[Node.js_4기] 최종프로젝트 2일차 TIL_회의와 의사결정 (24/03/27)

목차

 

1. 하루 일지

 

 

1. 하루 일지

 

24/03/27
로그인을 아예 필요없게 x, -> 주요 기술은 로그인을 하지 않고도 볼 수 있게.
"트위치" (로그인을 하지 않으면 시청만 가능하게)
실시간 영상 -> 비로그인 : 채팅 불가능 (ai를 적용하기는 매우 힘들것)
이미지 판별 -> 로그인 : 기록이 남도록 
스케쥴링(로그인시에만)

[ 사진(유저가 올림)
-> 음식 판별(classification)
-> 각각의 음식(음식 메뉴), 하나의 사진 전체의 음식(식단)
-> 식단 평가(ai의 답변 + 트레이너의 댓글) ]

<1차 피드백>
특정 자료구조를 활용한 딥러닝보다, LLM에 때려박는게 더 좋다. -> openAI는 신이야

자체 언어모델 : (튜터님 실화괴담) 2주만에 3천을 태웠다.
google, azure에서 크레딧을(15만달러) 지원받아 했는데...
곱게 gpt 4.0 쓰도록 하자.

gpt turbo중에 embedding (자연어처리, 이미지처리)
"입력을 자연어처리/이미지처리로 변환(image 2 text) -> (db) -> 생성형(t2t)" 

db에 성별 수집하는거 -> 되게 어려운 일이다...(웹에서는 괜찮을것 같다.)

튜터님의 멀터관련 이야기 : image를 받아서, 다시 전송하는 것을 백엔드에서 하겠다는 뜻. 프론트가 있으면 굳이?(presigned url)


db안정화 = 데이터 분산처리, 테이블 내용이 많이 조회될 것 같을 때(필요에 의해서)
파티셔닝 : 파티셔닝은 매우 큰 테이블을 여러개의 테이블로 분할하는 작업(1:1테이블)
샤딩 : 동일한 스키마를 가지고 있는 여러대의 데이터베이스 서버들에 데이터를 작은 단위로 나누어 분산 저장하는 기법


완벽한 기획, 완벽한 구현, 완벽한 서비스는 없다.
-> 언제든 갈아엎을 준비가 되어야 한다.
-> (주요 스트럭쳐 : userId, role, pw만 구현한대로 시작)

 

 

 

 

webRTC로 서로의 캠으로 화면을 공유(zoom) + 이미지를 업로드해 gpt로 응답을 받는...

그런 서비스가 되었습니다.