Rock Bottom Dev Bus

 1. vscode 설치  https://code.visualstudio.com/download 2. 클로드 코드 계정 생성 (구글계정연동)  https://platform.claude.com/dashboard 3. 클로드 코드 콘솔 설정  - 세팅  - 빌링(청구) → 크레딧 구매 (20달러 학습용으로 이정도 세팅)  →  자동 결제 (새로고침) 사용X (위파란줄이 사용안되게 설정 되어있는 화면) (추후 써보다가 변경해도됨) →   월별 지출 한도 제한 (30달러) (추후 써보다가 변경해도됨) →   API 생성 (생성 될때 key 복사해서 따로 저장해놓기 나중에 볼수 없음 ) 4.  VS CODE 설정  → EXTENTIONS 아이콘 선택  → Roo Code 검색 , Install → 좌측 캥거루아이콘 선택 하면 브라우저가 켜지면 끄기  → vscode에 보면 2가지로 선택하는부분에서 3rd party provider 선택 (필수 Roo Code Router는 해당플러그인사로 결제가됨 더비쌈) → 엔트로픽(클로드 회사) 선택, 적아놓은 API 입력하기, 모델은 최신으로(2026-02-09 기준 클로드 오퍼스 4.6),  Enable 1M context window: 체크(✅) (이건 대용량 처리를 위해 켜두는 게 좋습니다.) → 캥거루 아이콘 내부 상단 설정확인  → 프롬프트 캐싱 지원 확인 (이게 되야 비용이 크게 줄어듬)  →  Enable reasoning 체크 여부 확인하기  추론 기능을 활성화하다"  또는  "사고(Thinking) 모드를 켜다" 라는 뜻입니다. → 모드 설명 : ask 질문 / code 바이브코딩 / Architect 설계 / Debug 디버그 / Orchestrator 오케스트레이터 (다른 모드 (code, Architect등.....

 [AI] AI 무조건따라해보기02~구글 AI Studio 튜토리얼 만들어보기~()__-미니포지 아나콘다 VS코드 안티그래피티-++  00. 구글 AI STUDIO 접속 https://ai.google.dev/edge/mediapipe/solutions/vision/image_classifier?hl=ko 01. 이미지 분류 테스크 AI 모델 다운로드 EfficientNet-Lite0 (float 32) 02.  Python  -  코드 예시  선택  https://colab.research.google.com/github/googlesamples/mediapipe/blob/main/examples/image_classification/python/image_classifier.ipynb?hl=ko#scrollTo=L_cQX8dWu4Dv 0. 모델 폴더 생성 및 다운받은 모델 집어넣기 = dev 안에 -> models 생성 다운받은 파일 이동 models -> efficientnet_lite0 1. 파이썬파일 생성 = proj1 -> cls.py 2. cmd 실행 = pip install mediapipe 3. Visualization utilities = 여기 코드가 필요할때가있음 여기에서는 필요없음 4. Download test images = 아래 링크(name부분에 버거.jpg 집어넣고 다운로드. cat.jpg 집어넣고 이미지 다운로드(우클릭 다른이미지로 다운로드) https://storage.googleapis.com/mediapipe-tasks/image_classifier/ {name} [ 'burger.jpg' , 'cat.jpg' ] 5. 이미지 체크 import cv2 from google.colab.patches import cv2_imshow import math DESIRED_HEIGHT = 480 DESIRED_WIDTH = 480 def resiz...

[AI] AI 무조건따라해보기01~환경설정~ 0. 미니포지설치  https://conda-forge.org/ 다운로드 >> 설치 시 add 환경변수 추가 체크  1. vscode 설치 https://code.visualstudio.com/ 2. vscode 세팅  - 라이브러리 추가  python 검색하여 추가  - 기본 터미널 설정  > 우측하단 플러스의 화살표방향  - 프로젝트 경로 설정 (dev 폴더생성, proj1폴더생성) C:\Users\???\dev\proj1 - 컨트롤 쉬프트 p  select interpreter 선택  > proj1 선택  3. 가상환경 세팅  - 가상환경 생성 > conda create -n proj1 python=3.13 -y - 가상환경 접속  > activate proj1 (deactivate) - env 환경 목록 확인  > conda env list # conda environments: # # * -> active # + -> frozen base                     C:\Users\301\miniforge3 proj1                *   C:\Users\301\miniforge3\envs\proj1       

~2.RDS(DB) 연결~ 0. DB 연결  # 디비서버 연결설정  - 엘라스틱 빈스톡 > 환경 들어가기 > 구성  네트워킹 및 데이터베이스 편집  엔드포인트 복사 (포트빼고 복사) awseb-e-t3udxjb32z-stack-awsebrdsdatabase-4topmglk7xnl.c3kso6acmqnt.ap-northeast-2.rds.amazonaws.com

 ~1.EB생성~ 0. 사용하지 않는 기존 AWS 서비스 제거  # EC2 제거  - EC2 > 인스턴스 > 인스턴스 상태> ec2 인스턴스 삭제(종료) # RDS 제거  - rds 데이터베이스 > 레코드 상세 > 작업 > 삭제 - RDS > 스냅샷 > 종료된 스냅샷 삭제 - RDS > 자동백업 > 레코드 있으면 삭제  1. AWS Elastic BeanStalk 생성 (첫번째 시도 : 오류발생)  - Elastic Beanstalk > 환경 > 환경생성 # 환경구성  - 환경티어 : 웹서버환경 - 어플리케이션 정보  어플리케이션이름 : springex 애플리케이션 태그 키 : Name  값 : springex-beanstalk - 환경정보  환경이름 : Springex-env 도메인 : springex001 > 가용성확인 (도메인서버이름 확인가능) - 플랫폼  플랫폼 선택 : 톰캣 지정  플랫폼 브랜치 : 톰캣9 correto 17 (플랫폼버전 기본선택) - 어플리케이션 코드 : 샘플 어플리케이션  - 사전 설정 단일 인스턴스(프리티어 사용가능)   * (고가용성 : 오토스케일링 트래픽에 따라 서버가 늘었다 줄었다함) - 다음  # 서비스 엑세스 (이 설정에서 오류가 많이남) - 서비스 역할 : 새 서비스 역할 생성 및 사용 - EC2 키페어 AWS_TEST_KEY(EC2처음 생성할 떄 만들어놓은 키페어) 지정  https://rockbottomdevbus.blogspot.com/2024/07/aws-aws-2aws-ec2-cloud-computer-virtual.html?g1sNow=3&g1sQ=[AWS]%20AWS%20%EA%B0%80%EC%83%81%EC%BB%B4%ED%93%A8%ED%84%B0%20%EC%83%9D%EC%84%...