전체 글 thumbnail list PyTorch CNN 모델 Fast API로 배포하기 여지껏 CNN 모델을 사용해 볼 기회는 많았는데, 모델의 결과를 fast API로 배포해 본 적은 없었다. 최근에 좋은 기회가 생겨서 배포를 시도해 봤는데 그냥 두면 곧 까먹을 것 같아서 기록한다. (주먹구구 식으로 일단 배포만 되게 만든거라 다양한 기능이 있거나 효율이 좋은 코드는 아니다.) + fast API를 설정하는 방법에 대해서는 따로 적지 않았다. 나는 Pycharm 2022버전을 사용했다. 2023 버전에는 fast API가 자동으로 설정되어 있다고 한다. 근데 난 자꾸 오류떠서 그냥 2022 버전에 fast API + uvicorn 설정했다. 아래 코드를 만들면서 가장 도움이 된 레퍼런스는 https://tutorials.pytorch.kr/intermediate/flask_rest_api.. LSTM을 이용한 저수율 예측 몇달 전 간단한 저수율 예측 모델을 만들어 본 적 있었다. 물론 결과는 좋지 않았지만 LSTM 맛보기 하는 용도로 아주 괜찮았던 경험이었다. ^^ 사용한 데이터는 저수율, 강수량, 평균기온 등 기상 정보이다. 특정 저수지에 대해 대략 10개년 간의 저수율 데이터가 필요했는데, 표 형태로 정리된 공공데이터가 존재하지 않아서 농촌용수종합정보시스템 (ekr.or.kr) 에서 하나하나 크롤링해서 가져왔다. 처음해보는 크롤링이라 코드가 비효율적이고 중구난방이었지만 어쨌든 성공했다. ㅎㅎ~ 크롤링 코드는 나중에 올리겠다. 기상정보는 기상청에 잘 정리돼 있어서 쉽게 얻을 수 있다. 라이브러리, 데이터 불러오기 import numpy as np import pandas as pd import random import .. 🤗Roberta를 이용한 리뷰 감정분석 원본 노트북에서는 Amazon Fine Food Reviews | Kaggle를 이용하여 분석했지만 나는 Wine Reviews | Kaggle를 이용했다. (데이터만 바꾸었고 분석 방식에는 차이 없다.) 데이터, 라이브러리 불러오기 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import nltk plt.style.use('ggplot') df = pd.read_csv('/kaggle/input/wine-reviews/winemag-data-130k-v2.csv') print(df.shape) df = df.head(500) print(df.shape) df.head()를 찍어 da.. 1. Introduction, Spectral & power efficiency, Cellular concept 이 게시글은 K-mooc 고영채교수님의 이동통신공학 1을 수강한 내용을 바탕으로 작성하였음 http://www.kmooc.kr/courses/coursev1:KoreaUnivK+ku_eng_001+2020_A07/about Introduction Spectral efficiency Power efficiency Cellular concept Introduction Evolution of cellular systems 1st Gen : 1980년대 후반, 최초로 개인이 들고다니는 무선통신기기 (car phone)이 등장하였다. 기기 사이즈가 매우 크고 무거웠기 때문에 들고다니는 것이 번거로워 차에 놓고다녔기 때문에 붙은 이름이다. 2nd Gen : 1990년대 유럽과 미국을 중심으로 발전한 셀룰러 syst.. 이전 1 ··· 6 7 8 9 다음
