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클라우드를 활용한 머신러닝 모델 Serving API 개발 2 : AWS & 실습 환경 세팅
임동윤
·
2022년 10월 11일
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aws
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Flask 서버와 EDA 프로젝트
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AWS & 실습 환경 세팅
AWS 계정 가입
https://aws.amazon.com/ko/
접속
해외결제 가능한 카드 결제를 등록해야 회원가입이 가능
신규 회원은 프리티어 서비스에 대해 12개월 무료로 사용가능
EC2 생성 & Security group 설정
AMI 선택
딥러닝 AMI이 설치된 EC2를 생성하여 필요 개발 환경 사전 세팅
인스턴스 유형 선택 & 보안 그룹 설정
프리티어인 t2.micro 또는 computing에 최적화된 가장 저렴한 c5.large 인스턴스 유형 선택
원격으로 API 서버에 접근/호출할 수 있도록 사용자 설정 포트를 새로 생성
키 페어 생성 & 인스턴스 시작 검토
보안을 위한 키 페어를 생성 하고 인스턴스 시작
인스턴스 생성 확인
실행 중인 인스턴스 확인
탄력적 IP 설정
탄력적 IP 생성
인스턴스를 중지 혹은 생성하게 되면 기존 퍼블릭 IP가 변경
퍼블릭 IP를 고정으로 사용하고 싶을땐 탄력적 IP 주소 할당
탄력적 IP를 인스턴스에 연결
생성한 탄력적 IP를 인스턴스의 IP 주소로 사용하기 위해 연결
연결 확인
VS Code로 환경 테스트
인스턴스 연결 초기화(initialization)
다운로드 받은 키 페어가 잇는 위치에서 AWS 가이드에 다라 진행
원격 접속 및 개발을 위한 VS Code 플러그인 설치
인스턴스에 접속
Remote-SSH: Connect to Host 선택
ssh -i "kdt.pem" ubuntu@public-ip-address 입력
Select SSH configuration file
터미널 열고 환경 확인
터미널에서 "conda env list" 로 세팅되어 잇는 가상환경 확인
임동윤
AI Tensorflow Python
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