할 것 없이 매우 나른했던 휴일. Youtube도 볼게 없고, 나가기도 귀찮았던 어느날 아무생각없이 재밌겠다 하면서 코딩한 결과 나는 회사에서 월급루팡의 경지를 한층 더 진화시켰다.
그 이름은 바로 'Fake_Compiler' 목적은 매우 간단하다. '무언가 엄청난걸 컴파일 해주는 척 하기'
이 프로젝트는 이제 통합된 CLI 도구 fake-it으로 제공되며, 컴파일 및 머신러닝 학습 과정을 흉내내어 마치 생산적인 작업을 하는 것처럼 보이게 한다.
- Unified Interface: The project is now a single, installable command-line tool called
fake-it. - Compiler Warnings: The
compilecommand now randomly outputs compiler warnings for added realism. - Enhanced ML Trainer: The
traincommand now shows a fake GPU detection message and a Keras-style model summary. - Expanded Vocabulary: The word list (
words.txt) has been significantly expanded with more technical terms to make the output more believable.
Python으로 구현되었지만 C++ 컴파일 과정을 모방한다. 최대한 그럴듯하게 만들었더니 효과는 꽤나 좋았다.
Realistic을 증가시키기 위한 다른 아이디어가 있다면, 언제든 환영이다!
(그럴듯한 단어들을 모아놓은 words.txt는 위대한 GPT의 도움을 받아 수집했다.)
This project has been refactored into a single, unified tool called fake-it.
You can run the simulations using the Python module syntax:
Simulates a realistic-looking compilation process.
Execution
python -m fake_it compile [options]
Options
| Option | Description | Default |
|---|---|---|
--theme |
Compiler theme (g++, clang, cl.exe) |
g++ |
--num_files |
Number of files to "compile" | 150 |
--error_rate |
Probability of a compilation error | 0.005 |
--warning_rate |
Probability of a compilation warning | 0.02 |
Example
python -m fake_it compile --theme clang --num_files 200
Simulates a machine learning model training process.
Execution
python -m fake_it train [options]
Options
| Option | Description | Default |
|---|---|---|
--epochs |
Number of training epochs | 25 |
--batch_size |
Batch size for training | 64 |
--lr |
Learning rate | 0.001 |
--dataset_size |
Total size of the fake dataset | 10000 |
--chaos |
Chance of random temporary reversal in training progress | 0.1 |
Example
python -m fake_it train --epochs 50 --lr 0.01
You can also install the script to make the fake-it command available directly in your terminal:
pip install -e .After installation, you can run the commands like this:
fake-it compile --theme clang
fake-it train --epochs 100