반응형 Image Processing2 [Dlib][Cloud Run][Android] 치아 상태 점검 AI 서비스 배포 (기록용) # Environment - Docker (DockerFile 통한 패키지 의존성 및 빌드 명령 관리) - KNative (Cloud Run) - Cloud Registry (서버 컨테이너 저장 및 배포) - Cloud Run (서버리스 방식 무중단 컨테이너 업데이트 및 배포) - Flask (파이썬 서버 구축) - Tensorflow (치아 상태 점수화 모델 구축) - Dlib (얼굴 특징점 추출 및 입 영역 분리) - CV2 (이미지 데이터 전처리 및 영상 처리 기법을 통한 상태 판별) - AWS S3 (최종 결과 이미지 및 데이터 저장, 추후 데이터 분석을 위한 데이터셋 생성) - Android Studio (기능 구현을 위한 안드로이드 클라이언트 제작) : okhttp, retrofit(서버 통신.. 2020. 12. 4. [Dlib][GCP] google cloud run 을 통한 이미지 AI 모델 배포하기 # Environments 필자의 상황 - 이미지를 분석하고 판단하는 AI 모델을 서버리스 or 그에 준하는 방법으로 배포해야 하는 상황 - Tensorflow, OpenCV, Dlib 등의 라이브러리를 사용 - 저장소는 S3 Storage, Google Cloud Storage를 사용 초기 결정 사항 - 서버리스 방법으로 Google Cloud Functions 를 쓴다. AWS Lamda 보다 편하게 배포가 가능하기 때문. (예를 들어 python package 종속성을 명시할 때 AWS는 Docker 환경에서 여러가지 작업을 해줘야 하나, GCFS 에서는 requirements.txt 파일로 명시가 가능 / 메모리의 용량 제한도 GCFS 가 더 크다.) - 사전에 구축해 놓은 딥러닝 모델은 불가피하.. 2020. 11. 30. 이전 1 다음 반응형
