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[VOISK] Netlify의 프록시 기능으로 HTTP 서버 연결하기 Netlify란 무엇일까?Netlify는 정적 웹 호스팅 및 웹 개발 서비스를 제공하는 플랫폼으로, 손쉽게 프론트 배포가 가능하다. 정적 웹 호스팅은 HTML, CSS, JavaScript와 같은 정적 파일을 서버에서 별도의 데이터베이스나 백엔드 로직 없이 클라이언트에게 전달하는 방식이다.  그렇다면 Netlify로 백엔드 로직 구현이 불가능할까?아니다, Netlify + API 호출로 백엔드 로직 구현이 가능하다! Netlify로 HTTP 서버에 바로 연결하면 안돼?Netlify은 기본적으로 HTTPS를 사용하며 이때 HTTP 서버로 API 요청을 하면 보안 정책에 따라 요청이 막혀 오류가 발생한다. 클라이언트 → Netlify API 요청 (HTTPS) → 서버 (HTTP) 어떻게 해결해야할까?이를 .. 2025. 3. 25.
[INSIGHT] 딥러닝에서 Tensor로 연산 효율 개선하기 2025.01.04 딥러닝을 위한 모델의 코드에서 시간 및 메모리 효율을 높이기 위해 주로 Tensor 연산을 사용한다. 인공지능 모델의 코드를 Tensor 연산을 제대로 고려하지 않은 채, 평소에 프로그래밍 언어를 배우던 방식으로 코드를 작성하였다.그러다 보니, Tensor 연산의 이점을 간과하고 상당히 비효율적인 for문을 사용하였다. 이를 개선하였더니, 기존의 모델과 비교하여 70% 가량의 실행 시간을 단축할 수 있었다. 왜 딥러닝에서 Tensor 연산을 사용할까?1. 연산 동시 수행 및 병렬 처리 : 텐서 연산은 GPU에서 벡터화 연산으로 처리되기에 여러 연산이 동시에 수행2. 메모리 효율 : 불필요한 데이터 복사 및 추가적인 메모리 사용 최소화 Tensor 연산화 과정Cross Attention.. 2025. 3. 15.
[INSIGHT] Pytorch Profiler로 모델의 메모리 연산 및 실행시간 분석하기 Pytorch ProfilerPyTorch에서 실행된 연산들의 성능을 분석하는 데 사용되는 도구로, CPU와 GPU(CUDA)에서 실행되는 연산의 실행 시간과 메모리 사용량을 측정하여 최적화 포인트를 찾는 데 유용하다.각 연산의 실행 시간 분석 : 연산별 CPU 시간, GPU 시간을 측정하여 병목 구간 파악 가능CUDA(GPU) 연산 분석 : use_cuda=True 옵션을 사용하면 GPU 연산 시간도 포함하여 분석 가능메모리 사용량 분석 : profile_memory=True를 설정하면 메모리 사용량까지 추적 가능Chrome 트레이스 파일(JSON) 저장 : 프로파일링 결과를 Chrome의 chrome://tracing/에서 시각화 가능연산 호출 스택 추적 : with_stack=True를 사용하면 연.. 2025. 2. 20.
[투버킷] HTTP 서버의 React Native Android APK 빌드하기 서버에서 HTTP를 사용할 경우, APK를 빌드할 때 HTTP 허용 설정이 필수적이다. 서버 측에서도 HTTP 보다는 HTTPS를 사용하는 것을 권장하지만,HTTP 사용이 불가피할 때 아래와 같은 방법으로 프론트에서 APK에서 HTTP를 허용하도록 설정할 수 있다.HTTP 설정 허용을 포함하여 React Native에서 Android APK로 빌드하는 방법을 알아보자.React Native Android APK 빌드하기React Native에서 Android APK로 빌드하기 위해 터미널에서 아래의 명령어를 실행하면 된다.react-native bundle \ --platform android \ --dev false \ --entry-file index.js \ .. 2025. 1. 31.

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