어제 Andrew Ng 교수가 AI의 도움을 받아 어떤 아이디어를 빠르게 구현할 때 본인이 사용하는 기술 스택을 DeepLearning.AI 블로그에 공유했는데 요약하면 아래와 같다 (링크는 댓글 참조).

 * API & Backend: Python과 FastAPI를 사용.
 * Database: MongoDB를 선호. 그 이유는 NoSQL이라 스키마 변경이 자유롭기 때문에 일단 이걸로 구현해보고 나중에 다른 관계형 DB로 이전.
 * Local testing: 개인 컴퓨터에서 백엔드 서버를 테스트하는 용도로 Uvicorn을 사용. Uvicorn이란 걸 처음 들어봤는데 FastAPI와 같이 쓰는 것이 일반적이며 로컬 환경에서 디버깅하고 개발하는데 편리하다고 함.
 * Deployment: 클라우드 환경으로 배포할 것이라면 작은 앱은 Heroku를 사용하고 덩치가 있는 앱은 AWS Elastic Beanstalk을 추천. 다른 옵션으로는 HuggingFace Spaces, Railway, Firebase, Vercel 등등이 존재
 * Coding Assistance: 개념을 잡고 디자인을 할 때는 O1이 더 좋고, 코딩을 할 때는 Claude 3.5 Sonnet이 더 잘하는 것 같으며 코딩을 할 때는 Cursor를 사용하기도 함.
   
   
중요한 포인트는 나에게 아주 익숙한 프로포타입용 풀스택을 익혀서 빠르게 iteration할 수 있어야 한다는 점이다.

Andrew Ng 교수가 추천하는 프로토타입 개발 기술 스택

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Ethan

마이뮤직테이스트 마케팅MD매니저

다정