • Model I/F 개선
  • 공유
    • streamlit, ngrok
    • 발표 자료 스토리 라인 구상 : 회사놀이 대표, 상품개발팀장, Data팀장, ..Model 팀장
    • AI 시대에 필요한 AI 엔지니어 핵심 역량 개발 방향

• 기타 작업 details

  uv env 환경 enable

  해당 Dir

  uv venv --python 3.11

  source .venv/bin/activate

  —> (초급PJT) hyojinkim@Win11:/mnt/c/Users/kimhy/CodeItPJT/초급PJT$

  uv pip install -r requirements.txt # 엄청 빠름. 도중 죽음. C drive 100%

  E drive에 새 DIR 만듦

  C drive space 확보하기

  VSCODE 환경 문제

  vscode + claude code

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