태그 : Lablup Conf 2nd
Beyond AI
By 신정규Beyond AI (신정규)
내용
- 딥 러닝 분야의 지난 2년간의 변화와, 앞으로의 2년간 있을 변화에 대해 개발자, 연구자, 플랫폼 회사 대표 입장에서의 시각을 많은 분들과 나눠봅니다.
발표자 소개
- CEO, Lablup
- ML/DL Google Developers Expert
- POSTECH 물리학박사 (복잡계물리학 /계산뇌과학전공)
1 December 2022
로우 레벨 리눅스는 처음이라: 파이썬 개발자의 심연 탐방기-조규진
By 조규진로우 레벨 리눅스는 처음이라: 파이썬 개발자의 심연 탐방기(조규진)
Backend.AI는 CUDA GPU, Graphcore IPU 등의 가속기 인터페이스는 물론 GPUDirect Storage 등의 최신 기술 또한 지원하고 있습니다. 이번 세션에서는 이러한 기능을 통합하기 위해 리눅스의 시스템 콜과 네트워킹 레이어에서 그 동안 퍼 왔던 삽질에 대해 공유합니다.
1 December 2022
비동기가 없는 것처럼 작성하는 리액트 컴포넌트
By 이종은비동기가 없는 것처럼 작성하는 리액트 컴포넌트(이종은)
비동기가 없는 프론트엔드 개발을 상상해 보셨나요? 리액트 컴포넌트를 비동기가 없는 것처럼 작성한다는 것이 무엇인지 예제를 통해 살펴보면서 왜 이러한 사고방식이 복잡했던 개발자의 머릿속을 정리해 주는지 이야기해 봅니다.
1 December 2022
FastAPI 고군분투기 - Forklift -
By 권강민FastAPI 고군분투기 - Forklift(권강민)
요즘 떠오르는 핫한 Python Web Framework FastAPI를 사용하여 사내 프로젝트를 진행한 경험을 공유합니다. 주니어 개발자의 시선으로 아직도 현재진행형인 FastAPI 프로젝트의 고군분투기를 소개합니다.
1 December 2022
머신러닝을 씁니다 - mostly write, little use(박해선)
By 래블업 주식회사머신러닝을 씁니다 - mostly write, little use(박해선)
내용
- 책을 쓰면서 머신러닝을 배우고 탐험하는 이야기를 소개합니다.발표자 소개
- IT 작가, 번역가
- GCP 챔피온 이노베이터
- 전 ML GDE
- '혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝', 'Do It! 딥러닝 입문'을 집필했고, '핸즈온 머신러닝 2판', '케라스 창시자에게 배우는 딥러닝 2판'을 비롯해 여러 권의 머신러닝 책을 우리말로 옮겼습니다.1 December 2022
오픈소스 세계로 전생: PR 하나 날렸을 뿐인데 - 강시온, 이상훈
By 강시온, 이상훈오픈소스 세계로 전생: PR 하나 날렸을 뿐인데(강시온, 이상훈)
내용
- 강시온 : 진입장벽이 높은 오픈소스 생태계에 입문하게 된 초보 개발자의 팁들을 공유하고자 합니다.
- 이상훈 : 오픈소스 컨트리뷰션 아카데미에 멘티와 멘토로 참여해 본 경험과 여러 오픈소스에 관심이 있는 주니어 개발자의 경험을 공유합니다.발표자 소개
- (강시온) Lablup 인턴
- (이상훈) Backend developer, Lablup1 December 2022
비동기 작업의 가시성 향상을 통한 프로덕션 이슈 디버그하기 - 김준기
By 김준기비동기 작업의 가시성 향상을 통한 프로덕션 이슈 디버그하기(김준기)
내용
- Python asynci를 통해 복잡한 비동기 앱을 개발하다 보면 갑자기 특정 task가 너무 많이 생겨나거나 계속 실행되고 있어야 할 task가 조용히 죽는 등의 문제가 발생합니다. 이런 문제는 서로 stack이 분리되어 있는 여러 task들의 상호작용 속에서 발생하는 오류이기 때문에 사후로그나 일반적인 traceback만으로는 디버깅하기가 매우 어렵습니다. task 생성과정 및 종료 과정을 다단계로 모니터링할 수 있는 aiomonitor-ng 라이브러리를 개발한 과정과 이를 통해 버그를 잡아낸 사례를 공유합니다.발표자 소개
- CTO, Lablup
- Backend.AI Lead Developer
- CPython및aio-libs 컨트리뷰터
- KAIST 전산학박사 (네트워크시스템전공)1 December 2022
NVIDIA Omniverse for Generating Virtual Worlds
By 래블업 주식회사NVIDIA Omniverse for Generating Virtual Worlds (Dr. Pallavi Mohan)
NVIDIA Omniverse is an extensible platform for virtual collaboration and real-time, physically accurate simulation. Creators, designers, researchers, and engineers can connect tools, assets, and projects to collaborate in a shared virtual space. Creating digital twins in Omniverse allows you to create physically accurate virtual replicas of unique objects, processes, and environments, all constantly in sync with real-world data inputs and powered by AI. It can also a powerful tool for content generation and synthetic data generation. With Omniverse Replicator, an advanced and extensible SDK within the ecosystem, researchers, developers, and enterprises can generate physically accurate 3D synthetic data, and easily build custom synthetic data generation (SDG) tools to accelerate the training and accuracy of perception networks. Tune in to this talk to know more about the Omniverse ecosystem, and the possibilities of generating your own virtual worlds.
발표자 소개
- Solution Architect, NVIDIA AI Tech Center1 October 2022
