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무사히 완주했습니다. 과정은 1. 챌린지코스 2. 마스터코스 순서로 진행되었습니다. 1. 챌린지 코스 챌린지 코스는, 예열 작업이었던것 같습니다. 이때는 Backend.ai의 개발환경을 구축(시스템 빌드)하고, 실제로 실행해 보는 과정을 진행했습니다. 이 과정에서 저는 WSL2의 Ubuntu 상에서 빌드를 시도해보았고.... 덕분에 온갖 고생을 다 하게 됩니다 ㅎㅎ 이때 정말 나도 맥북하나 사고싶다... 하는 생각 많이 들었죠 WSL상에서 돌리면서 아래와 같은 문제가 발생했습니다. 1_1. Root Directory의 구성이 Ubuntu의 그것과는 다르게 설정됨(sudo 명령어를 사용했을 경우) https://github.com/lablup/contribution-academy-2021/discussio..

컨트리뷰톤에 선발 되었습니다! 이런 기회를 얻게되서 너무 좋네요 ㅠㅠㅠㅠ 이번 기회에 진짜 개발자 분들이랑 일해보면서, 개발이란 이런것이구나 배워볼 기회같습니다 ㅎㅎ ========================================================================== 그래서, 이번 포스팅은 지난번 제대로 진행하지 못한 backend.ai 컨트리뷰터 참여를 위한 개발환경 구축 입니다. 지난번 포스팅에서, 리눅스 환경만 사용 가능하네? 하고 시마이 쳤던걸로 기억합니다. 이번 포스팅에서는, 윈도우 상에서 WSL(Windows Subsystem for Linux)를 사용해서 개발환경을 구축하는 방법에 대한 포스팅 입니다. WSL(Windows Subsystem for Linux)..

Backend.AI 는 딥러닝 및 고성능 컴퓨팅에 특화된 오픈소스 클라우드 리소스 관리 플랫폼입니다 (이라고 합니다 ㅎ) https://backend.ai/ Backend.AI Backend.AI: Minute-made GPU clustering solution for Machine Learning - A sophisticated PaaS that Simplify, Unify and Accelerate processes which enable users to train ML models and execute code on cloud or on-premises with ease. www.backend.ai 이번 2021 오픈소스 컨트리뷰션 아카데미에서, 유독 눈길이 가는 프로젝트였습니다. 이유는. 1. 회..