반응형 연구 도구도구/Model Serving2 딥러닝 모델 웹 서빙 조사 & Flask로 API 작성하기 현재 지식? - 사전지식 아예 없음. Flask, React, node.js 등등 그게 뭔지도 모름 - 딥러닝 모델 python으로 만드는거만 알고있음 - 서빙까지는 안하면서도 나름대로 유저 입력받아서 띄우기 위해서, streamlit까지만 사용해본 상황. - GET, POST 이런것도 모름 왜 공부하는가? - 내 모델 도대체 어떻게 서빙하는가. - 지금 짜놓은 것 = streamlit으로 subprocess 파서 하는거... 과연 이게 최선인가. 너무 야매같다. TODO List - 웹으로 돌리게 하고싶은데, 모델 서빙은 어떻게 하는거지? 프론트, 백엔드가 뭐지? 서버는 뭐지? 알아보자 - Python API? Flask? 뭔지 좀 살펴보기 - 적당한거 골라서 직접 해볼거다. Flask 예제코드 해보고.. 2023. 12. 5. [하나도 도움안되는 후기] Weight And Bias 써봤음 도구가 도움 안된다는게 아니라 제 글이 구리다는겁니다 튜토리얼 https://wandb.ai/authors/bcnn/reports/Weights-Biases-Data-Science---Vmlldzo4MDA0Nzg 뭐하는 건가요? 데이터셋, 모델, 시스템 정보 등을 추적하는 도구 이런 정보들을 전용 페이지 UI에 예쁘게 뿌려줌! TensorFlow, Keras, PyTorch, Sklearn, fastai 등 호환 가지고 있는 기능은 크게, 대시보드(Dashboard): 실험 추적 -> 이건 진짜 간단하게 확인 가능 아티팩트(Artifacts): 데이터세트 버저닝(versioning), 모델 버저닝(versioning) 스윕(Sweep): 초매개변수(Hyperparameter) 최적화 리포트(Report).. 2022. 8. 19. 이전 1 다음 반응형
