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CVAT nuclio 배포 컨테이너 끄기 CVAT nuclio에서 이미 배포한 컨테이너에 대해 모델 변경을 원하는 경우가 있을텐데 이 때 어떻게 할 수 있는지 알아보겠습니다. 간단 모델 재배포 방법 저는 아래 배포 모델을 재배포할 예정입니다. nuctl get function --platform local Copy 이제 변경하려는 모델명을 main.py 파일에서 수정합니다. main.py 위치를 모르겠는 분은 여기 를 참고한 후에 읽어주세요. 모델 변경이 완료되었으면 이후 재배포를 진행합니다.(명령어는 cvat clone한 경로 기준) 저와 다르게 배포하신 분들은 yolo-custom을 본인의 NAME에 맞게 수정하세요. ./serverless/deploy_gpu.sh serverless/pytorch/mymodel/yolo-custom Copy 아래처럼 정상적으로 배포되었음을 확인할 수 있습니다. 만약, A_v1.0 모델을 A_v1.1 모델로 버전업해서 재배포하면 모델이 정말 v1.1로 배포되었는지 궁금할 수 있습니다. 그런 경우 도커 컨테이너 로그를 확인하면 되는데, 우선 아래 명령어를 통해 본인 컨테이너 name을 확인합니다.(pth-yolo-custom을 본인에게 맞도록 수정) docker ps | grep pth-yolo-custom Copy 이후 해당 컨테이너명을 기준으로 로그를 확인합니다.(여기선 yolo26s로 검색, 본인에게 맞게 수정) docker logs -f nuclio-nuclio-pth-yolo-custom | grep yolo26s Copy 위 방법의 재배포는 간단하지만, Docker 빌드 캐시로 특정 코드가 미반영될 수 있습니다. 예로 현재는 main.py 파일을 수정했는데 function-gpu.yaml 파일 구조적 변경은 in-place 업데이트 에러가 발생할 수 있습니다...

리스트 추가 및 삭제 메소드 1. 리스트 추가 method 1.1 append A 마지막 인덱스에 값을 추가합니다. A = [ 4 , 3 , 2 , 1 ] print ( "before append: {0}" .format(A)) A.append( 100 ) print ( "after append: {0}" .format(A)) # 출력 # before append: [4, 3, 2, 1] # after append: [4, 3, 2, 1, 100] 1.2 extend B 값을 A 에 하나씩 추가합니다. A는 B의 값을 가집니다. A = [ 4 , 3 , 2 , 1 ] B = [ 40 , 30 , 20 ] print ( "before extend: {0}" .format(A)) A.extend(B) print ( "after extend: {0}" .format(A)) # 출력 # before extend: [4, 3, 2, 1] # after extend: [4, 3, 2, 1, 40, 30, 20] 1.3 insert i = index, x = value A의 i번째 인덱스에 x값을 추가합니다. A = [ 4 , 3 , 2 , 1 ] print ( "before insert: {0}" .format(A)) A.insert( 0 , 10 ) print ( "after insert 10: {0}" .format(A)) A.insert( 2 , 100 ) print ( "after insert 100: {0}" .format(A)) A.insert( len (A) , 1000 ) print ( "after insert 1000: {0}" .format(A)) # 출력 # ...