seokhyun2

딥러닝 모델을 서빙하는 방식은 여러가지 방법이 있습니다. 여러가지 방법 중에서, 오늘은 flask를 활용하는 방법을 소개해보도록 하겠습니다. https://github.com/hsh2438/MLops/tree/main/1_flask_rest_api GitHub - hsh2438/MLops Contribute to hsh2438/MLops development by creating an account on GitHub. github.com 코드는 우선 위의 깃헙 레포지토리를 참고하시면 됩니다. 라이브러리 설치 필요한 라이브러리는 requirements.txt 파일에 저장해두었으므로 아래 명령을 실행하여 라이브러리를 설치해주시면 됩니다. pip install -r requirements.txt 서버 구현 f..

오늘은 annoy라는 라이브러리를 소개해볼까 합니다. annoy는 딥러닝을 직접적으로 활용하지는 않지만, 딥러닝을 활용함에 있어서 벡터 유사도 검색에 매우 유용한 라이브러리 입니다. 개발자에 의하면 annoy는 Approximate Nearest Neighbors Oh Yeah의 줄임말이라고 합니다. 먼저 nearest neighbor는 많이 아실거라 생각합니다. 우리말로는 최근접 이웃이라고도 하는 이 알고리즘은 공간에서 가장 가까운 벡터를 찾는 알고리즘입니다. nearest neighbor 알고리즘은 최근 딥러닝과 연관된 분야에서도 많이 활용되고 있습니다. 예를 들면, word2vec에서 유사한 단어를 검색할 때, vector간의 거리를 계산하거나 sentence vector 간의 거리를 계산할 때도 ..