@물커신 안녕하세요 구름에 케이라고 합니다. 고객지원팀은 아니고요.
구름IDE 사용하시면서 불편한 부분이 많으셔서 송구스럽습니다 ㅠㅠ
GPU 관련 내용, UI 적인 부분은 저희도 내부적으로 고도화 하기 위해서 많은 노력을 하고 있기는 합니다. 사용자분들이 체감하실 수 있을만큼 빠르지 않아 죄송할 뿐입니다.
저도 개인적으로 코랩 자주 쓰긴 해서 말씀하신 부분 공감은 많이 됩니다.
플로터 컨테이너, GPU 컨테이너 모두 제대로 고도화 될 수 있게 노력 하겠습니다.
아래처럼 한번 해보실래요 ?
필요한 패키지 불러오기
library(dplyr)
library(ggplot2)
HardCRUT5 데이터와 NASA GISS 데이터를 CSV 파일에서 읽어오기
hadcrut5 <- read.csv("path/to/hadcrut5.csv")
nasa_giss <- read.csv("path/to/nasa_giss.csv")
데이터를 정제하고 연도별 평균을 계산
# 연도별 평균 계산
hadcrut5_avg <- hadcrut5 %>%
group_by(Year) %>%
summarise(Global_Mean_Temperature = mean(Temperature))
nasa_giss_avg <- nasa_giss %>%
group_by(Year) %>%
summarise(Global_Mean_Temperature = mean(Temperature))
데이터 결합
combined_data <- bind_rows(hadcrut5_avg, nasa_giss_avg)
시각화
ggplot(combined_data, aes(x = Year, y = Global_Mean_Temperature)) +
geom_line() +
labs(title = "Global Mean Temperature Over Time",
x = "Year",
y = "Global Mean Temperature (Celsius)")
안녕하세요, 구름 고객경험팀 채(Che)입니다
GPU 컨테이너 생성은 주말, 주중 상관없이 동일하게 운영되며, 현재 GPU beta 버전으로 인해 서비스 이용에 불편함을 느끼셨다면 죄송하다는 말씀 드립니다.
5월 2일부로 성능 업그레이드 되는 GPU 컨테이너는 현재 발생되는 느린 생성 현상은 해결 될 예정입니다.
관련해서 자세한 안내는 GPU 도움말을 통해서 보실 수 있으며, 추가로 궁금한 점이 있다면 언제든지 채널톡을 통해 문의해 주시면 최대한 빠르게 답변드리겠습니다.
감사합니다.