📝 우리는 최종적으로 완성한 모델을 웹에서 구현해야한다. 어떻게 하는걸까?
🔹Ref-1 머신러닝모델 웹에 올리기- REST API를 이용해 손글씨 숫자 예측 웹 만들기
✔️ flask 이용
✔️ RESTapi를 설계하여 프론트와 백이 소통한다.
✔️ h5 형식의 모델을 백에서 predict 함수를 통해 (이를 위해 tensorflow가 필요한 것같다.) 데이터를 받아 GET방식으로 프론트에게 넘겨준다.
++ 같은 자료, 다른 포스팅
🔹Ref-2 Flask-머신러닝,딥러닝 웹 서비스 예제 소스 및 개념설명
✔️ flask 사용
✔️ REST api 사용
✔️ 백에서 모델의 재학습이 가능하게 함.
✔️ 모델이 pkl 형식임
- 1,2 로 나뉘어져 작성되어있음
Flask-머신러닝,딥러닝 웹 서비스 예제 소스 및 개념설명-2
🔹Ref-3 딥러닝 모델의 API화 (AWS lambda)
✔️ s3에 있는 모델을 메모리로 바로 로드한다.
🔹Ref-4 AWS SageMaker로 머신러닝 맛보기 1탄
🔹Ref ++ TensorFlow.js로 브라우저에서 텐서플로우를 사용하는 방법
✔️ tensorflow.js 를 사용할 수 있다는데 무슨 말인지는 잘 모르겠음,,🔹Ref ++ 스프링 프로젝트에 머신러닝을 적용시키고 싶습니다.
✔️ flask같은 파이썬 웹프레임워크로 api서버를 구축해서 자바웹서버와 api통신을 하는 방법
✔️ 파이썬쪽에서 API구축해서 학습 모델로 부터 유의도 x건을 rest API로 반환한후 APP단에서 불러쓰게 진행🔹Ref ++ (spring boot + flask + deep learning) 이더리움 가격 예측 웹 앱 서비스(1) 설계
✔️ api 서버와 학습 서버를 분리한다.
🔹Ref ++ 웹서버 개씹고수만 들어와
✔️ 어쩌다 디씨까지 들어오게 된건지..구글 알다가도 모르겠다,,^^ 그래도 우리와 같은 고민을 하는 사람인것같아서..
✔️ 스프링은 자바, 텐서플로우는 파이썬 기반이기 때문에 서버 2개를 사용해서 통신해야함.🔹Ref ++ 스프링에서 파이썬 파일 실행하고 결과값 받기
🚩결론
- 자바와 파이썬은 공존할 수 없기에, 서버를 2개를 두고 api 통신을 통해 모델의 결과값을 전송해주는 형태인 것 같다.
참고
FE Programmer