seokhyun2

이전 글(https://seokhyun2.tistory.com/84)에서 SQLAlchemy에 대해서 소개를 해보았는데요. 오늘은 ORM을 활용하는 방법을 준비해보았습니다. ORM을 사용하기 위해서는, table에 매핑되는 class를 선언해서 사용하면 되는데요. 바로 예제 코드를 보도록 하겠습니다. from sqlalchemy.orm import declarative_base from sqlalchemy import Column, Integer, String, DateTime from sqlalchemy.sql import func Base = declarative_base() class User(Base): __tablename__ = 'users' id = Column(Integer, primary..

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..

tensorflow 2.0을 활용해서 어떻게 서빙하는지 다뤄봤었는데, 요즘엔 pytorch를 사용하시는 분들도 많으니까 이번엔 pytorch를 서빙하는 방법에 대해서 설명드리려고 합니다! 이전 글들과 똑같이 mnist를 준비했고, 학습은 pytorch 공식 예제 참조하여 학습을 수행하였습니다. 아래 링크 참조하셔서 학습 진행해보시길 추천드려요! https://github.com/pytorch/examples/tree/master/mnist pytorch/examples A set of examples around pytorch in Vision, Text, Reinforcement Learning, etc. - pytorch/examples github.com 이전 포스팅에서 tensorflow 예제를 ..

이전 포스팅에선 Tensorflow에서 제공하는 tensorflow-serving 모듈을 활용하여 딥러닝 모델을 서빙해보았습니다. 오늘은 flask를 활용하여 서빙을 해보도록 하겠습니다. 지난 포스팅이 궁금하시면 아래를 참조하시기 바랍니다. https://seokhyun2.tistory.com/39 그 전에, 어떤 차이 점이 있는지 알고 넘어가면 좋겠죠? tensorflow-serving 모듈을 활용할 경우에는 전처리가 불가능하다는 것이 제일 큰 문제점입니다. mnist 데이터를 학습할 때, 불러온 픽셀 데이터를 0~1사이의 값으로 변환하기 위하여 255로 나눠서 학습하죠. 그래서 서버에 요청하기 전에 255를 나눠주어야만 합니다. 특히, 자연어 처리의 경우에는 텍스트 문장이 들어오면 해당 문장을 형태소..