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Windows 11 pro 환경에서 virtual box 설치 후 아래와 같은 오류가 발생했을 때, 조금 삽질하다가 해결방법을 찾았다

D:\k8s>vagrant up
Bringing machine 'master-node' up with 'virtualbox' provider...
==> master-node: Checking if box 'rockylinux/8' version '8.8-20230518.0' is up to date...
==> master-node: Clearing any previously set forwarded ports...
==> master-node: Clearing any previously set network interfaces...
==> master-node: Preparing network interfaces based on configuration...
    master-node: Adapter 1: nat
    master-node: Adapter 2: hostonly
==> master-node: Forwarding ports...
    master-node: 22 (guest) => 2222 (host) (adapter 1)
==> master-node: Running 'pre-boot' VM customizations...
==> master-node: Booting VM...
There was an error while executing `VBoxManage`, a CLI used by Vagrant
for controlling VirtualBox. The command and stderr is shown below.

Command: ["startvm", "7fbdc99a-dae7-432f-88dd-e52069f688c6", "--type", "headless"]

Stderr: VBoxManage.exe: error: The virtual machine 'k8s_master' has terminated unexpectedly during startup with exit code 1 (0x1).  More details may be available in 'C:\Users\minipc\VirtualBox VMs\k8s_master\Logs\VBoxHardening.log'
VBoxManage.exe: error: Details: code E_FAIL (0x80004005), component MachineWrap, interface IMachine

초기에 설치 시도했던 것은 아래와 같다.
- Virtualbox 7.0.8-156879.exe
- Vagrant 2.3.4 windows_amd64.msi

해결방법은 아래 oracle page에서 7.0.22 버전(현재 최신버전)을 설치하고 나서 vagrant up 명령어를 실행하니 바로 에러 없이 실행되었다.

Oracle VM VirtualBox - Downloads | Oracle Technology Network | Oracle

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선행지식 : docker, docker-compose 

아래 docker-compose 파일 통해서 mongoDB를 생성한다. 

docker-compose.yml

# 파일 규격 버전
version: "3"
# 이 항목 밑에 실행하려는 컨테이너 들을 정의
services: 
  # 서비스 명
  mongodb:
    # 사용할 이미지
    image: mongo
    # 컨테이너 실행 시 재시작
    restart: always
    # 컨테이너 이름 설정
    container_name: mymongo
    # 접근 포트 설정 (컨테이너 외부:컨테이너 내부)
    ports:
      - "27017:27017"
    # -e 옵션
    environment: 
      # MongoDB 계정 및 패스워드 설정 옵션
      MONGO_INITDB_ROOT_USERNAME: yourid
      MONGO_INITDB_ROOT_PASSWORD: yourpassword
    volumes:
      # -v 옵션 (다렉토리 마운트 설정)
      - ./mongodb/data/db:/data/db

 

도커를 통해 mongoDB에 접속하기
docker exec -it [컨테이너이름] /bin/bash

mongoDB를 생성할 때 환경변수로 저장했던 계정을 아래와 같이 입력해주기

mongosh -u "yourid" -p "yourpassword"

아래와 같이 화면이 뜨면 

show dbs;

위 명령어를 통해서 설치된 DB목록을 볼 수 있다. 

 

 

참고 : 도커(Docker)로 MongoDB 서버 구축하기 - 정우일 블로그 (wooiljeong.github.io) 

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설치환경

윈도우 11 WLS2 Ubuntu 22.04
참고 블로그 : https://netmarble.engineering/docker-on-wsl2-without-docker-desktop/

1. 사전 작업

nvidia 설치 블로그 : https://docs.nvidia.com/datacenter/cloud-native/container-toolkit/install-guide.html#docker

  • 패키지 목록 업데이트 & 드라이버 설치

도커 설치

curl https://get.docker.com | sh \
  && sudo systemctl --now enable docker
  1. 패키지 저장소 및 GPG키 설정
  2. distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID) \ && curl -fsSL https://nvidia.github.io/libnvidia-container/gpgkey | sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg \ && curl -s -L https://nvidia.github.io/libnvidia-container/$distribution/libnvidia-container.list | \ sed 's#deb https://#deb [signed-by=/usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg] https://#g' | \ sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-container-toolkit.list
  1. 패키지 설치
  2. sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit
  3. NVIDIA Container Runtime을 인식하도록 Docker 데몬을 구성
  4. sudo nvidia-ctk runtime configure --runtime=docker
  5. 기본 런타임을 설정한 후 Docker 데몬을 다시 시작하여 설치를 완료
  6. sudo systemctl restart docker
  7. 기본 CUDA 컨테이너를 실행하여 작업 설정을 테스트
sudo docker run --rm --runtime=nvidia --gpus all nvidia/cuda:11.6.2-base-ubuntu20.04 nvidia-smi
  1. 아래와 같이 콘솔 출력이 표시됨 - 끝

sudo apt install nvidia-cuda-toolkit

2. TabbyML 설치

docker run  
\--gpus all  
\-it  
\-v "/$(pwd)/data:/data"  
\-v "/$(pwd)/data/hf\_cache:/home/app/.cache/huggingface"  
\-p 5000:5000  
\-e MODEL\_NAME=TabbyML/J-350M  
\-e MODEL\_BACKEND=triton --name=tabby tabbyml/tabby

오류메세지

2023-05-02 10:00:00,660 DEBG 'triton' stderr output:  
I0502 10:00:00.659909 647 pinned\_memory\_manager.cc:240\] Pinned memory pool is created at '0x2034e0000' with size 268435456  
I0502 10:00:00.660035 647 cuda\_memory\_manager.cc:105\] CUDA memory pool is created on device 0 with size 67108864

2023-05-02 10:00:01,662 INFO success: triton entered RUNNING state, process has stayed up for > than 1 seconds (startsecs)  
^Z^C  
2023-05-02 10:00:04,886 DEBG 'triton' stderr output:  
I0502 10:00:04.886509 647 model\_lifecycle.cc:459\] loading: fastertransformer:1

2023-05-02 10:00:05,002 DEBG 'triton' stderr output:  
I0502 10:00:05.002126 647 libfastertransformer.cc:1828\] TRITONBACKEND\_Initialize: fastertransformer  
I0502 10:00:05.002167 647 libfastertransformer.cc:1838\] Triton TRITONBACKEND API version: 1.10  
I0502 10:00:05.002171 647 libfastertransformer.cc:1844\] 'fastertransformer' TRITONBACKEND API version: 1.10  
I0502 10:00:05.002203 647 libfastertransformer.cc:1876\] TRITONBACKEND\_ModelInitialize: fastertransformer (version 1)

2023-05-02 10:00:05,004 DEBG 'triton' stderr output:  
I0502 10:00:05.002877 647 libfastertransformer.cc:372\] Instance group type: KIND\_CPU count: 1  
I0502 10:00:05.002903 647 libfastertransformer.cc:402\] Sequence Batching: disabled  
I0502 10:00:05.002906 647 libfastertransformer.cc:412\] Dynamic Batching: disabled

2023-05-02 10:00:05,019 DEBG 'triton' stderr output:  
I0502 10:00:05.019084 647 libfastertransformer.cc:438\] Before Loading Weights:

2023-05-02 10:00:05,254 DEBG 'triton' stderr output:  
terminate called after throwing an instance of 'std::runtime\_error'  
what(): \[FT\]\[ERROR\] CUDA runtime error: the provided PTX was compiled with an unsupported toolchain. /workspace/build/fastertransformer\_backend/build/\_deps/repo-ft-src/src/fastertransformer/utils/cuda\_utils.h:274  
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1. node.js와 npm 설치가 먼저 선행되어야 함.

먼저, 저장소를 업데이트합니다.

sudo apt update

그 다음, Node.js를 설치합니다.

sudo apt install nodejs -y

 

이제, npm을 설치합니다.

sudo apt install npm -y

 

Node.js와 npm이 정상적으로 설치되었는지 확인합니다.

node --version
npm --version

Node Version Manager(nvm)를 사용하는 방법:
nvm을 사용하면 다양한 버전의 Node.js를 쉽게 설치하고 관리할 수 있습니다.

먼저 nvm을 설치하기 위한 스크립트를 다운로드하고 실행합니다.

curl -o- https://raw.githubusercontent.com/nvm-sh/nvm/v0.38.0/install.sh | bash

nvm을 설치한 후에, 새 터미널 창을 열거나 기존 터미널 창의 환경을 다시 로드합니다.

source ~/.bashrc

nvm을 사용하여 원하는 버전의 Node.js를 설치합니다. 예를 들어, 최신 LTS 버전을 설치하려면 다음 명령어를 사용합니다.

nvm install --lts

 

Node.js와 함께 설치된 npm이 있는지 확인합니다.

node --version
npm --version

이 중에서 가장 적합한 방법을 선택하여 Node.js와 npm을 설치하고 사용할 수 있습니다.

2. cmake가 설치 안되있다면 설치

sudo apt-get install cmake -y

cmake가 설치되었는지 확인하세요. 터미널에서 다음 명령어를 실행합니다:

cmake --version

설치가 성공적으로 완료되었다면, cmake 버전이 출력됩니다.

3. Boost 라이브러리 설치

우분투에서 Boost 라이브러리를 설치하려면, 아래와 같은 명령어를 터미널에서 실행하세요:

sudo apt-get update 
sudo apt-get install libboost-all-dev -y

4. 파이썬 perspective 라이브러리 설치

pip install perspective-python

5. 주피터랩에서 perspective 확장 설치

먼저 Extension 기능 Enable한 후 아래와 같이 검색하거나 명려어 입력으로 설치 

jupyter labextension install @finos/perspective-jupyterlab

 

Perspective 공식 홈페이지

https://perspective.finos.org/docs/python/

 

[참고] 오류 내용 

 

- 오류내용 : cmake가 필요하다는 내용

jovyan@aaa:~$ pip install perspective-python
Collecting perspective-python
  Downloading perspective-python-2.0.1.tar.gz (7.0 MB)
     ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 7.0/7.0 MB 10.8 MB/s eta 0:00:00
  Installing build dependencies ... done
  Getting requirements to build wheel ... error
  error: subprocess-exited-with-error

  × Getting requirements to build wheel did not run successfully.
  │ exit code: 1
  ╰─> [15 lines of output]
      Traceback (most recent call last):
        File "/opt/conda/lib/python3.10/site-packages/pip/_vendor/pyproject_hooks/_in_process/_in_process.py", line 353, in <module>
          main()
        File "/opt/conda/lib/python3.10/site-packages/pip/_vendor/pyproject_hooks/_in_process/_in_process.py", line 335, in main
          json_out['return_val'] = hook(**hook_input['kwargs'])
        File "/opt/conda/lib/python3.10/site-packages/pip/_vendor/pyproject_hooks/_in_process/_in_process.py", line 118, in get_requires_for_build_wheel
          return hook(config_settings)
        File "/tmp/pip-build-env-uj6b3_f8/overlay/lib/python3.10/site-packages/setuptools/build_meta.py", line 341, in get_requires_for_build_wheel
          return self._get_build_requires(config_settings, requirements=['wheel'])
        File "/tmp/pip-build-env-uj6b3_f8/overlay/lib/python3.10/site-packages/setuptools/build_meta.py", line 323, in _get_build_requires
          self.run_setup()
        File "/tmp/pip-build-env-uj6b3_f8/overlay/lib/python3.10/site-packages/setuptools/build_meta.py", line 338, in run_setup
          exec(code, locals())
        File "<string>", line 45, in <module>
      Exception: Requires cmake
      [end of output]

  note: This error originates from a subprocess, and is likely not a problem with pip.
error: subprocess-exited-with-error

× Getting requirements to build wheel did not run successfully.
│ exit code: 1
╰─> See above for output.

note: This error originates from a subprocess, and is likely not a problem with pip.

 

 

- 오류내용 : Boost 라이브러리가 필요하다는 내용 

CMake Error at /opt/homebrew/Cellar/cmake/3.26.3/share/cmake/Modules/FindPackageHandleStandardArgs.cmake:230 (message):
        Could NOT find Boost (missing: Boost_INCLUDE_DIR)
      Call Stack (most recent call first):
        /opt/homebrew/Cellar/cmake/3.26.3/share/cmake/Modules/FindPackageHandleStandardArgs.cmake:600 (_FPHSA_FAILURE_MESSAGE)
        /opt/homebrew/Cellar/cmake/3.26.3/share/cmake/Modules/FindBoost.cmake:2377 (find_package_handle_standard_args)
        CMakeLists.txt:276 (find_package)


      -- Configuring incomplete, errors occurred!
      Traceback (most recent call last):
        File "/Users/shinaelee/Compose/myvenv/myenv/lib/python3.10/site-packages/pip/_vendor/pep517/in_process/_in_process.py", line 351, in <module>
          main()
        File "/Users/shinaelee/Compose/myvenv/myenv/lib/python3.10/site-packages/pip/_vendor/pep517/in_process/_in_process.py", line 333, in main
          json_out['return_val'] = hook(**hook_input['kwargs'])
        File "/Users/shinaelee/Compose/myvenv/myenv/lib/python3.10/site-packages/pip/_vendor/pep517/in_process/_in_process.py", line 249, in build_wheel
          return _build_backend().build_wheel(wheel_directory, config_settings,
        File "/private/var/folders/jp/j992by256v53v2qry6q5zd080000gn/T/pip-build-env-epqyex5v/overlay/lib/python3.10/site-packages/jupyter_packaging/build_api.py", line 23, in build_wheel
          val = orig_build_wheel(
        File "/private/var/folders/jp/j992by256v53v2qry6q5zd080000gn/T/pip-build-env-epqyex5v/overlay/lib/python3.10/site-packages/setuptools/build_meta.py", line 416, in build_wheel
          return self._build_with_temp_dir(['bdist_wheel'], '.whl',
        File "/private/var/folders/jp/j992by256v53v2qry6q5zd080000gn/T/pip-build-env-epqyex5v/overlay/lib/python3.10/site-packages/setuptools/build_meta.py", line 401, in _build_with_temp_dir
          self.run_setup()
        File "/private/var/folders/jp/j992by256v53v2qry6q5zd080000gn/T/pip-build-env-epqyex5v/overlay/lib/python3.10/site-packages/setuptools/build_meta.py", line 338, in run_setup
          exec(code, locals())
        File "<string>", line 291, in <module>
        File "/private/var/folders/jp/j992by256v53v2qry6q5zd080000gn/T/pip-build-env-epqyex5v/overlay/lib/python3.10/site-packages/setuptools/__init__.py", line 107, in setup
          return distutils.core.setup(**attrs)
        File "/private/var/folders/jp/j992by256v53v2qry6q5zd080000gn/T/pip-build-env-epqyex5v/overlay/lib/python3.10/site-packages/setuptools/_distutils/core.py", line 185, in setup
          return run_commands(dist)
        File "/private/var/folders/jp/j992by256v53v2qry6q5zd080000gn/T/pip-build-env-epqyex5v/overlay/lib/python3.10/site-packages/setuptools/_distutils/core.py", line 201, in run_commands
          dist.run_commands()
        File "/private/var/folders/jp/j992by256v53v2qry6q5zd080000gn/T/pip-build-env-epqyex5v/overlay/lib/python3.10/site-packages/setuptools/_distutils/dist.py", line 969, in run_commands
          self.run_command(cmd)
        File "/private/var/folders/jp/j992by256v53v2qry6q5zd080000gn/T/pip-build-env-epqyex5v/overlay/lib/python3.10/site-packages/setuptools/dist.py", line 1244, in run_command
          super().run_command(command)
        File "/private/var/folders/jp/j992by256v53v2qry6q5zd080000gn/T/pip-build-env-epqyex5v/overlay/lib/python3.10/site-packages/setuptools/_distutils/dist.py", line 988, in run_command
          cmd_obj.run()
        File "/private/var/folders/jp/j992by256v53v2qry6q5zd080000gn/T/pip-build-env-epqyex5v/overlay/lib/python3.10/site-packages/wheel/bdist_wheel.py", line 343, in run
          self.run_command("build")
        File "/private/var/folders/jp/j992by256v53v2qry6q5zd080000gn/T/pip-build-env-epqyex5v/overlay/lib/python3.10/site-packages/setuptools/_distutils/cmd.py", line 318, in run_command
          self.distribution.run_command(command)
        File "/private/var/folders/jp/j992by256v53v2qry6q5zd080000gn/T/pip-build-env-epqyex5v/overlay/lib/python3.10/site-packages/setuptools/dist.py", line 1244, in run_command
          super().run_command(command)
        File "/private/var/folders/jp/j992by256v53v2qry6q5zd080000gn/T/pip-build-env-epqyex5v/overlay/lib/python3.10/site-packages/setuptools/_distutils/dist.py", line 988, in run_command
          cmd_obj.run()
        File "/private/var/folders/jp/j992by256v53v2qry6q5zd080000gn/T/pip-build-env-epqyex5v/overlay/lib/python3.10/site-packages/setuptools/_distutils/command/build.py", line 131, in run
          self.run_command(cmd_name)
        File "/private/var/folders/jp/j992by256v53v2qry6q5zd080000gn/T/pip-build-env-epqyex5v/overlay/lib/python3.10/site-packages/setuptools/_distutils/cmd.py", line 318, in run_command
          self.distribution.run_command(command)
        File "/private/var/folders/jp/j992by256v53v2qry6q5zd080000gn/T/pip-build-env-epqyex5v/overlay/lib/python3.10/site-packages/setuptools/dist.py", line 1244, in run_command
          super().run_command(command)
        File "/private/var/folders/jp/j992by256v53v2qry6q5zd080000gn/T/pip-build-env-epqyex5v/overlay/lib/python3.10/site-packages/setuptools/_distutils/dist.py", line 988, in run_command
          cmd_obj.run()
        File "<string>", line 112, in run
        File "<string>", line 127, in run_cmake
        File "<string>", line 211, in build_extension_cmake
        File "/Users/shinaelee/anaconda3/lib/python3.10/subprocess.py", line 369, in check_call
          raise CalledProcessError(retcode, cmd)
      subprocess.CalledProcessError: Command '['/opt/homebrew/bin/cmake', '/private/var/folders/jp/j992by256v53v2qry6q5zd080000gn/T/pip-install-671q9r0d/perspective-python_6132b12cc2814811b529c5e382b1b57b/dist', '-DCMAKE_LIBRARY_OUTPUT_DIRECTORY=/private/var/folders/jp/j992by256v53v2qry6q5zd080000gn/T/pip-install-671q9r0d/perspective-python_6132b12cc2814811b529c5e382b1b57b/build/lib.macosx-10.9-x86_64-cpython-310/perspective/table', '-DCMAKE_BUILD_TYPE=Release', '-DPSP_CPP_BUILD=1', '-DPSP_WASM_BUILD=0', '-DPSP_PYTHON_BUILD=1', '-DPSP_PYTHON_VERSION=3.10', '-DPython_ADDITIONAL_VERSIONS=3.10', '-DPython_FIND_VERSION=3.10', '-DPython_EXECUTABLE=/Users/shinaelee/Compose/myvenv/myenv/bin/python', '-DPYTHON_LIBRARY=/Users/shinaelee/anaconda3/lib', '-DPYTHON_INCLUDE_DIR=/Users/shinaelee/anaconda3/include/python3.10', '-DPython_ROOT_DIR=/Users/shinaelee/Compose/myvenv/myenv', '-DPython_ROOT=/Users/shinaelee/Compose/myvenv/myenv', '-DPSP_CMAKE_MODULE_PATH=/private/var/folders/jp/j992by256v53v2qry6q5zd080000gn/T/pip-install-671q9r0d/perspective-python_6132b12cc2814811b529c5e382b1b57b/dist/cmake', '-DPSP_CPP_SRC=/private/var/folders/jp/j992by256v53v2qry6q5zd080000gn/T/pip-install-671q9r0d/perspective-python_6132b12cc2814811b529c5e382b1b57b/dist', '-DPSP_PYTHON_SRC=/private/var/folders/jp/j992by256v53v2qry6q5zd080000gn/T/pip-install-671q9r0d/perspective-python_6132b12cc2814811b529c5e382b1b57b/dist/../perspective', '-DCMAKE_BUILD_TYPE=Release']' returned non-zero exit status 1.
      [end of output]

  note: This error originates from a subprocess, and is likely not a problem with pip.
  ERROR: Failed building wheel for perspective-python
Failed to build perspective-python
ERROR: Could not build wheels for perspective-python, which is required to install pyproject.toml-based projects

 

 

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- EX선불카드 대상 아님 /  SM하이플러스 카드 대상

 

- 충전을 하기 전에 먼저 리더기에 카드를 꽃아두고, 리더기는 컴퓨터 USB에 연결된 상태이어야 한다. 
- 아래와 같이 카드 리더기를 구비해둬야 한다.  

- 구매 링크 :  https://link.coupang.com/a/L8sJY ("이 포스팅은 쿠팡 파트너스 활동의 일환으로, 이에 따른 일정액의 수수료를 제공받습니다.")

 

사이트 주소 : http://www.hipluscard.co.kr/ 

로그인을 먼저 한다. (계정이 없다면 회원가입부터 진행)

 

로그인되었다면 My 카드 --> 충전하기 클릭한다.

 

충전하기 메뉴로 이동하면 아래 화면과 같이 nos_setup.exe파일이 다운받아진다. 실행한다. 

빨간 네모 속과 같이 파일(nos_setup)이 다운로드 된다. 실행해준다.
nos_setup 설치를 진행한다.

 

실행이 정상적으로 되었다면 위 이미지와 같은 창이 뜬다.

 

뒤로가기를 1-2회 누르면 본 화면이 다시 뜬다. 카드리더기 단말기가 필요하다는 것 잊이 말자.

 

신용카드 충전 화면에서 또 다시 설치하기 화면이 뜬다. 이 프로그램은 충전 프로그램이다. 설치상태가 '미설치' 라고 뜬다면 설치하기를 눌러주자.
이와 같이 두 번째 파일이 다운로드 된다. 실행해준다.

 

설치가 완료되면 '새로고침'을 누른다.

1) 상태가 '설치'로 바뀌어 있다면 설치가 정상적으로 된 것이다.
2) 프로그램 실행을 눌러 충전 프로그램을 실행한다. 

3) 위와 같이 ***를 열려고 합니다는 창이 뜨면 열기를 실행 (열려고 하는 사이트 주소가 hipluscard.co.kr인지는 한번 확인해주자) 

 

뒤로가기를 누르거나, 사이트 메인으로 다시 돌아와서 --> MY카드 --> 충전하기 --> 신용카드 충전으로 돌아오면
화면 하단에 '카드정보 조회'라고 뜬다. 
이 때 반드시 카드리더기에 카드가 꽃혀있고, 카드는 PC에 연결된 상태여야 한다. 

카드정보조회 버튼을 누르면, 카드번호 16자리와 잔액이 위 화면과 같이 조회된다. 

 

화면 하단에 얼마를 충전할지 선택하자. 
결제금액을 입력하면 원하는 만큼의 금액을 충전할 수도 있다. 

 

<하이패스 카드 충전시 안내사항(위 이미지 내용 복붙)>

충전안내

윈도우 XP는 신용카드 충전을 지원하지 않습니다.
홈페이지 ID, 전자카드 ID가 일치하여야 충전이 됩니다.
카드리더기 설치 및 연결 오류에 관한 자세한 사항은 소지하신 카드리더기 제조사에 문의하시기 바랍니다.
충전 오류시 카드결제 여부를 꼭 확인하시기 바랍니다.
충전 오류시 미완료 충전내역을 꼭 확인하시기 바랍니다.
미완료 충전 내역 조회 안될 시 반드시 콜센터로 문의하시기 바랍니다.
충전 관련 문의처 : 02-2658-8179

신용카드 충전안내
1.  신용카드 충전은 충전당일에만 취소가 가능합니다.
2.  충전후 하이패스카드를 사용하신 경우에는 충전취소가 불가능합니다.
3.  시스템에 저장된 잔액이 소지하고 계신 카드잔액과 차이가 날 수 있습니다.

 

결제 페이지는 생략....

 
고생하셨습니다. 

 

 

 

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Mailgun과 SendGrid는 두 개의 메일 전송 서비스입니다. 이 두 서비스는 여러 가지 방식으로 서로 다릅니다.

  • 제공 서비스: Mailgun은 메일 전송, 메일 유효성 검사, 이메일 로그 분석 등의 서비스를 제공합니다. 반면, SendGrid는 이메일 마케팅, 이메일 지킴이, 이메일 기반 앱 개발 등의 서비스를 제공합니다.
  • 요금: Mailgun과 SendGrid의 요금은 서로 다릅니다. Mailgun은 전송한 이메일의 수에 따라 요금이 정해집니다. 반면, SendGrid는 월간 전송량에 따라 요금이 정해집니다.
  • 기타: Mailgun은 오픈 소스 솔루션을 제공하며, 코드를 직접 작성하여 이메일을 전송할 수 있습니다. 반면, SendGrid는 제공하는 API를 이용하여 이메일을 전송할 수 있습니다.

두 서비스 모두 이메일 전송을 위한 유용한 솔루션이며, 사용자의 요구에 따라 적합한 솔루션을 선택할 수

 

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도커 Mailgun 설치 방법 알려줘
 
 
 

도커 컨테이너에서 Mailgun을 설치하는 방법은 다음과 같습니다.

  1. 도커 컨테이너를 실행합니다. 예를 들어, docker run -it ubuntu:latest /bin/bash를 입력하여 우분투 컨테이너를 실행합니다.
  2. Mailgun API 키를 발급받습니다. Mailgun 계정을 만들고 API 키를 발급받습니다.
  3. Mailgun 모듈을 설치합니다. pip install mailgun-python 명령어를 입력하여 Mailgun 모듈을 설치합니다.
  4. Mailgun API 키를 설정합니다. 다음 코드를 사용하여 Mailgun API 키를 설정합

 

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how can i setup Mailgun with Docker container ?
 
 

To set up Mailgun with a Docker container, you can follow these steps:

  1. Start a Docker container. For example, run the command docker run -it ubuntu:latest /bin/bash to start an Ubuntu container.
  2. Install the Mailgun package. In the case of Ubuntu, you can use the command apt-get install python-mailgun to install the Mailgun package.
  3. Obtain an API key from Mailgun. This can be done on the Mailgun website.
  4. Write a script that uses the Mailgun API to send emails. You will need to use the API key obtained in the previous step in your script.
  5. Use the script to send emails through the Mailgun service. You can do this by running the script inside the Docker container.

With these steps, you should be able to use Mailgun to send emails from a Docker container. It is important to note that this is just one way to set up Mailgun with a Docker container, and there may be other methods that work as well.

 

 

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nginx proxy manager 를 통해 jupyter server를 띄우고, 실행하려니 

kernel이 connecting 상태에서 연결이 안되고 있었음 

원인이 무엇인지 계속 검색해보다 아래 링크에서 websocket이라는 단어를 보고 단서를 얻음 -> npm 관리자페이지에서 websocket support 를 활성화 시켜주니 연결됨! 

 

 

 

 

https://www.codeit.kr/community/threads/5067

 

주피터 노트북 실행 에러 | 코드잇

주피터 노트북을 다른곳에서는 많이 써봣는데 로컬에서는 처음 돌려봅니다. 그런데 실행이 되질 않네요. 에러를 해결하려고 구글링도 많이 해봣는데 잘 모르겠어요.파이참으로 파이썬 프로젝

www.codeit.kr

 
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