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[Boostcamp AI tech 3기] Week 19 학습 정리/회고 (5/23~5/29) 학습 정리 강의/스스로 도전 한 것/과제/결과물 빠르게 End-to-End 구현 streamlit,db,model 연결 전체적인 시스템 아키텍처 생각해보기 Streamlit 구현 session-state 세부 디자인 바꾸기 홈 버튼 2-4강 듣기, 실습, special mission GCP 연결하고 삭제해보기 모델에 대한 고민 item interaction matrix 만드는 코드 재정비 Data Schema 짜기 API 명세서 쓰기 피어세션 Confluence의 진행상황에 로그처럼 프로젝트를 정리하자 모델을 갈아끼울 수 있는 구조로 나머지 부분들을 만들어두자 우리 프로젝트의 차별점 고민 검색 elastic search 무신사 검색엔진 고객 친화적인 방향으로 서비스 설계 상품구매 유도보다는 고객 유치 방..
[Day90] Product Serving 3-1 FastAPI : 백엔드 프로그래밍 Monolithic Architecture : 모놀리식 아키텍처 하나의 서버에 서비스와 머신러닝 서비스가 한 번에 담겨있을 수도 있고, Microservice Architecture : MSA: 마이크로서비스 아키텍처 서비스 서버와 머신러닝 서버가 따로 존재할 수도 있다 각각 개별 서버로 구성 fast api는 MSA를 만들 때 좋은 framework이다. Rest API : Representational State Transfer : 정보를 주고받을 때 널리 사용되는 형식 : Rest 형식의 API 요청의 모습을 보고 어떤 일을 하는지 알 수 있음 예를 들어 www.site.com/1 이면 1이 무엇을 의미하는지 알기 힘들다. CRUD(Create Read Update Delete) 가능 클라이언트가 ..
[GCP] compute engine 예기치 않은 오류로 인해 VM 인스턴스에 연결할 수 없습니다 전에만들어 두었던 vm 인스턴스가 ssh 브라우저로 열리지 않는 문제가 갑자기 발생했다. [부스트캠프 AI Tech 3기/프로젝트 : P-stage] - [Day86] Product Serving 2-4 Cloud 이 글에서 vm 인스턴스 만드는 방법을 볼 수 있다. 연결 문제 해결을 눌러도 계속 돌아가기만 하고 문제를 보여주지 않았다. 알아보니 저장 공간이 충분하지 않으면 오류가 뜰 수 있다고 해서 디스크 크기를 10GB에서 30GB로 늘려보기로 했다. 디스크-원하는 인스턴스 이름 클릭-수정 늘렸는데도 해결되지 않아서 인스턴스를 결국 삭제했다..
[Day90] Product Serving 2-5 CI/CD CI/CD 개발환경 Local dev staging production 각자의 컴퓨터 local에서 개발한 기능 테스트 production 환경에 배포하기 전에 성능, 보안 측정을 위해서 실제 서비스를 운영하는 환경 환경을 통일하기 위해 docker 사용 =Test 서버 =staging 서버 = 운영서버 실제 운영중인 서비스에는 장애가 발생하지 않도록 함 dev=staging=production환경인 경우 → 소스코드를 저장하면 바로 반영됨 feature branch → dev branch → staging branch → main branch로 점점 넓혀나감 서버를 코드를 보내기 dev에서 test하고 괜찮으면 FTP로 파일을 보내고 확인 등 번거롭다 CI : Continuous Integration ..
[GCP] bucket의 객체 삭제,서비스 계정 키 발급 & 환경변수 설정 Python Client for Google Cloud Storage — google-cloud-storage documentation As of January 1, 2020 this library no longer supports Python 2 on the latest released version. Library versions released prior to that date will continue to be available. For more information please visit Python 2 support on Google Cloud. Python Client for googleapis.dev Python 개발 환경 설정 | Google Cloud 의견 보내기 Python 개발 환경..
[Day86] Product Serving 2-4 Cloud Cloud Cloud 서비스를 사용하는 이유 localhost로 서비스를 할 수는 있지만 내 컴퓨터가 종료되면 서비스도 종료된다. 그래서 서버실을 만들어서 운영했었다. 갑자기 트래픽이 몰리면 갑자기 컴퓨터를 설치할 수 없기 떄문에 터졌다. cloud를 사용하면 scale in out이 쉬워진다. 또한 기본 설정이 개발자가 하지 않아도 자동으로 빠르게 설정할 수 있다. SAAS : service 어느정도 많이 쉽게 쓸 수 있다. 아예 솔루션을 사용하는 것 ex) 구글 독스를 사용하는 것 자체 PAAS : software IAAS : infra 직접 다 한다 Cloud 서비스의 다양한 제품 Computing service(server) = 가상컴퓨터= 서버 = VM(Virtual Machine) = inst..
[Boostcamp AI tech 3기] Week 18 학습 정리/회고 (5/16~5/22) 학습 정리 강의/스스로 도전 한 것/과제/결과물 모더레이터 정하자고 제안하기 product serving 강의 + special mission1 프로젝트 과정 draw.io로 구체화 셀레니움 기초 코드 익히기 streamlit baseline 코드 확인 streamlit 으로 prototype 초안 완성 이력서 쓰기 피어세션 최종 프로젝트 online serving vs batch serving 중에 어떤 것으로 할까 토론 Elastic Search 사용 여부 토론 elastic search보다 쉽고 좋은 것이 없을까 사용할 feature 정리 데이터 GCP에 저장 UI 개요 잡기 멘토링 이력서 작성법 강의 학생일 때 적는 방법 팁 summary가 중요하다 skill 수준 프린트해서최종확인 마스터 클래스..
[Day82] Product Serving 2-2 프로토타이핑 - 웹 서비스 형태(Streamlit) Streamlit voila는 레이아웃을 잡기는 어렵다. 자바스크립트, react를 사용해서 프로토타입을 만드는 것은 시간적으로 효율성이 없다. 다른 조직 프론트나 PM의 도움 없이 빠르게 웹 서비스를 만드는 것이 streamlit이다. streamlit의 대안 voila : notebook을 바로 시각화, ux나 layout 잡기가 어려움 dash : 문서를 읽고 코드를 고쳐야함 flask+fastAPI : 백엔드와 프론트를 직접 구성해야 함 streamlit의 장점 백엔드 개발이 필요 없다 파이썬을 조금만 수정하면 된다 UI를 구성할 수 있다. 배포까지 할 수 있게 되어 있다. pip install streamlit 를 CLI에 쳐서 설치한다. 나머지 것들은 GitHub - zzsza/Boostcam..

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