9월~10월 초
Flask로 딥러닝,머신러닝에 대한 서비스를 많이 만든다는 것을 알게되고, 어떤 개발자 분께서 만드신 '조유리즈' 라는 서비스를 보고 따라해 보았다.
Flask
매우 경량화된 웹 프레임워크로,
요즘에는 주로 머신러닝 및 딥러닝 학습 결과로 추출한 Model 엑세스를 통해서 파이썬의 강력한 기계학습 관련 패키지를 개발할 수 있다.
python으로 웹서버를 만드는 것을 어렵지 않았다.
클라이언트에서 요청이 들어오면, 서버에서 응답을 해준다는 웹서버의 기본 로직만 알고 있으면 어렵지 않게 서버를 만들수 있었다.
게다가 model도 python으로 학습을 시켰기 때문에 언어를 변경해 줄 필요도 없었다.
데이터 전처리-> 학습 -> 모델추출 -> 모델 재 생성 -> 서비스
단계로 진행하였다.
사용자는 브라우저를 통한 Request후 생성된 Model을 통해서 인터렉티브한 서비스를 제공할 수 있다.
하지만 학습을 위해선 Anaconda, venv 등 가상환경을 설치하여 모델을 돌려야 했다.
flask 딥러닝 서비스의 문제점들
'왜 Python 이 아니면 안되지?','꼭 프레임워크를 써야만 하는걸까?' 라는 삐딱한 시야를 가지게 되었다.
yi