SwiftUI와 MapKit을 활용한 지도, 스타일, 오버레이, 그리고 컨트롤

아래는 Proxychains를 사용하여 Tor로 연결하는 빠른 안내서입니다. Proxychains와 함께 Tor를 사용하면 Tor에 도달하기 전에 귀하의 트래픽이 여러 프록시 서버를 거치게 됩니다.

(이 지침은 대부분의 리눅스 사용자에 의해 일반적으로 사용되는 apt 디렉토리에 중점을 두고 있습니다. Fedora를 사용 중이라면 지침에서 apt를 dnf로 간단히 대체하십시오.)

다음은 단계별 지침입니다:
sudo apt update && apt upgrade -y
sudo apt install proxychains
sudo apt install tor
sudo nano /etc/proxychains.conf

![이미지](/assets/img/2024-08-19-HowtoConnecttoTorUsingProxychainsforEnhancedAnonymity_0.png)



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</script>

저희는 지금 "strict_chain"에 해시태그를 추가하고, 대신 "dynamic_chain"에서 해시태그를 제거할 거예요.

아래로 스크롤해서 socks5 127.0.0.1 9050을 추가해주세요.

![이미지](/assets/img/2024-08-19-HowtoConnecttoTorUsingProxychainsforEnhancedAnonymity_1.png)

그리고 마지막으로 다음 명령어를 입력해서 Tor 서비스를 시작해주세요: sudo service tor start



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<script>
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</script>

```bash
sudo service tor status

![How to Connect to Tor Using Proxychains for Enhanced Anonymity](/assets/img/2024-08-19-HowtoConnecttoTorUsingProxychainsforEnhancedAnonymity_2.png)

It must be active (running) and Bootstrapped 100% (done) without any errors. Since I’m using Fedora, there may be some differences in the information displayed, but as long as it’s working properly and error-free, you’re all set.

try it with a command:
```



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</script>

프록시체인즈를 사용하여 파이어폭스 브라우저를 실행하세요.

프록시체인즈를 이용하여 `curl http://ifconfig.me` 명령을 실행하세요.

![이미지](/assets/img/2024-08-19-HowtoConnecttoTorUsingProxychainsforEnhancedAnonymity_3.png)

이 설정은 추가적인 난독화 계층을 더해 온라인 활동을 추적하는 데 어렵게 만듭니다. 프록시체인즈와 Tor를 함께 사용하면 개인 정보 보호, 검열 우회, 그리고 점점 더 연결된 세상에서 데이터를 보호하는 튼튼한 해결책이 됩니다.

프록시체인을 이용해 토르 연결 하는 방법

아파치 APISIX에서 이데모턴시-키 사양 구현하기

# PART TWO

루터의 취약성 연구는 네트워크 프로토콜, 펌웨어 또는 웹 인터페이스와 같은 잠재적으로 취약한 지점을 식별하는 것부터 시작하는 섬세한 과정입니다. 우리가 첫 번째 부분에서 언급했듯이 연구자들은 패킷 스니핑, 리버스 엔지니어링, 그리고 퍼징과 같은 다양한 도구와 기술을 사용하여 이러한 취약성을 발견합니다.

루터 연구를 위한 적절한 도구를 선택하는 것은 루터 펌웨어, 네트워크 트래픽 및 구성 설정을 효과적으로 분석할 수 있는 도구를 선택하는 것을 의미합니다. 루터 모델에 특화된 취약성 스캐닝, 자세한 프로토콜 분석 기능, 일반적인 잘못된 구성 및 보안 결함을 식별할 수 있는 도구를 찾으세요. 다양한 브랜드와 모델의 라우터와 복잡한 네트워크 환경과의 호환성을 보장함으로써 취약성 평가의 효과를 높일 수 있습니다.

다른 제품들과 마찬가지로, 라우터의 취약성 연구를 진행하는 첫 번째 단계는 평가 중인 라우터에 대한 상세한 정보를 수집하는 것입니다. 이는 잠재적인 취약성에 대한 맥락을 제공하고 연구 접근 방식을 효과적으로 맞출 수 있도록 라우터의 현재 펌웨어 버전과 구성 설정을 식별하는 것을 포함합니다.



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다음은 라우터 악용 연구의 단계를 보여주는 몇 가지 실제 사례입니다:

VPNFilter Malware (2018):



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- 취약성: VPNFilter는 전 세계적으로 50만 대 이상의 라우터 및 네트워크 연결 스토리지 장치를 대상으로 했습니다. 이 악성 코드는 Linksys, MikroTik, TP-Link와 같은 다양한 제조업체의 라우터 펌웨어에서 알려진 취약점을 이용했습니다.
- 연구 단계: 보안 연구자들은 자동 스캔 도구를 사용하여 영향을 받는 장치를 식별하고, 수동 테스트를 통해 악성 코드가 부팅 후에도 유지되는 방법 및 트래픽을 가로채는 능력을 이해했습니다. 트래픽 동작 및 펌웨어 무결성 분석과 같은 산업에서의 최상의 실천 방법은 위협을 식별하고 완화하는 데 중요했습니다.
- 이용: 공격자들은 이러한 취약성을 이용하여 데이터를 도난당하거나 공격을 시작하며, 기기를 사용할 수 없게 만드는 봇넷을 만들었습니다.

RomPager 취약성 (Misfortune Cookie) (2014):

- 취약성: Misfortune Cookie 취약성은 수백만 대의 라우터에 사용되는 RomPager를 포함한 임베디드 웹 서버에서 발견되었습니다. 이 결함으로 공격자들은 라우터에 원격으로 관리자 액세스를 얻을 수 있었습니다.
- 연구 단계: 연구자들은 취약한 RomPager 버전을 실행 중인 장치를 찾기 위해 자동화된 도구를 사용하며, 수동 테스트를 통해 증명 개념 (PoC) 공격을 개발했습니다. 최상의 실천 방법은 취약점의 철저한 문서화와 영향을 받는 판매업체에 책임 있는 공개를 포함했습니다.
- 이용: 공격자는 라우터로 조작된 HTTP 쿠키를 보내어 기기 전체 및 가능한 전체 네트워크를 완전히 제어할 수 있었습니다.

Netgear R7000 및 R6400 라우터에서 명령 삽입 (2016):



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- 취약점: Netgear R7000 및 R6400 라우터의 웹 인터페이스에서 명령 삽입 취약점이 발견되었습니다. 이 결함으로 공격자는 라우터에서 임의의 명령을 실행할 수 있었습니다.
- 조사 단계: 자동화 도구를 사용하여 라우터의 펌웨어 버전을 식별한 후, 연구자들은 수동 테스트를 수행하여 해당 취약점을 악용하는 특정 payload를 만들었습니다. 권장 사항으로는 전체 네트워크에 미치는 영향을 평가하고 업체와 협력하여 응답을 조정하는 것이 포함되었습니다.
- 악용: 이 취약점으로 인증되지 않은 공격자는 특별히 설계된 HTTP 요청을 보내어 라우터에 대한 루트 액세스를 얻을 수 있었습니다.

위의 예시들은 라우터 악용 연구에서 구조화된 접근 방식의 중요성을 보여줍니다. 자동화 도구, 수동 분석 및 최선의 실천 절차를 결합하여 실제 시나리오에서의 취약점을 식별, 이해 및 잠재적으로 악용하는 데 사용됩니다.

시리즈의 세 번째 부분에서는 최근 보고된 공지에서의 예시에 대해 자세히 살펴보며, D-link, TP-link 및 TotoLink 라우터에 대한 취약점을 식별하고 악용하는 핵심 기술을 설명하고, 실용적 단계와 방법론을 제시할 것입니다.

![이미지](/assets/img/2024-08-19-IdentifyandExploitVulnerabilitiesinRoutersAnIntroductoryGuideTechnicalCaseStudies_0.png)



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SSD Secure Disclosure은 2007년부터 보안 취약점을 발견하는 기술을 직업으로 바꿀 수 있도록 도와주고 있어요. SSD의 제품 범위를 확인해보세요. 매월 새 제품과 벤더가 업데이트되고 있습니다.

라우터의 취약점 발견과 악용 예방을 위한 내용 정리

젯팩 컴포즈에서 클래스 안정성을 제어하는 새로운 강력한 스킵 모드가 변경되었습니다. 이 변경으로 앱의 다시 구성 최적화 방법이 변경됩니다. 이 블로그 포스트에서는 이 변경으로 해결되는 경우와 수동으로 제어해야 하는 부분을 다룰 것입니다. 또한 람다 함수를 기억해야 하는지, kotlinx 불변 컬렉션이 필요한지, 또는 도메인 모델 클래스를 모두 안정화하는 방법 등에 대한 자주 묻는 질문들을 다룰 것입니다. 안정성이 무엇인지 잘 모르겠다면, 개념을 배울 수 있는 문서를 확인해보세요.

# 강력한 스킵 모드 도입 전 안정성

젯팩 컴포즈 컴파일러가 클래스를 불안정하게 처리하는 이유는 여러 가지가 있습니다:

- 클래스가 가변 클래스인 경우. 예를 들어, 스냅샷 상태를 지원하지 않는 가변 속성이 포함된 경우.
- 젯팩 컴포즈를 사용하지 않는 Gradle 모듈에서 정의된 클래스인 경우(젯팩 컴파일러에 의존성이 없는 경우).
- 불안정한 속성이 있는 클래스인 경우(안정화 중첩).



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다음과 같은 클래스를 고려해 봅시다:

```kotlin
data class Subscription(          // 클래스는 불안정합니다
    val id: Int,                  // 안정적
    val planName: String,         // 안정적
    val renewalOn: LocalDate      // 불안정
)
```

id 및 planName 속성은 변경할 수 없는 기본 유형으로 구성되어 있기 때문에 안정적입니다. 그러나 renewalOn 속성은 java.time.LocalDate가 Java 표준 라이브러리에서 가져온 것이며 Compose 컴파일러에 의존성이 없기 때문에 불안정합니다. 따라서 전체 Subscription 클래스는 불안정한 것으로 간주됩니다.

Subscription 클래스를 사용하는 상태 속성을 갖는 다음 예제를 고려해 보겠습니다. SubscriptionComposable에 전달됩니다.:



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<script>
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</script>

```kotlin
// 상태 보관을 만들기 (예: ViewModel)
var state by mutableStateOf(Subscription(
  id = 1,
  planName = "30일",
  renewalOn = LocalDate.now().plusDays(30)
))

@Composable
fun SubscriptionComposable(input: Subscription) {
    // 입력이 변경되었는지 여부와 관계없이 항상 recomposed됩니다.
}
```

과거에는 이러한 불안정한 클래스의 입력 매개변수를 가진 composable는 건너뛸 수 없는 것으로 결정되지 않고 변경 여부에 상관없이 항상 recomposed되었습니다.

# 강한 스킵 모드로 안정성

Jetpack Compose 컴파일러 1.5.4 이상에는 strong skipping mode를 활성화할 수 있는 옵션이 함께 제공됩니다. 이 모드는 입력 매개변수의 안정성과 관계없이 항상 스킵 로직을 생성하므로 불안정한 클래스를 가진 composables를 건너뛸 수 있게 합니다. strong skipping mode 및 활성화 방법에 대해 더 자세히 알아보려면 당사 문서 또는 Ben Trengrove의 블로그 게시물을 참조할 수 있습니다.



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</script>

간편 스킵 모드는 입력 매개변수가 이전 조합과 다른지 확인하는 두 가지 방법이 있습니다:

- 클래스가 안정적인 경우 구조적 동등성(.equals())을 사용합니다.
- 클래스가 불안정한 경우 참조적 동등성(===)을 사용합니다.

프로젝트에서 강력한 스킵 모드를 활성화한 후, 불안정한 Subscription 클래스를 사용하는 컴포저블이 이전 조합과 동일한 인스턴스인 경우 재구성되지 않습니다.

예를 들어, 다른 composable Screen에서 사용되는 SubscriptionComposable이 있고 해당 composable Screen이 inputText 매개변수를 사용한다고 가정해 봅시다. inputText 매개변수가 변경되어도 구독 매개변수가 그대로인 경우, SubscriptionComposable은 재구성되지 않고 건너뜁니다.



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</script>

```kotlin
@Composable
fun Screen(inputText: String, subscription: Subscription) {
    Text(inputText)

    // 구독 매개변수가 변경되지 않았을 때 생략됨
    SubscriptionComposable(subscription)
}
```

하지만 상태 변수를 업데이트하는 renewSubscription 함수가 있다고 가정해 봅시다. 현재 날짜로 바뀌어 최신 변경이 발생한 날짜를 추적합니다.

```kotlin
fun renewSubscription() {
   state = state.copy(renewalOn = LocalDate.now().plusDays(30))
}
```

copy 함수는 동일한 구조적 속성을 가진 클래스의 새 인스턴스를 생성합니다 (동일한 날에 발생하는 경우), 이로 인해 SubscriptionComposable은 다시 recompose되게 됩니다. 왜냐하면 강력한 스킵 모드에서는 불안정한 클래스를 참조 동등성(===)으로 비교하고 copy가 구독의 새 인스턴스를 생성하기 때문입니다. 날짜는 동일하지만 참조 동등성을 사용하기 때문에 구독을 recompose하게 됩니다.



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</script>

# 주석을 사용하여 안정성 제어하기

구조적 데이터 변화가 없을 때 SubscriptionComposable의 recomposing을 방지하려면 (equals()가 동일한 결과를 반환할 때), Subscription 클래스를 수동으로 안정적으로 표시해야 합니다.

이 경우에는 클래스에 @Immutable 주석을 달아 간단히 수정할 수 있습니다. 여기서 표현된 클래스는 변경할 수 없기 때문에 안정적입니다:

```js
+@Immutable
-data class Subscription(       // 불안정함
+data class Subscription(       // 안정함
    val id: Int,                // 안정함
    val planName: String,       // 안정함
    val renewalOn: LocalDate    // 불안정함
)
```



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<script>
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</script>

이 예에서 renewSubscription을 호출할 때 SubscriptionComposable이 다시 건너뛰어집니다. 이제 이전 상태와 비교하여 true를 반환하는 equals() 함수를 사용하기 때문에 === 대신에 사용합니다.

## 언제 이런 일이 발생할 수 있나요?

@Immutable으로 클래스를 주석 처리해야 하는 현실적인 예는 데이터베이스 엔티티, API 엔티티, Firestore 변경 등 시스템 주변에서 가져오는 엔티티를 사용하는 경우입니다.

이러한 엔티티들은 기본 데이터에서 매번 파싱되므로 매번 새 인스턴스가 생성됩니다. 따라서 주석이 없으면 다시 구성됩니다.



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</script>

# 안정성 구성 파일로 안정성 제어하기

코드베이스에 속하지 않은 클래스에 대해 안정화하는 유일한 방법은 해당 클래스를 코드베이스에 속한 클래스로 래핑하고 해당 클래스를 @Immutable으로 주석 처리하는 것이었습니다.

예를 들어, java.time.LocalDate 매개변수를 직접 허용하는 합성 가능한 컴포저블이 있는 경우를 고려해보세요:

```js
@Composable
fun LatestChangeOn(updated: LocalDate) {
  // 화면에 일(day) 매개변수 표시
}
```



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renewSubscription 함수를 호출하여 최신 변경 사항을 업데이트하면 이전과 비슷한 상황에 빠지게 됩니다. 즉, 같은 날이든 아니든 LatestChangeOn 코모저블이 계속 recomposing을 유지하게 됩니다. 그러나 이런 상황에서는 클래스에 주석을 달 수 있는 방법이 없기 때문에 표준 라이브러리의 일부입니다.

이 문제를 해결하기 위해 안정성 구성 파일을 활성화할 수 있습니다. 이 파일에는 Compose 컴파일러에 의해 안정적으로 간주되는 클래스나 클래스 패턴이 포함될 수 있습니다.

활성화하려면 composeCompiler 구성에 stabilityConfigurationFile을 추가하십시오:

```js
composeCompiler {
  ...

  // 설정 파일의 경로 설정
  stabilityConfigurationFile = rootProject.file("stability_config.conf")
}
```



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</script>

귀하의 프로젝트 루트 폴더에 stability_config.conf 파일을 생성하십시오. 해당 파일에 LocalDate 클래스를 추가하십시오:

```js
// add the immutable classes outside of your codebase
java.time.LocalDate

// alternatively you can stabilize all java.time classes with *
java.time.*
```

## 도메인 모델 클래스 안정화하기

코드베이스의 일부가 아닌 클래스 외에도, 안정성 구성 파일은 데이터나 도메인 모델 클래스를 모두 안정화하는 데 도움이 될 수 있습니다 (해당 클래스들이 불변이라고 가정). 이렇게 하면 도메인 모듈이 Java Gradle 모듈이 되어 Compose 컴파일러에 의존성을 필요로하지 않게 됩니다.



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<script>
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</script>

```js
// model 패키지의 모든 클래스 안정화
com.example.app.domain.model.*
```

# 규칙을 어겼는지 주의하세요

가변 클래스에 @Immutable 주석을 달거나 안정성 구성 파일에 클래스를 추가하는 것은 여러분의 코드베이스에서 버그의 원인이 될 수 있습니다. 컴포즈 컴파일러가 계약을 확인하지 못하기 때문에, 여러분이 생각하기에 다시 구성되어야 할 때다 변하지 않는 것으로 표시될 수 있습니다.

# lambda를 remember() 하지 않아도 됩니다



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</script>

강력한 스킵의 또 다른 장점은 구성에서 사용된 모든 람다를 "기억"한다는 것입니다. 심지어 불안정한 캡처를 사용하는 람다도 말이죠. 이전에는 불안정한 클래스(예: ViewModel)를 사용하는 람다가 recomposition의 원인이었을 수도 있습니다. 이를 해결하기 위한 일반적인 해결책 중 하나는 람다 함수를 기억하는 것이었습니다.

따라서 코드베이스에서 remember로 람다가 래핑되어 있다면, Compose 컴파일러에서 자동으로 수행하기 때문에 remember 호출을 안전하게 제거할 수 있습니다.

```js
Screen(
-removeItem = remember(viewModel){ { id -> viewModel.removeItem(id) } }
+removeItem = { id -> viewModel.removeItem(id) }
)
```

# 불변 컬렉션은 여전히 필요할까요?



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</script>

과거에 kotlinx.collections.immutable 컬렉션들인 ImmutableList과 같은 것들은 List 항목들이 안정적이므로 recomposing이 발생하지 않도록 할 수 있었습니다. List 매개변수를 가지는 composable을 recomposing으로부터 방지하기 위해 코드베이스에 이러한 컬렉션들이 있는 경우, 그것들을 일반 List로 리팩토링하고 java.util.List를 안정성 구성 파일에 추가하는 것을 고려해볼 수 있습니다.

## 하지만!

만약 그렇게 하면, List 매개변수가 안정적이지 않을 때 composable이 더 느릴 수 있습니다!

안정성 구성 파일에 List를 추가하면 List 매개변수가 equals 호출과 비교되며, 이는 결과적으로 해당 목록의 각 항목에 대해 equals를 호출하게 됩니다. Lazy list의 경우, 똑같은 equals 확인은 잔목 composable의 관점에서 다시 호출되며, 결과적으로 많은 가시적 항목에 대해 equals() 호출을 두 번 계산하게 하며, 아마도 보이지 않는 모든 항목에게도 불필요하게 호출될 수 있습니다!



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만약 List 매개변수를 포함하는 composable에 많은 다른 UI 구성 요소가 없다면, 다시 구성하는 것이 equals() 확인을 계산하는 것보다 더 빠를 수 있습니다.

그러나 여기에 일반적으로 적용할 수 있는 하나의 해결책은 없으므로, 벤치마크로 선택 사항을 확인해야 합니다!

# 요약

코드 베이스에서 강력한 스킵 모드를 활성화시켜서, 클래스를 수동으로 유지할 필요성을 줄일 수 있습니다. 일부 경우에는 여전히 수동으로 유지해야 할 수도 있지만, 이제 안정성 설정 파일로 간단하게 해결할 수 있습니다!



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모든 이 변경 사항이 Compose에서 안정성에 대한 생각의 부담을 줄여줄 것을 희망합니다.

더 알고 싶으세요? Compose에서 실용적인 성능 문제 해결에 관한 코드랩을 참조하세요.

```js
이 블로그의 코드 조각은 다음 라이선스를 가지고 있습니다:
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Jetpack Compose 안정성 최적화 방법 소개

## 오래된 프로젝트를 되살린 것의 놀라운 이점(그리고 당신도 해야 하는 이유)

![이미지](/assets/img/2024-08-19-FromSideProjecttoPlayStoreHowaUnityGameRescuedMyGooglePlayDream_0.png)

## 앱 개발 초기 날로의 회상

홈랩과 함께 한 내 여정처럼(아직 읽지 않았다면, 꼭 해보세요! 여기를 클릭하세요), 내 앱 개발 모험도 졸업 당시부터 시작했습니다. 구글 플레이 개발자 계정에 $25(그당시 일이었죠!)을 내고 안드로이드 스튜디오와 신뢰할 수 있는 Java로 안드로이드 앱을 개발하는 일에 머리를 갈기고 뛰어들었네요.



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내 첫 작품? 좋은 오래된 Tic Tac Toe 게임이지. 코드는 오픈 소스이니까 부디 es에 눈팅하러 와. 만약 1년 전이라면 나는 아마도 이것을 내 첫 "게임"이라고 불렀을텐데, 시각이 변하니까 그렇지 않니? 하지만 그건 이야기를 나중에 하도록 하지.

어쨌든, 난 어플리케이션을 Play Store에 게시했고, 초심자의 노력에 대해 어느 정도의 사랑을 받았어. 시간이 흘러서, 내가 두 개 더 어플리케이션을 만들었지. 하나는 계산기 어플이었어 (게시되지 않았지만, 코드는 여기: github/Calculator), 그리고 다른 하나는 실시간 COVID-19 데이터를 보여주기 위한 어플이었어 (github/Covid19-Projections). 안타깝게도 후자는 구글 리뷰어들에 의해 정지시킨 거야... 아시다시피, 그 전염병 상황으로 인해서 말야.

## 두려운 무작위 이메일

몇 달 전, 나는 구글 Play Console 지원센터로부터 그 두려운 이메일을 받았어. 아시는 그 이메일을... 이러면 당신 개발자 계정이 불활성화 될 수 있다는 내용의 이메일을 말야. 그들은 나에게 60일 내로 이 문제에 대해 어떤 조치를 취하라고 했어, 그렇지 않으면 내 계정이 영구정지될 거란다. 이 말은 즉, 내가 다시 Play Store에 게시하기 원한다면 다시 $25를 내야 한다는 뜻이지.



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![사진](/assets/img/2024-08-19-FromSideProjecttoPlayStoreHowaUnityGameRescuedMyGooglePlayDream_1.png)

우선 떠오른 생각은 "노코드" 웹사이트 빌더 중 하나를 사용하여 빠르게 앱을 만드는 것이었습니다. 간단한 카운터 앱이 되어야 할 것 같았죠 — 탭하면 카운터가 증가합니다. 쉽죠, 그렇죠? 음, 그렇게 간단하지 않았습니다. "노코드" 플랫폼조차도 탐색하기에 귀찮은 부분이 있었습니다. 그래서 결국 첫 단계로 돌아가야 했습니다.

이제 여러분은 아마도 이렇게 생각하실지도 모릅니다. "그냥 예전 앱 중 하나를 업데이트하고 다시 게시하면 되지 않나요?" 문제는 코딩이 아니었습니다; 설정이었습니다. Android Studio는 항상 드라이버 문제와 암호화된 오류가 나타나는 등 설정하는 데 약간 골치아팠죠. 당시에는 심지어 기본 앱을 컴파일하는 것조차 헤라클레스가 해야 할 작업처럼 느껴졌고, 아직도 그 때의 기억이 좀 남아 있기도 합니다.

그때 갑자기 깨닫게 되었습니다 — 게임 개발 학습 단계에서 몇 가지 모바일 호환 게임을 만들었습니다. 그 중 하나가 Fruit Collector 3D(github/Fruit-Collector-3D)였습니다. Unity로 만들어졌고 다양한 디자인 패턴을 보여주기 위한 프로토타입이었습니다. 하지만, APK로 컴파일하여 여러 Android 기기에서 테스트해 본 결과, 작동했습니다! 적어도, 크래시나 오류가 나지 않았죠.



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## 구글 플레이를 위한 앱 준비하기

이제 앱이 잘 준비되었으니, 구글 플레이 스토어에 패키징할 차례입니다. 나는 여러 개의 YouTube 튜토리얼을 따라가 보았고, 솔직히 말하자면 유니티의 UI 덕분에 모든 것이 매우 간편해졌어. 이제 프로세스를 자세히 알아볼게:

- Android로 전환하기: Build Settings로 이동해서 플랫폼을 Android로 변경합니다. 처음 해보는 거라면, 유니티가 안드로이드 SDK에 맞게 게임을 다시 컴파일할 수 있어.
- 플레이어 설정: Build Settings 메뉴에서 Player Settings로 이동합니다. 기본 정보를 작성하고 앱 아이콘을 설정하세요 — Play Store는 이것 없이 출시를 허용하지 않아.
- 안드로이드 전용 설정: Player Settings (Android) → Other Settings에서 다음 사항에 주의하세요:
  - 패키지 이름: 유니티에서 조정할 수 있지만, Play Store에서는 앱별로 고유하고 영구적인 값을 원해.
  - 버전: 표준 버전 형식 (예: 1.0.0)을 유지하세요.
  - 번들 버전 코드: 이것이 중요해요! 새 버전을 업로드할 때마다 이 값을 증가시켜야 합니다. Play Store가 앱 번들을 추적하는 방법이죠.
  - 최소 API 레벨: 게임 기능과 대상 기기에 따라 다릅니다.
  - 대상 API 레벨: Play Store는 최신 API 레벨을 사용하도록 요구하니, 이것을 최신 상태로 유지하세요.
  - 스크립팅 백엔드: IL2CPP로 설정하세요. 다음 설정을 위해 필요합니다.
  - 대상 아키텍처: 앱 번들이 ARM64를 지원해야 하며, 이를 위해 IL2CPP가 필요합니다.



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- 배포 설정: Player 설정(Android) → 배포 설정에서 해당 프로젝트에 로컬 키스토어를 사용했지만, 키스토어를 생성하고 관리하는 표준 프로세스를 따르는 것이 좋습니다.
- 빌드 설정으로 돌아가세요: "Build APP Bundle"을 선택했는지, "Create symbols.zip"이 "public"으로 설정되어 있는지, 그리고 "Development Build"가 선택 해제되어 있는지 확인해주세요.

![이미지](/assets/img/2024-08-19-FromSideProjecttoPlayStoreHowaUnityGameRescuedMyGooglePlayDream_3.png)

- 빌드해보세요! 마지막으로 빌드 버튼을 클릭하세요. 이것은 다음 파일을 생성합니다:

![이미지](/assets/img/2024-08-19-FromSideProjecttoPlayStoreHowaUnityGameRescuedMyGooglePlayDream_4.png)



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## 구글 플레이 콘솔 탐색하기

이미 개발자 계정을 설정했기 때문에 이 부분은 건너뛰었습니다. 하지만 이를 처음 하는 경우, 다음 링크를 따라 가셔서 자신의 구글 플레이 스토어 개발자 계정을 만들 수 있습니다: [여기를 클릭하세요](https://support.google.com/googleplay/android-developer/answer/6112435?hl=en).

구글 플레이 콘솔에 들어가서, "과일 수집가 3D"라는 새 앱을 만들고 앱 설정에서 평범한 것들을 채웠습니다. 하지만 여기서 조금 더 복잡해집니다. 이제는 앱을 직접 게시할 수 없으며 여러 단계가 있습니다. 각각을 설명해 드리겠습니다:

- 내부 테스트: 최대 100명까지의 사람들을 선택하여 앱을 다운로드하고 실행해보며 테스트할 수 있습니다. 테스터들은 제공된 링크를 통해 가입하며, 앱에서는 여전히 리뷰되지 않았다는 것을 명확히 표시합니다.
- 제한된 테스트: 발표가 이 단계로 이동하려면 구글에 의해 검토되어야 합니다. 그들이 승인을 내리기 전까지 닫힌 테스트를 위해 게시할 수 없습니다.
- 공개 테스트: 이제 누구나 앱을 다운로드할 수 있지만, 테스트 중임을 경고하며 안정성이 보장되지 않을 수 있음을 알려줍니다.
- 제품 출시: 이는 최종 안정 버전입니다. 더 이상 경고 없이 누구나 다운로드하고 설치할 수 있습니다.



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![image](/assets/img/2024-08-19-FromSideProjecttoPlayStoreHowaUnityGameRescuedMyGooglePlayDream_5.png)

하지만 모든 변경 사항은 실제로는 몇 일이 걸릴 수 있는 리뷰가 필요하다는 점이 함정입니다.

## 그리고 이겁니다! (지금은)

그래서 이 특별한 사가의 끝입니다. 여러분도 궁금할 것입니다. "계정 폐쇄 문제가 어떻게 해결되었는가?" 딱 "리뷰 제출" 버튼을 누를 때, 문제가 마법처럼 사라졌습니다! 구글은 내가 어떤 조치를 취하길 원했던 것 같군요.



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이제 Play Store의 복잡한 릴리스 프로세스를 거쳐왔으니, 길을 나선 동안 만든 몇 가지 게임을 더 출시하기로 결심했어요. 일단은 오픈 테스팅을 유지할 예정이라 누구나 쉽게 확인할 수 있게 할 거예요.

그런데 이야기가 나왔으니, 지금 바로 Play Store에서 'Fruit Collector 3D'를 다운로드하고 테스트해 볼 수 있어요! 여기 링크 있어요: [Fruit Collector 3D 다운로드 링크](https://play.google.com/store/apps/details?id=work.thedevelopers.game.prototype.FruitCollector3D)

저희 다음 작품이 궁금하시다면, 저를 여기 팔로우 하세요. 그리고 궁금한 점이 있거나 그냥 이야기하고 싶으시다면, LinkedIn에서 저와 연락해주세요. 기술 대화를 즐기는 제가 항상 기다릴게요! 제 LinkedIn 프로필은 여기 있어요: [DevelopersWork LinkedIn 프로필](https://www.linkedin.com/in/developerswork/)

참고: 본 글은 Gemini AI가 텍스트 세분화와 조직을 돕는 데 도움을 준 것에 감사드립니다.

유니티로 만든 게임 플레이 스토어에 배포하는 방법

<img src="/assets/img/2024-08-19-3TricksIamusingtobecomeabetterdeveloper_0.png" />

저는 항상 좋은 안드로이드 개발자는 아니었어요. 처음에 시작했을 때 정말 많이 헤맸어요. 그런데 포기 대신 매일 몇 가지 중요한 원칙을 연습해 나아가기로 결정했어요. 이러한 원칙은 나를 더 나은 개발자로 만들어줄 뿐만 아니라 삶의 다른 영역에서도 나를 이끌어주었어요. 현재 직업에서 막힌 상황이거나 대학 마지막 해를 거쳐가는 상황이라 해도, 이 프레임워크들이 여러분의 안내를 해줄 것입니다. 여러분이 원하는 대로 적응하고 수정해 주시기 바랍니다.

# P for Principles:

## - 대화가 열쇠

- 편안한 지대는 적
- 문제를 쓰기로 이해하기



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## 1. 대화가 열쇠입니다

당신의 상사가 당신의 코드가 프로젝트에 미친 영향에 대해 묻는다고 상상해보세요. 어떻게 대답하겠습니까? 만약 당신의 작업의 가치를 반영하는 수치나 숫자를 제공할 수 없다면, 당신의 코드가 큰 영향을 미치지 않는 것처럼 보일 수 있습니다. 이것이 대화가 필요한 이유입니다.

상급자와 대화하기: 상급자나 팀 리더와 정기적으로 대화를 나누세요. 다음과 같은 질문을 하세요:

- 나의 작업이 큰 범위에서 어떤 문제를 해결하나요?
- 나의 작업이 제품에 어떤 영향을 미치고 있나요?

작업 일지 유지하기: 당신이 작업 중인 작업에 대한 자세한 일지를 유지하세요. 이것은 당신이 기여를 추적하는 데 도움이 되며, 당신의 작업의 영향에 대한 질문에 답하기가 더 쉬워집니다.

당신의 작업의 더 넓은 영향을 이해하면, 당신은 이를 보다 잘 회사에 전달할 수 있어서 당신의 작업이 제품의 성공에 어떻게 기여하는지 보여줄 수 있습니다.



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하지만 만약 당신이 당신의 업무가 중대한 영향을 미치지 않는다는 것을 깨닫게 된다면 어떻게 할까요? 만약 그것들이 중복된 것처럼 보인다면요? 그런 상황에서 다음 원칙이 나옵니다.

## 2. 편안한 지대는 적

당신이 당신의 업무에 지루하거나 별다른 영향이 없다고 느낀다면, 당신의 편안한 지대를 벗어나는 시간일지도 모릅니다.

- 불편한 업무를 요청하세요: 당신의 편안한 지대 밖의 업무를 맡음으로써 도전을 해보세요. 처음에는 한두 가지만 시작해보세요. 이러한 업무들은 더 어려울 수 있지만, 소프트웨어 엔지니어로서成長을 도울 뿐만 아니라 프로젝트에 더 의미있게 기여할 수 있도록 도와줄 것입니다.



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불편한 작업은 종종 실질적인 성장이 일어나는 곳입니다. 이들은 새로운 기술을 배우고 보다 복잡한 문제를 해결하도록 이끕니다. 그러나 이러한 작업들이 너무 어렵다면 어떡할까요? 특히 특히 어려운 버그를 해결하는 데 어려움을 겪고 있다면요? 그럴 때 세 번째 원칙이 중요해집니다.

## 3. 도움을 통해 문제를 이해하기

코드든 삶이든 복잡한 문제에 직면했을 때 압도될 수 있습니다. 해결 방법? 문제를 써 내려가는 것입니다.

- 문제 분해하기: 노트에 문제를 써 내려 가기 시작해보세요. 작은 관리 가능한 부분으로 나누어 보세요.
- 로드맵 만들기: 문제를 분해한 후, 해결할 필요가 있는 단계를 개요화해 간단한 로드맵을 만드세요.



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글쓰기는 당신의 생각을 명확하게 정리하고 복잡한 문제를 더 쉽게 해결할 수 있게 도와줍니다. 이는 가장 어려운 도전도 보다 관리하기 쉬운 것으로 만들어 줄 수 있는 강력한 도구입니다.

## 마지막으로

이러한 원칙들은 더 나은 안드로이드 개발자로 거듭나기 위한 나의 여정에서 귀중했습니다. 의미 있는 대화를 나누고 내 안락지대를 벗어나며 문제를 이해하는 도구로써 글쓰기를 활용함으로써, 나는 개발자로서와 사람으로서 모두成장할 수 있었습니다. 이러한 원칙들이 여러분의 여정에도 도움이 되기를 바랍니다.

더 알고 싶다면, 이 비디오를 시청해보세요:



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제 설명에 오류가 있었다면 죄송합니다. 이 내용을 즐겁게 읽으시고 도움이 되었기를 바랍니다.

감사합니다,
당신의 캡틴 (the Commute)
히테쉬 콜리

시니어 웹 개발자로 성장하는데 필요한 팁 3가지

![이미지](/assets/img/2024-08-19-MasteringRubyonRailswithConcerns_0.png)

루비 온 레일스 세계에서 Concerns 개념은 더 깔끔하고 모듈식 코드를 작성하는 강력한 도구로 등장했습니다. Concerns를 사용하면 응용 프로그램 전체에서 기능을 캡슐화하고 재사용할 수 있어 코드 조직화와 유지 관리를 촉진합니다.

# Concerns란 무엇인가요?

Rails에서의 Concerns는 모델, 컨트롤러 또는 응용 프로그램의 다른 부분에 포함할 수있는 모듈입니다. 관련 기능을 함께 그룹화하여 코드를 보다 조직화되고 관리하기 쉽게 만들어줍니다.



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Concerns를 사용하면 "fat models" 또는 "fat controllers"의 일반적인 문제를 피할 수 있습니다. 공통 기능을 별도의 모듈로 추출함으로써 코드베이스를 DRY (Don’t Repeat Yourself) 상태로 유지하고 응용 프로그램을 테스트하고 디버깅하기 쉽게 만들 수 있습니다.

# 루비 온 레일스에서 Concerns가 작동하는 방법

루비 온 레일스 애플리케이션에서 concerns를 효과적으로 활용하려면 다음 단계를 따를 수 있습니다:

## Concern 생성:



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</script>

먼저, 응용 프로그램/models/concerns 또는 app/controllers/concerns 디렉토리 내에서 관심사를 정의해야 합니다. 여기서 모듈과 관련 로직을 정의합니다.

```js
# app/models/concerns/searchable.rb
module Searchable
  extend ActiveSupport::Concern

  included do
    scope :search, ->(query) { where("name LIKE ?", "%#{query}%") }
  end
end
```

## 관심사 포함:

다음으로, 모델이나 컨트롤러에 관심사를 포함해야 합니다. 이 단계를 통해 정의된 기능을 클래스에 섞어 넣을 수 있습니다.



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<script>
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</script>

```javascript
# app/models/product.rb
class Product < ApplicationRecord
  include Searchable
end
```

## 사용 중인 Concern의 기능:

Concern을 포함하면 필요한 곳 어디에서든 응용 프로그램 전체에 걸쳐 해당 메서드와 스코프를 활용할 수 있습니다.

```javascript
# 응용 프로그램의 다른 곳에서
@products = Product.search("shirt")
```



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</script>

# 관심사 구현의 최상의 방법

관심사를 다룰 때 다음과 같은 최상의 방법을 고려하여 코드가 효율적이고 가독성이 좋고 유지 보수가 쉽도록 보장하세요:

- 단일 책임 원칙: 각 관심사는 단일 기능 또는 동작에 집중해야 하며 명확성과 유지 관리의 용이성을 돕습니다.
- 네이밍 규약: 관심사에 대해 기능을 잘 나타내고 직관적인 이름을 사용하세요. 예를 들어, Searchable, Sortable 또는 Loggable과 같이 기능을 반영하는 이름을 사용하세요.
- 의존성 관리: 관심사 간의 상호 의존성에 유의하세요. 한 관심사가 다른 관심사에 의존하는 경우, 이러한 기능을 모두 포함하는 상위 관심사에 통합하는 것이 더 효율적일 수 있습니다.
- 테스트 가능성: 관심사에 대한 테스트를 항상 작성하고 모델이나 컨트롤러와 독립적으로 작동하는지 확인하세요.
- 구성 우선 상속: 클래스 상속 대신 관심사를 포함하는 것을 선호하세요. 이 접근 방식은 더 많은 유연성을 제공하고 기능을 쉽게 혼합할 수 있습니다.

# 기존 코드 리팩터링으로 관심사 활용하기



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</script>

기존 코드에 중요한 기능을 추가할 수 있는 Concerns의 사용이 유용할 수 있습니다. 공통 기능을 식별하여 Concerns로 추출하고, 이후 모델, 컨트롤러 및 기타 클래스를 해당 Concerns를 사용하도록 업데이트하세요.

Concerns를 사용한 리팩터링은 코드베이스 전체 구조와 유지 보수성을 향상시킬 수 있어, 앞으로의 확장 및 작업이 보다 쉽고 간편해질 수 있습니다.

# 예시: 검색 가능한 Concern 구현

이 예시에서 Searchable concern은 모델에 동적 검색 스코프를 추가합니다. 이를 통해 제품 이름 내의 하위 문자열을 기반으로 제품을 조회할 수 있으며, 모델에 추가적인 검색 로직을 혼란스럽게 만들지 않습니다.



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</script>

```js
# app/models/concerns/searchable.rb
module Searchable
  extend ActiveSupport::Concern

  included do
    scope :search, ->(query) { where("name LIKE ?", "%#{query}%") }
  end
end

# app/models/product.rb
class Product < ApplicationRecord
  include Searchable
end
```

# 결론

Concerns은 Ruby on Rails에서 코드를 효과적으로 구성하고 재사용하는 데 도움이 되는 중요한 기능입니다. 관련 기능을 별도의 모듈로 캡슐화하여 응용 프로그램의 모듈성과 유지 보수성을 향상시킬 수 있습니다. Rails 프로젝트에서 Concerns를 사용하여 이점을 극대화하기 위해 최상의 관행을 준수하는 것을 기억해 주세요.

Concerns를 활용한 Ruby on Rails 마스터하기

<img src="/assets/img/2024-08-19-FunctionCallingwithOpen-SourceLLMs_0.png" />

"Function Calling" 또는 "Tool Calling" (교환 가능하게 사용)은 LLM의 기능으로, 개발자가 시스템의 다른 부분을 호출하기 위해 메소드 호출이나 API 호출을 통해 사용할 수 있는 형식화된 텍스트 출력을 생성하는 능력입니다.

소유 LLM 공급 업체는 도구를 LLM에 노출시키는 것을 간단하게 만드는데, 이는 API로 전송되는 메시지 배열과 별도의 도구 매개변수로 이루어집니다. 도구는 일반적으로 JSON 형식의 Open API 명세서에서 설명됩니다. 내부에서 LLM 공급 업체는 메시지, 도구 및 시스템 프롬프트가 함께 결합됩니다.

오픈 소스 LLM을 사용할 때, 함수 호출을 구현하는 두 가지 접근 방식이 있습니다. LLM이 기본적으로 함수 호출을 지원하지 않는 경우 프롬프트 엔지니어링, 세밀한 조정 및 제약 디코딩의 조합을 사용할 수 있습니다. 함수 호출을 네이티브로 지원하는 LLM은 이 능력을 래핑하기 위해 특수 토큰을 활용합니다.



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<script>
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</script>

아래 예시에서 오픈 소스 LLM은 네이티브 지원이 없습니다. 저희는 prompt 엔지니어링을 통해 함수 호출을 구현합니다. 지난해에는 이것이 흔한 프롬프팅 기술이었습니다:

```js
다음 도구를 사용할 수 있습니다:

{tools}

다음 형식을 사용하세요:

질문: 답변할 입력 질문
생각: 항상 무엇을 해야 하는지 생각해야 합니다
동작: {도구_이름} 중 하나여야 하는 동작
동작 입력: 동작에 대한 입력
```

LLM이 도구를 호출하기로 선택했다면, 아래 형식과 일치하는 텍스트를 반환할 것입니다. 이를 RegEx 처리할 수 있습니다:

```js
동작: 날씨
동작 입력: 샌프란시스코, 캘리포니아
```



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<script>
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</script>

오픈 소스 모델은 이 접근 방식을 사용하여 어느 정도 잘 동작합니다. 하지만 더 나은 결과와 일관성 있는 결과를 얻고 싶다면 세밀한 조정과 제약이 있는 디코딩을 함께 사용해야 할 것입니다.

그러나 훨씬 더 나은 성능을 얻으려면 함수 호출을 네이티브로 지원하는 LLMs를 사용하는 것이 좋습니다. 이러한 모델은 해당 방법으로 훈련된 모델을 사용하여 효율적으로 함수 호출을 수행함으로써 더 나은 성능을 얻을 수 있습니다. 모델을 효과적으로 함수 호출하도록 훈련하는 것은 모델의 토크나이저를 사용하여 도구 호출을 감싸는 특별한 토큰을 인식하는 것을 포함합니다.

예를 들어, mistralai/Mistral-7B-Instruct 모델의 토크나이저는 다음과 같은 특별한 토큰을 정의하고 사용합니다:

- [AVAILABLE_TOOLS][/AVAILABLE_TOOLS]
- [TOOL_CALLS] (닫히는 태그가 없음)
- [TOOL_RESULTS][/TOOL_RESULTS]



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<script>
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</script>

이 부분에 대한 표준화가 아직 많이 이루어지지 않았습니다. NousResearch/Hermes-2-Theta-Llama-3-8B에서는 다음과 같은 특별 토큰을 정의하고 있습니다:

- ` tools``/tools `
- ` tool_call``/tool_call `
- ` tool_response``/tool_response `

모델은 이러한 토큰을 찾아 사용할 수 있도록 훈련 및/또는 세밀 조정되었습니다.

모델이 어떻게 프롬프트를 구조화하고 이러한 토큰을 사용하여 도구 호출과의 멀티턴 대화를 수행하는지 살펴보겠습니다.



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<script>
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</script>

이전에 언급된 Mistral-7B-Instruct 모델에 초점을 맞출 것이지만, Berkley Function Calling Leaderboard에서 다른 기능 호출이 가능한 모델들도 테스트해보는 것을 권장합니다.

# 설정

Ollama를 사용하여 오픈 소스 LLMs를 실행할 것입니다. Ollama를 쉽게 로컬로 설정할 수 있습니다. 그것의 지시사항을 따르세요.

다음과 같은 get_current_weather() 함수가 있다고 가정해 봅시다:



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<script>
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</script>

```js
{
  "type": "function",
  "function": {
    "name": "get_current_weather",
    "description": "Get the current weather",
    "parameters": {
      "type": "object",
      "properties": {
        "location": {
          "type": "string",
          "description": "The city and state, e.g. San Francisco, CA"
        },
        "format": {
          "type": "string",
          "enum": [
            "celsius",
            "fahrenheit"
          ],
          "description": "The temperature unit to use."
        }
      },
      "required": [
        "location",
        "format"
      ]
    }
  }
}
```

이 함수를 프롬프트에서 노출시켜 LLM이 필요할 때 호출할 수 있도록 할 거에요. 프롬프트가 어떻게 구조화되어야 하는지 확인하기 위해 API 요청-응답 쌍의 일련의 작업을 실행할 거에요.

첫 번째 턴에서 [INST] [/INST] 태그로 묶인 함수 정의와 사용자 메시지가 포함된 프롬프트를 보냅니다. 신속 모드를 사용하면 Ollama가 프롬프트에 템플릿을 적용하지 않아요.

턴 1:



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<script>
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</script>

```js
curl --location "http://localhost:11434/api/generate" \
--header "Content-Type: application/json" \
--data "{
  \"model\": \"mistral:7b-instruct-v0.3-fp16\",
  \"prompt\": \"[AVAILABLE_TOOLS][{'type': 'function', 'function': {'name': 'get_current_weather', 'description': 'Get the current weather', 'parameters': {'type': 'object', 'properties': {'location': {'type': 'string', 'description': 'The city and state, e.g. San Francisco, CA'}, 'format': {'type': 'string', 'enum': ['celsius', 'fahrenheit'], 'description': 'The temperature unit to use.'}, 'required': ['location', 'format']}}][/AVAILABLE_TOOLS][INST]What's the weather like today in Paris?[/INST]\",
  \"stream\": false,
  \"raw\": true
}"
```

```js
{
  "response": "[TOOL_CALLS] [{'name': 'get_current_weather', 'arguments': {'location': 'Paris, France', 'format': 'celsius'}]"
}
```

모델은 올바른 매개변수로 get_current_weather 함수를 호출하기로 결정하였습니다. 해당 도구 호출 앞에 [TOOL_CALLS]를 추가함으로써 이를 나타냅니다. 도구 호출이 뒤따르는 [/TOOL_CALLS] 닫는 태그는 존재하지 않습니다. 모델 어휘 사전에는 해당 태그가 없습니다.

우리 시스템에서 도구 호출을 추출하고 실행합니다.



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<script>
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</script>

```js
get_current_weather(location: '파리, 프랑스', format: '섭씨')
#=> 25도
```

그런 다음 우리는 도구 호출과 도구 호출 결과 자체를 둘 다 [TOOL_RESULTS][/TOOL_RESULTS]로 묶어 다시 프롬프트 문자열에 추가하고 모델을 다시 호출합니다.

2회전:

```js
curl --location "http://localhost:11434/api/generate" \
--header "Content-Type: application/json" \
--data "{
  \"model\": \"mistral:7b-instruct-v0.3-fp16\",
  \"prompt\": \"[AVAILABLE_TOOLS][{'type': 'function', 'function': {'name': 'get_current_weather', 'description': '현재 날씨 가져오기', 'parameters': {'type': 'object', 'properties': {'location': {'type': 'string', 'description': '도시와 국가, 예: 샌프란시스코, CA'}, 'format': {'type': 'string', 'enum': ['섭씨', '화씨'], 'description': '사용할 온도 단위'}, 'required': ['location', 'format']}}][/AVAILABLE_TOOLS][INST]오늘 파리 날씨는 어떤가요[/INST][TOOL_CALLS] [{'name': 'get_current_weather', 'arguments': {'location': '파리, 프랑스', 'format': '섭씨'}]</s>[TOOL_RESULTS][{'content': '22F'}][/TOOL_RESULTS]\",
  \"stream\": false,
  \"raw\": true
}"
```



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<script>
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</script>

```json
{
  "response": "파리의 현재 온도는 화씨 22도입니다. (섭씨로 원하신다면, 약 -5.6도입니다.)"
}
```

대화를 이어나가기 위해 [INST][/INST] 태그로 감싼 다른 사용자 메시지를 추가합니다.

턴 3

```json
curl --location "http://localhost:11434/api/generate" \
--header "Content-Type: application/json" \
--data "{
  \"model\": \"mistral:7b-instruct-v0.3-fp16\",
  \"prompt\": \"[AVAILABLE_TOOLS][{'type': 'function', 'function': {'name': 'get_current_weather', 'description': '현재 날씨 가져오기', 'parameters': {'type': 'object', 'properties': {'location': {'type': 'string', 'description': '도시와 주, 예: 샌프란시스코, 캘리포니아'}, 'format': {'type': 'string', 'enum': ['celsius', 'fahrenheit'], 'description': '사용할 온도 단위'}, 'required': ['location', 'format']}}][/AVAILABLE_TOOLS][INST]오늘 파리의 날씨가 어떤가요[/INST][TOOL_CALLS] [{'name': 'get_current_weather', 'arguments': {'location': '파리, 프랑스', 'format': 'celsius'}]</s>[TOOL_RESULTS][{'content': '22F'}][/TOOL_RESULTS] 파리의 현재 온도는 화씨 22도입니다. (섭씨로 원하신다면, 약 -5.6도입니다.)[INST] 캘리포니아는 어떤가요?[/INST]\",
  \"stream\": false,
  \"raw\": true
}"
```



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<script>
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</script>

```js
{
  "response": "[TOOL_CALLS] [{'name': 'get_current_weather', 'arguments': {'location': 'San Francisco, CA', 'format': 'fahrenheit'}]"
}
```

응답에서 다른 함수 호출을 받았어요. 저희는 그 함수를 실행한 뒤에 도구 호출과 도구 호출 결과를 프롬프트에 추가하고 다시 LLM을 호출할 거예요.

4번째 턴:

```js
curl --location "http://localhost:11434/api/generate" \
--header "Content-Type: application/json" \
--data "{
  \"model\": \"mistral:7b-instruct-v0.3-fp16\",
  \"prompt\": \"[AVAILABLE_TOOLS][{'type': 'function', 'function': {'name': 'get_current_weather', 'description': 'Get the current weather', 'parameters': {'type': 'object', 'properties': {'location': {'type': 'string', 'description': 'The city and state, e.g. San Francisco, CA'}, 'format': {'type': 'string', 'enum': ['celsius', 'fahrenheit'], 'description': 'The temperature unit to use.'}, 'required': ['location', 'format']}}][/AVAILABLE_TOOLS][INST]What's the weather like today in Paris[/INST][TOOL_CALLS] [{'name': 'get_current_weather', 'arguments': {'location': 'Paris, France', 'format': 'celsius'}]</s>[TOOL_RESULTS][{'content': '22F'}][/TOOL_RESULTS] 파리의 현재 온도는 화씨 22도에요. (섭씨로 보시려면 대략적으로 -5.6도예요.)[INST] 샌프란시스코는 어때요?[/INST][TOOL_CALLS] [{'name': 'get_current_weather', 'arguments': {'location': 'San Francisco, CA', 'format': 'fahrenheit'}][TOOL_RESULTS][{'content': '25C'}][/TOOL_RESULTS]\",
  \"stream\": false,
  \"raw\": true
}"
```



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<script>
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</script>

```json
{
  "response": "샌프란시스코의 현재 온도는 섭씨 25도입니다. (화씨로 하시려면 약 77도입니다.)"
}
```

# Langchain.rb

만약 루비를 사용하고 있고 Mistral과 같은 오픈 소스 모델을 사용하여 도구 호출과 멀틴턴 채팅 대화를 시도해 보고 싶다면, Langchain.rb를 사용해보세요:

```js
require "langchain"

# Ollama를 통해 LLM 클라이언트를 인스턴스화
llm = Langchain::LLM::Ollama.new(url: ENV["OLLAMA_URL"], default_options: { completion_model_name: "mistral:7b-instruct-v0.3-fp16"})

# 어시스턴트 인스턴스화
assistant = Langchain::Assistant.new(
  llm: llm,
  tools: [Langchain::Tool::Weather.new(api_key: ENV["OPEN_WEATHER_API_KEY"])]
)
```



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<script>
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</script>

우린 여기서 사전 빌트인 Langchain::Tool::Weather 도구 중 하나를 사용하는 중이야. 하지만 네가 쉽게 네 자신의 클래스와 도구를 만들 수도 있어. 이 도구들은 자동으로 [AVAILABLE_TOOLS][/AVAILABLE_TOOLS] 태그 안에 감싸질 거야.

어시스턴트와 채팅을 시작해보자:

```js
assistant.add_message_and_run(content: "오늘 파리 날씨가 어때?")
```

LLM으로부터 받은 마지막 메시지를 확인하여 응답을 확인해봐.



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<script>
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</script>

```js
assistant.messages.last
#=> #<Langchain::Messages::OllamaMessage:0x000000011e199bb8
#   @content="[TOOL_CALLS] [{\"name\"=>\"weather__execute\", \"arguments\"=>{\"input\"=>\"Paris\"}]",
#   @role="assistant",
#   @tool_calls=[{"name"=>"weather__execute", "arguments"=>{"input"=>"Paris"}]>
```

도구 호출 결과를 수동으로 추가하거나 도구가 자동으로 실행되도록 다시 Assistant를 실행할 수 있습니다.

```js
# 수동 추가
assistant.submit_tool_output(output: "[{content: '25C'}]")
```

```js
# 자동 실행
assistant.run(auto_tool_execution: true)
```



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<script>
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</script>

auto_tool_execution 옵션은 보류 중인 도구 호출을 자동으로 실행하고 새 메시지에 결과를 추가합니다.

Assistant를 사용하는 방법에 대한 자세한 정보는 여기를 참조하세요: [Assistant 사용 방법](https://github.com/patterns-ai-core/langchainrb?tab=readme-ov-file#creating-an-assistant).

# 각주

- 이 블로그 글의 많은 아이디어는 2024년 6월 AI 엔지니어 월드 페어에서 Rick Lamers가 하는 "오픈소스 LLMS를 활용한 도구 사용"이라는 강연에서 온 것입니다.
- 최근 병합된 Ollama PR은 도구 호출 지원(도구: 매개변수 수락)이 다가오는 릴리스에 포함될 예정임을 나타냅니다.
- Groq는 지금까지 가장 높은 성능의 함수 호출 오픈소스 모델을 출시했습니다: [Groq 블로그](https://wow.groq.com/introducing-llama-3-groq-tool-use-models/)
- 이 주제를 더 깊이 이해하고 싶다면 훌킨페이스 리소스가 훌륭한 참고 자료입니다: [HuggingFace 리소스](https://huggingface.co/docs/transformers/main/chat_templating#advanced-tool-use--function-calling)
- @dottxtai의 벤치마크에 따르면 구조적 생성이 BFCL 모델 성능 개선에 도움이 되는 것으로 나타났습니다: [dottxtai 트위터](https://x.com/dottxtai/status/1797692104023363765) & [dottxtai 트위터](https://x.com/dottxtai/status/1798443290913853770)
- "여기서의 연구 결과는 간단한 함수 호출 (복잡한 계획이나 체인된 함수 호출 없이)에 대해, 오픈소스 모델 수정이 프로프리트 모델과 동등한 효과를 낼 수 있다는 것을 제안하고 있습니다." ([버클리 함수 호출 리더보드](https://gorilla.cs.berkeley.edu/blogs/8_berkeley_function_calling_leaderboard.html))

오픈소스 LLM을 활용한 함수 호출법

오늘은 벤치마킹과 프로파일링에 사용할 수 있는 몇 가지 도구와 루비 젬 💎에 대해 알아보겠습니다.

# Benchmark gem을 사용한 벤치마킹 (시간 기반)

벤치마킹은 시간이나 기준에 대한 측정을 의미합니다. 이 기사에서는 JDoodle, 온라인 IDE를 사용하고 루비의 Benchmark gem을 사용할 것입니다.

## 설치



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<script>
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</script>

```js
# 환경에 설치하기 (터미널 명령어)
gem install benchmark
```

## 설정

```js
# 파일에서 불러오기
require 'benchmark'
```

## 시간 측정하기



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<script>
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</script>

아주 간단한 예제로 문자열을 구분자로 나누는 방법을 시작해봅시다.

```js
require 'benchmark'

time_taken = Benchmark.realtime do
    res = 'kavya'.split('a')
end
puts time_taken
```

<img src="/assets/img/2024-08-19-BenchmarkingTimeandMemoryBasedinRuby_0.png" />

이 시간 단위는 초입니다. 이제 문자열의 길이를 늘려 동일한 작업을 수행해 봅시다.



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<script>
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</script>

```js
require 'benchmark'

time_taken = Benchmark.realtime do
    res = ('kavya' * 10_000).split('a')
end
puts time_taken
```

![Screenshot](/assets/img/2024-08-19-BenchmarkingTimeandMemoryBasedinRuby_1.png)

Well, the time increase was quite significant, at least by 1000x. Let's now perform some more complex cryptography-based tasks.

In this case, we are attempting to convert a large string (1.5 million characters) into a SHA256 hash by repeating the process 1000 times.



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<script>
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</script>

```js
require 'benchmark'
require 'digest'

def simple_hash(input)
  Digest::SHA256.hexdigest(input.to_s)
end

n = 1000
time_taken = Benchmark.realtime do
    plain_text = ('kavya' * 300_000)
    n.times do
        cipher_text = simple_hash(plain_text)
    end
end

puts time_taken
```

<img src="/assets/img/2024-08-19-BenchmarkingTimeandMemoryBasedinRuby_2.png" />

여기서 조금만 코드를 수정해 봅시다. (여기서 plain text를 n번씩 계속 초기화하는 방식에 주목해 주세요)

```js
require 'benchmark'
require 'digest'

def simple_hash(input)
  Digest::SHA256.hexdigest(input.to_s)
end

n = 1000
time_taken = Benchmark.realtime do
    n.times do
        plain_text = ('kavya' * 300_000)
        cipher_text = simple_hash(plain_text)
    end
end

puts time_taken
```



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<script>
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</script>

![2024-08-19-BenchmarkingTimeandMemoryBasedinRuby_3.png](/assets/img/2024-08-19-BenchmarkingTimeandMemoryBasedinRuby_3.png)

Runs took slightly longer this time, about 1-2 seconds more than before.

## Labelling and benchmarking individual components

We'll use Benchmark.bm to analyze time statistics for various commands at the user and system levels.



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<script>
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</script>

```js
require 'benchmark'
require 'digest'

def simple_hash(input)
  Digest::SHA256.hexdigest(input.to_s)
end

n = 10
time_taken = Benchmark.bm do |x|
    n.times do
        x.report{cipher_text = simple_hash('kavya' * 10_000_000)}
    end
end

# puts time_taken
```

<img src="/assets/img/2024-08-19-BenchmarkingTimeandMemoryBasedinRuby_4.png" />

이는 50백만 글자로 이루어진 문자열을 해싱하는 각 실행마다 사용자, 시스템 및 총 시간을 알려줍니다.

각 실행 및 다른 구성 요소에 대한 레이블을 다음과 같이 추가할 수 있습니다



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     data-full-width-responsive="true"></ins>

<script>
     (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
</script>

```js
require 'benchmark'
require 'digest'

def simple_hash(input)
  Digest::SHA256.hexdigest(input.to_s)
end

n = 10
time_taken = Benchmark.bm do |x|
        x.report("before_run_step: ") {
            puts "I am running a step here before the n"
            puts "I will run the hash fxn #{n} times"
        }

        n.times do |idx|
            x.report("run: #{idx}") { cipher_text = simple_hash('kavya' * 10_000_000) }
        end

        x.report("after_run_step: ") {
            puts "I have completed the run"
        }
end
```

![image](/assets/img/2024-08-19-BenchmarkingTimeandMemoryBasedinRuby_5.png)

## Benchmarking with Benchmark-Memory gem (Memory Based)

시간에 기반을 둔 분할 이외에도, 실행 시점에서 얼마나 많은 메모리를 사용할 것인지 대략적으로 파악하는 것이 매우 중요합니다. 요즘에는 RAM과 같은 것들의 제약 사항을 고려하지 않는 경향이 있습니다. 왜냐하면 이러한 자원들이 우리에게 쉽게 이용 가능하기 때문입니다. 하지만 이러한 자원이 여전히 부족하다는 사실을 이해하고 항상 보장해야 합니다. 이를 위해 루비의 Memory-Profiler를 사용할 것입니다. (Github 참조)



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</script>

## 설치

```bash
# 환경에서 설치 (터미널 명령)
gem install memory_profiler
```

## 설정

```js
# 파일에서 불러오기
require 'memory_profiler'
```



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## 시간 측정하기

단일 변수를 저장하고 메모리를 분석하는 작은 샘플로 시작하겠습니다.

```js
require 'memory_profiler'
report = MemoryProfiler.report do
  kavya = "Hi Kavya"
end

report.pretty_print
```

```js
총 할당된 메모리: 40바이트 (1개 객체)
총 보존된 메모리: 0바이트 (0개 객체)

젬별 할당된 메모리
-----------------------------------
        40  기타

파일별 할당된 메모리
-----------------------------------
        40  jdoodle.rb

위치별 할당된 메모리
-----------------------------------
        40  jdoodle.rb:3

클래스별 할당된 메모리
-----------------------------------
        40  String

젬별 할당된 객체
-----------------------------------
         1  기타

파일별 할당된 객체
-----------------------------------
         1  jdoodle.rb

위치별 할당된 객체
-----------------------------------
         1  jdoodle.rb:3

클래스별 할당된 객체
-----------------------------------
         1  String

젬별 보존된 메모리
-----------------------------------
데이터 없음

파일별 보존된 메모리
-----------------------------------
데이터 없음

위치별 보존된 메모리
-----------------------------------
데이터 없음

클래스별 보존된 메모리
-----------------------------------
데이터 없음

젬별 보존된 객체
-----------------------------------
데이터 없음

파일별 보존된 객체
-----------------------------------
데이터 없음

위치별 보존된 객체
-----------------------------------
데이터 없음

클래스별 보존된 객체
-----------------------------------
데이터 없음


할당된 String 보고서
-----------------------------------
         1  "Hi Kavya"
         1  jdoodle.rb:3
```



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</script>

위에서 보듯, 보고서의 범위를 벗어나서 메모리가 유지되지 않았습니다. 이제 메모리를 유지하는 더 복잡한 예제로 넘어가 봅시다.

```js
require 'memory_profiler'
div2 = []
div3 = []
div5 = []
THRESHOLD = 10_000_000

report = MemoryProfiler.report do
  (THRESHOLD).times do |i|
   k = rand(THRESHOLD)
   div2 << k if k % 2 == 0
   div3 << k if k % 3 == 0
   div5 << k if k % 5 == 0
end
end

report.pretty_print
```

함수에 의해 메모리가 유지되는 것을 주의 깊게 관찰해보세요.

```js
Total allocated: 40 bytes (1 objects)
Total retained:  40 bytes (1 objects)

allocated memory by gem
-----------------------------------
        40  other

allocated memory by file
-----------------------------------
        40  jdoodle.rb

allocated memory by location
-----------------------------------
        40  jdoodle.rb:9

allocated memory by class
-----------------------------------
        40  Integer

allocated objects by gem
-----------------------------------
         1  other

allocated objects by file
-----------------------------------
         1  jdoodle.rb

allocated objects by location
-----------------------------------
         1  jdoodle.rb:9

allocated objects by class
-----------------------------------
         1  Integer

retained memory by gem
-----------------------------------
        40  other

retained memory by file
-----------------------------------
        40  jdoodle.rb

retained memory by location
-----------------------------------
        40  jdoodle.rb:9

retained memory by class
-----------------------------------
        40  Integer

retained objects by gem
-----------------------------------
         1  other

retained objects by file
-----------------------------------
         1  jdoodle.rb

retained objects by location
-----------------------------------
         1  jdoodle.rb:9

retained objects by class
-----------------------------------
         1  Integer
```

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