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12주차 : Day 1 (9/23)
지지난주, 로컬에 csv 파일로 저장하는 부분까지 끝마쳤다. 그 다음 단계이다. csv 영구 저장□ docker volume내가 만들고 있는 FastAPI 프로그램은 Docker image기반으로 제공되는데, 그 특성상 프로그램
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12주차 : Day 2 (9/24)
crontab학원에서도 하루죙일 했는데....집 와서 또 하루죙일 했다....$ cat pyproject.toml[project.scripts]ml-worker = 'mnist.worker:run'$ cat ml-work-cronjob* * * * * /usr/local/bin/ml-worker >> /var/log/worker.log 2>&1 ml-work-cronjob
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12주차 : Day 3 (9/25)
□ notebook 위 코드를 worker에 이식하여 예측을 진행- model.py import numpy as npfrom PIL import Imagefrom keras.models import load_modelimport osdef get_model(): # 모델 로드 f = __file__ dir_name = os.path.dirname(f) model_path = os.pat
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12주차 : Day 4 (9/26)
이미지 파일이 핫도그인지, 아닌지 판별하는 프로그램이다.FastAPI를 사용하여 predict api를 생성한다.$ pdm add fastapi uvicorn$ pip install jinja2 1단계 : 큰 틀 만들기[main.py]서버에 접속하면 이미지 url을
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12주차 : Day 5 (9/27)
# TODO□ 요청자, 처리자간의 통계 / 불균형(누가 처리에 문제가 있는지 확인) VIEW 추가□ multi pages□ streamlit chart□ Deploy□ docker 1. 요청자, 처리자간의 통계 / 불균형(누가 처리에 문제가 있는지
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🩷 좋았던 점
핫도그 판별기 같은 재밌는 주제를 하니까 의욕이 넘쳤다.
그래서 그 다음 날 실습도 엄청 열심히 했다. 약간 재밌어졌음
🥹 아쉬웠던 점
항상 느끼지만 간단한 부분 하나 하는데도 시간이 다른 사람들에 비해 더 오래 걸리는 느낌이다
💪 이 상태에서 다음 일주일을 더 잘 보내려면 어떻게 해야 할까?
실습 시간에 놀지말고 이번 일주일 했던 것 처럼 공부하기 1!@
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