링크 - 원문 (기본기능): https://blog.keras.io/building-a-simple-keras-deep-learning-rest-api.html- 더볼것 (확장성 고려): https://www.pyimagesearch.com/2018/01/29/scalable-keras-deep-learning-rest-api/ 배울것 - 케라스모델을 메모리에 올리고 예측에 이용하기- Flask 웹 프레임워크로 우리의 API 를 위한 endpoint 만들기- 예측을 하고, JSON 으로 만들어서 결과를 client 에게 보내게 구현- 우리가 만든 Keras REST API 를 호출해보기 환경설정 - windows 7 에서 설치함 tensorflow 설치 - python version 문제등이 있어서 an..
상황 - 이번에는 Google Drive 를 통째로 Colaboratory 와 연동해보자 - 연동하면 나의 Google Drive 가 Colaboratory의 한 폴더처럼 인식된다. - (참고)일정 시간이 지나면 (= 아마도 12시간) Colaboratory instance 가 사라지며 연결도 끊긴다 원문링크 - https://brunch.co.kr/@jayden-factory/6 를 따라해봄 기타참고 - 약간의 추가내용 = mount 한 google drive 를 unmount 해보기 - 이전 포스팅과의 비교 ( http://jusths.tistory.com/6 ) 1) 이번 포스팅은 나의 Google Drive에 연동하여 자유롭게 읽고 쓰는데 유용하다면 2) 이전 포스팅의 경우는 누군가 공유해준 Go..
상황 - 데이터파일이 나의 Google Drive에 있고- 이것을 Colaboratory로 가져와서 pandas 로 신나게 요리하고 싶다. 링크 - 공식예제: https://goo.gl/XHVLnF- Stackoverflow 링크: https://goo.gl/kqBqLD- PyDrive: https://pythonhosted.org/PyDrive/index.html → 다양한 해법이 있겠으나 공식예제의 PyDrive 를 사용하겠음 해보자 1. Google Drive 에 위치한 파일의 id 를 알아내자 - 원하는 파일을 우클릭 후 "Get shareable link 선택- 여기서 링크의 id 부분을 저장해둔다 예를 들어 링크가 https://drive.google.com/open?id=1bGTPirOnwD..
상황1) node project 를 하나 구현했다. 2) 이것을 github에 올리고 싶다.3) 그런데 node_modules 는 빼고 올리고 싶다- 왜냐면 잡다하게 용량이 많으며- 향후 git clone 한 다음 npm install 을 해주면 package.json 을 참조하여 필요한 package 를 install 해주기 때문 git init- 최초 git 관리 시작 git status- 현재 상황 확인- add 되지 않은 (= git 이 관리하지 않는) untracked file 들만 있다. .gitignore.gitignore 파일을 생성하고 node_modules/ 를 추가함→ node-modules 폴더와 그 아래의 모든것은 git 관리하지 않겠다는 것 git add . 현재폴더 (= .) ..
목표 1) 좀더 개선한 스크립트 공유 2) 기존의 jupyter server 를 일괄 stop 하는 script 추가 bash script : github 주소: https://github.com/nicewook/jupyter_on_gcp jinit.sh 1) VM 생성후 첫 실행시 사용할 init script 2) 사용법 - 아래 script를 생성한 VM의 ssh 에서 실행 $bash jinit.sh - 이후 맨 아래쪽에 생성되는 url 을 클릭하면 local computer 의 브라우저를 통해 jupyter lab server로 접속된다. 참고 1) firewall tag 들을 추가할때에는 comma(,) 외에 스페이스가 없어야 한다 2) 변수들 사용시 $MYVAR, ${MYVAR}, "${MYVA..
목표 - 가능한 쉽게 GCE에 Jupyter lab 을 설치하고 사용한다. - 설치 프로세스를 bash script로 만든다 프로세스 1) Firewall rule 에 port 8888을 허용하는 rule을 추가 - Jupyter lab 은 port 8888을 사용한다. 2) GCE VM 생성 - 다른 설정은 모두 기본으로 둔 상태에서 - http, https, 8888 (=방금 만든 Firewall rule) port가 허용되어야 한다. 3) jupyter lab 설치 및 실행 1) Firewall rule - Jupyter lab의 default port는 8888 - tcp:8888 port 를 허용하는 Firewall rule을 만들자 1) GCP >> VPC Network >> Firewall ..
목표 - 현재 SSH로 접속한 Google Colud Engine VM의 External IP를 얻고 싶다. - 더해서 번거롭게 zone 정보를 묻지 않게 하고 싶다. zone 1) VM instance 의 zone 값을 가져오기 $ZONE=$(curl "http://metadata.google.internal/computeMetadata/v1/instance/zone" -H "Metadata-Flavor: Google") - 링크참조: https://cloud.google.com/compute/docs/storing-retrieving-metadata - response format은 "projects/618279678221/zones/us-east1-b" 와 같은 형태를 가진다 2) 원하는 zone ..
목표- 파이썬 프로그램에서 발생한 로그를 파일로 기록한다. - 매일 새로운 파일이 생성되며, 생성날짜를 파일명에 넣고 싶다. Snippets Snippets 설명 1) logging 과 logging의 handler를 import- __init__.py 를 쓰지않으면 이렇게 하위 모듈 (= logging.handler) 를 별도로 가져와야 하는 경우도 있다. 2) logging.Formatter- 어떤 형식으로 로그가 생성될지를 정한다→ 여기서는 로그 생성시간(ms 단위까지) + "," + 메시지로 carLogFormatter 설정- %(asctimes)s 는 로그가 기록되는 시간- %(message)s 는 입력한 로그가 된다. 3) handler.TimedRotatingFileHandler- 링크 참조..
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