import docker 필요한 라이브러리 임포트 (https://docker-py.readthedocs.io/en/stable) def add_unit(mem: float) -> str: if mem > 1024**3: mem = round(mem / 1024**3, 2) mem = f"{mem}GiB" elif mem > 1024**2: mem = round(mem / 1024**2, 2) mem = f"{mem}MiB" elif mem > 1024: mem = round(mem / 1024, 2) mem = f"{mem}KiB" else: mem = round(mem, 2) mem = f"{mem}Byte" return mem 데이터 단위를 붙여주기 위한 함수 client = docker.Docke..
import GPUtil 필요한 라이브러리 임포트 (https://github.com/anderskm/gputil) def add_unit(mem: float) -> str: if mem > 1024: mem = round(mem / 1024, 2) mem = f"{mem}GiB" else: mem = round(mem, 2) mem = f"{mem}MiB" return mem 데이터 단위를 붙여주기 위한 함수 for gpu in GPUtil.getGPUs(): gpu_util = f"{gpu.load}%" mem_total = add_unit(gpu.memoryTotal) mem_used = add_unit(gpu.memoryUsed) mem_used_percent = f"{round(gpu.memor..
from prometheus_client import Gauge, Info, start_http_server class MetricsAgent: def __init__(self): start_http_server(args.pc_port) # 1041 logging.info("starting pcsvr") 파이썬 패키지 prometheus_client를 이용하여 프로메테우스가 메트릭을 폴링해가도록 구현 프로메테우스 클라이언트가 동작하는 서버를 웹 브라우저로 접속하면 현재 쌓인 메트릭들을 볼 수 있음 global: scrape_interval: 15s # 메트릭 폴링 주기 scrape_configs: - job_name: "jobmgr" # 메트릭 컬렉션 이름 static_configs: - targets:..
image: atlassian/default-image:4 pipelines: tags: ecr-release-*: - step: name: Build Docker Image and Push to AWS ECR size: 2x script: # define tag - TAG=$(date +%Y%m%d) # build the image - DOCKER_BUILDKIT=1 docker build -t $IMAGE:$TAG . # use the pipe to push the image to AWS ECR - pipe: atlassian/aws-ecr-push-image:2.0.0 variables: AWS_ACCESS_KEY_ID: $AWS_ACCESS_KEY AWS_SECRET_ACCESS_KEY: $AWS..
프로젝트 목표: 특정 배우 및 행동을 등장한 비디오 클립을 생성해주는 서비스를 위한 AWS 구축, API 및 파이썬 프로그램 개발 기간: 2023년 1월 ~ 2023년 5월 구성원: 웹 프론트 및 백엔드 개발 (2명), 모델 리서치 및 추론 모듈 개발 (3명), AWS 구축 및 파이썬 프로그램 개발 (본인) AWS 구축 1. 대표님이 회사를 소개할만한 SaaS가 필요하다고 하셔서 퍼블릭 클라우드를 사용함 2. 이전에 사수님이 음원분리 서비스를 AWS에 구축해놓은 사례가 있어 해당 사례를 참고하여 구축함 3. 사용한 AWS 서비스: - API Gateway + Lambda: 서비스 웹과 통신하는 REST API 구축 - DynamoDB: 타겟 배우 및 행동, Queue에 등록된 시각, 작업 시작 및 종료 ..
