인공지능 개발자 수다

[FastAPI] Singleton Pattern(싱글톤 패턴) (18)

1. 개요Python 버전: 3.11 이상FastAPI 버전: 0.116.1 이상 FastAPI에서 무거운 LLM/딥러닝 객체를 불러올 일이 있다.이것은 큰 비용을 사용하기 때문에,API를 실행할 때 마다 객체를 생성하게 되면,큰 부담이 될 수 있으므로 싱글톤 패턴을 이용하도록 하자. 그리고, 자원관리 따위 솔직히 알고싶지 않고.... 난 백엔드 개발자가 아닌데 이거까지 해줘야하냐(퉤), 백엔드 개발자들아 아무나 좀 와서 나대신 해줘라. 데싸니까 나는 이딴거 안함 (튀튀) 2. 개념2.1. 싱글톤(Singleton) 패턴 개념싱글톤 패턴은 하나의 클래스에서 단 하나의 인스턴스만 생성하도록 보장하는 객체 생성 패턴이다.애플리케이션 전체에서 그 객체는 한 번만 만들어지며, 어디에서든 동일한 인스턴스를 공유해..

출처: FastMCP docs Quickstart - FastMCPWelcome! This guide will help you quickly set up FastMCP, run your first MCP server, and deploy a server to FastMCP Cloud. If you haven’t already installed FastMCP, follow the installation instructions. Create a FastMCP Server A FastMCP server is a collegofastmcp.com 0. FastMCP란FastMCP는 Python MCP 개발의 선구자였으며 FastMCP 1.0은 2024년에 공식 MCP SDK 에 통합되었음 FastMCP가 복잡한..

1. 개요MCP(Model Context Protocol)은 LLM이 외부 시스템과 안전하고 일관된 방식으로 상호작용할 수 있도록 해주는 표준 프로토콜이다.즉, “AI가 세상과 연결되는 공용 언어”라고 할 수 있다. LLM은 본래 텍스트 입력과 출력만 다루는 언어 모델이지만, 실제 서비스를 만들기 위해서는파일을 읽거나,데이터베이스를 조회하거나,API를 호출하거나,시스템 명령을 실행해야 한다. 이런 “외부 세계”에 접근하는 과정을 표준화하고 안전하게 중계하는 역할을 MCP가 맡는다. 2. 왜 필요한가2.1. 기존의 문제점지금까지 대부분의 Agent 시스템은 다음과 같은 문제를 갖고 있었다.비표준 구조: 각 프레임워크마다 도구 연결 방식이 달라 재사용이 어렵다.보안 취약성: 모델이 OS 명령어를 직접 실행하..

1. DAG 개념Directed : Task가 방향성을 가진다 (선후 관계가 있음)Acyclic : 순환이 없다.Graph : Task의 관계를 나타낸 구조 2. DAG 정의dag_id : DAG 이름 (고유 식별자)start_date : 기준 시각. 과거로 두면 catchup이 True일 때 과거 분량이 밀린다. 학습 중에는 보통 catchup을 False로 둔다.schedule_interval : 실행주기, 크론 문자열이나 프리셋을 쓴다. 예, @once, @hourly, @daily, 0 9 * * *.catchup: True면 과거 실행분을 밀린 것까지 수행default_args: 공통 인자 (owner, retries, retry_delay 등)tags: DAG 그룹핑 및 검색 태그from da..

1. 개요Airflow는 다양한 방법으로 설치할 수 있습니다. Docker, Kubernetes, Helm Chart를 이용한 배포도 가능하지만, 학습 목적이나 작은 규모의 테스트 환경에서는 로컬 파이썬 환경에서 바로 설치하는 것이 가장 간단합니다.이 장에서는 Python 가상환경을 활용해 Airflow를 설치하고 실행하는 방법을 다룹니다. Airflow는 Linux/Unix 계열 환경을 기준으로 개발되었기 때문에, 공식적으로는 윈도우 실행을 지원하지 않습니다.airflow scheduler 같은 일부 프로세스가 윈도우에서 정상 동작하지 않거나, 의존성 충돌이 발생할 수 있습니다. 내용 출처 Airflow Docs Quick Start — Airflow 3.0.4 Documentation airflow...

1. Airflow란 무엇인가Apache Airflow는 워크플로우 관리 플랫폼(Workflow Orchestration Tool) 입니다.데이터 처리, 머신러닝 학습, 배치 작업과 같이 여러 단계가 순차적·병렬적으로 실행되는 파이프라인을 코드로 정의하고, 스케줄링하며, 모니터링할 수 있게 도와줍니다. Airflow의 철학은 다음과 같이 요약할 수 있습니다.Workflows as Code: 워크플로우를 Python 코드로 작성Dynamic: 조건, 반복, 동적 태스크 생성 가능Scalable: 작은 로컬 파이프라인부터 클러스터 운영까지 확장 가능Elegant: UI를 통한 모니터링과 직관적인 DAG 시각화 제공 2. 왜 Airflow가 필요한가데이터 및 AI 프로젝트에서는 보통 다음과 같은 문제가 발생합..

langgraph 버전: 0.6.5langchain 버전 : 0.3.27내용 출처 : LangGrapn Docs LangGraphLangGraph Trusted by companies shaping the future of agents – including Klarna, Replit, Elastic, and more – LangGraph is a low-level orchestration framework for building, managing, and deploying long-running, stateful agents. Get started Install LangGrlangchain-ai.github.io 1. 개요 그동안 LangGraph의 각각의 구성요소에 대해 공부해 보았습니다.이번 시간에는..

langgraph 버전: 0.6.4내용 출처 : LangGrapn Docs LangGraphLangGraph Trusted by companies shaping the future of agents – including Klarna, Replit, Elastic, and more – LangGraph is a low-level orchestration framework for building, managing, and deploying long-running, stateful agents. Get started Install LangGrlangchain-ai.github.io 1. 개요LLM을 활용한 애플리케이션이 점점 복잡해지면서, 모델이 단일 환경에서만 동작하는 것이 아니라 다양한 외부 서비스와 멀리..

langgraph 버전: 0.6.4내용 출처 : LangGrapn Docs LangGraphLangGraph Trusted by companies shaping the future of agents – including Klarna, Replit, Elastic, and more – LangGraph is a low-level orchestration framework for building, managing, and deploying long-running, stateful agents. Get started Install LangGrlangchain-ai.github.io 1. 개요실무에서는 “AI가 알아서 다 한다”보다 중간에 사람이 개입하거나, 과거 시점으로 되돌려 재실행해야 할 순간이 많아요.L..

langgraph 버전: 0.6.4내용 출처 : LangGrapn Docs LangGraphLangGraph Trusted by companies shaping the future of agents – including Klarna, Replit, Elastic, and more – LangGraph is a low-level orchestration framework for building, managing, and deploying long-running, stateful agents. Get started Install LangGrlangchain-ai.github.io 1. 개요LangGraph로 워크플로우를 만들다 보면 기능이 커지고 복잡해져서 유지보수가 어려워질 수 있습니다.이럴 때 모듈화와 ..