SKN Family AI 3기 회고록 21주 차

• 회고(Retrospective) 목적

회고는 우리가 진행하고 있는 방향을 점검하고, 이후 진행할 방향성을 확인하기 위함이다.
또한, 스스로 느꼈던 감정, 했던 일을 통해 Action Item에 대한 아이디어를 생각하는 것이다

• 회고에 대한 마음가짐
  • 모두에서 이야기할까 말까? 하던 것을 회고를 통해 이야기를 하면서 개선하기
  • 이전 회고를 참고하여 현재 진행하는 프로젝트에 대한 생각과 감정을 정리하기
    • "특정 상황에 내가 어떤 감정이 들었는가?"라는 본인을 되돌아보고 그 당시 어떤 감정을 느꼈는지
    • 만약, 그때에는 많이 힘들었다면 어떤 상황이 힘들었는지, 어떻게 했으면 달라졌는지
    • 문제가 되었던 부분을 비판적으로 분석하고, 어떻게 개선할  수 있는지 
  • 제시되었던 아이디어, 내가 가진 아이디어에 대해 열린 시선으로 바라보기
  • 수동적으로(하라고 해서 한다) 하는 것은 좋지 않으니 적극적으로 하기
  • 가장 중요한 것으로 회고를 꾸준히 하기

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SKN Family AI 3기 회고록 21주 차 (5F 회고 방법론)

 

• Facts : 사실. 무슨 일이 있었는가?

날짜	Facts	비고
11.18	1. FastAPI 기초 이론 학습 2. 비동기화 이론 학습 3. DB와 FastAPI 연결 방법 학습 4. Dockerfile 생성 5. AWS ECR, ECS 구축 (front, back)	최종 프로젝트
11.19	1. DB와 FastAPI 연결 서비스 구축 2. 비동기화(Async) 연결 서비스 구축 3. buildspec 생성 3. AWS CI/CD 구축 (front, back)
11.20	1. Frontend - Backend 기본 서비스 연결 2. DB 확장 및 FastAPI와 연결
11.21	1. 확장성 있는 구조 코드셋으로 전면 수정 2. 구조 변경으로 인한 Dockerfile 변경
11.22	1. LLM 송수신을 위한 서버 구축 2. LLM Dockerfile 생성 3. AWS CI/CD 구축
11.25	1. backend의 미드웨이 구축 2. 더미데이터를 이용하여 front에 정보 송신
11.26	1. main 중심의 코드셋을 router(proxy), schema, db, common, service로 분할하여 역할 군으로 나눔
11.27	1. 필요없는 모듈 정리 2. Backend url 정리 3. 블로그의 CRUD를 위한 코드 작성
11.28	1. 함수 및 코드 단순화
11.29	1. DB 확장 2. SNS의 CRUD를 위한 코드 작성 3. 캐시 삭제 4. B2B 사업용 DB, Fastapi 생성

 

 

• Feeling : 느낀 점, 감정. 어떤 느낌이 들었는가?
  • 여태껏 많이 배우긴 했지만 그것보다 더 많은 걸 한 느낌입니다.
  • 위의 내용을 하느라 이전 주의 회고록을 작성하지 못한 점은 반성할 필요가 있습니다.
  • 불과 6개월 전에 하나도 하지 못하던 내용들이 지금은 할 수 있다는 부분이 놀랍습니다.

• Finding : 배운 점, 인사이트. 어떤 것을 기억하고 싶은가?
  • 처음에 단순 구현을 하고 구조적 모델로 변형했는데 저는 이렇게 하는 게 더 편한 것 같습니다.
  • 필요한 구성을 딱 한 개만 설계하면 나머지는 비슷비슷하다는 것을 알게 되었습니다.
• Future Action : 향후 액션 아이템. 앞으로 무엇을 할 것인지?
  • 백엔드와 프론트 송수신만 완료되면 사실상 할 것이 없는 상태이므로 LLM 모델로 넘어가려고 합니다.
  • 또한, 알람 서비스와 보완 서비스를 구축해보고 싶은 개인적인 욕심도 있습니다.

• Feedback : 피드백. Future Action에서 정한 액션 아이템을 실행하고 어떤 피드백을 받았는가?
  
  • 멘토님도 강사님도 비전공이 맞는지 의심스러울 정도로 빠른 속도로 구축이 되었다고 하셔서 LLM 모델로 넘어가도 좋다고 하셨습니다.
  • 강사님께서 알람 서비스를 알려주신다고 하셔서 그걸 이용해서 구현해보려 합니다.

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바쁘게 2주 정도 지나가버렸습니다.

 

위에 한 내용들 보면 뭔가 많이 하긴 했구나 라는 느낌도 들고

6개월만에 많이 성장한 것을 느껴서 말로 표현하지 못하는 기분이 듭니다.

 

조원들도 너무 잘 배정되어서 협력에도 문제가 없고, 서로 하고싶은 일과 할 수 있는 일을 구별할 수 있는 능력이 있어서 수월하게 역할도 배정되었습니다.

 

저는 원래 LLM 모델에 관심이 많아서 관련 내용을 열심히 학습하고 복습도 하였지만 backend를 전혀 몰라서 AWS와 연동, 이후 웹 서비스 전개를 어떻게 해야 하는지 모호하게 알고 있었는데

 

이번에 backend 학습하면서 구현하고 정보도 송수신해보니 전반적인 구현을 어떻게 해야 하는지 알 수 있게 되었습니다.

 

다소 욕심을 부려서 backend를 맡았지만, FastAPI가 쉬운 편에 속해서 빠르게 적응할 수 있었던 점도 행운이라고 생각됩니다.

 

다음엔 LLM 모델 구현 관련 내용으로 찾아뵙겠습니다.

 

이제 한 달 남았는데 조금 더 열심히 해봅시다.