AI인턴 In Irvine(3)

오늘은 다른 날보다 유난히 더 힘든 날...
(왜 때문에 6시에 끝나는거야 배고프게 ;ㅅ;)
ML을 할 줄 알았는데 느닷없이 서버 파트를 맡게 되서 넘나 당황스러웠던 지난 3일..드디어 어느정도 갈피를 잡게 되었다!

Full description

아이패드 최고야..짜릿해..나도 사고싶다..
한참을 헤매며 backend를 자바로 하느냐 마느냐 말이 많았는데 결국 머신러닝 모델을 db에 저장할 때 파이썬 코드를 보고 자바 스크립트로 옮겨 적는 대참사가 일어날 수 있다는 말에
바로...모든 것을 파이썬에 맞춰 결정하게 되었다^^

사실 왜 굳이 머신러닝 모델을 서버에 연동 시켜야 되나? 하는 생각이 들었지만 패트릭이 하라길래 그냥 강제로 하게 됨..

SQL Lite이 파이썬과 연동이 가능하다 해서 나말고 다른 서버파트를 맡으신 분이 sql에 익숙하셔서 그분이 sql Lite를 맡고 파이썬에 익숙한 내가 flask를 맡게 되었다!

서버파트만 죽어나는게 유저가 식물의 질병 유무를 파악하기위해 찍은 이미지를 매번 DB의 Training set에 저장시켜야하고
그와중에 ML에서 보내준 전처리 코드도 수정해서 DB에 저장해야 되고(슈...ㅂㅏㄹ..) 그걸로 훈련시킨 모델을 매번 갱신해줘야된다는게 솔직히 서버를 처음 접해보는 내 입장에선
약간 천청벽력같은 소리였다..

https://www.freecodecamp.org/news/structuring-a-flask-restplus-web-service-for-production-builds-c2ec676de563/#setup-and-installation

How to structure a Flask-RESTPlus web service for production builds

다행히 Flask api에 대해 자세히 설명해놓은 desription이 있어 망정이다.

https://dejavuqa.tistory.com/273

Flask로 API 서버 만들기 (1) - 개발 환경 준비

이 분 게시물도 상당히 도움이 될 거 같다!
내일은 flask도 만들어봐야지..
아직은 backend와 frontend가 어떻게 연동되는지감이 안온다.. 어떻게 그게 연동이 되는거지?실시간은 대체 어떻게 되는거지?!
(새삼 선배들이 놀라워지는 순간)

구글 클라우드 플랫폼 안들어가지는 바람에 overflow 다 뒤지다가 결국에 동찬오빠가 로컬에다가 fast ai를 깔아줬다 ㅋㅋ케케

cmd로 local 들어가는 법!

처음엔 base에서 conda activate start_fastai jupyter notebook으로 들어가면 된다!(까먹을까봐 적어놓기...)

항상 신기하고 너무 감사한건 주변에 모르면 물어볼 사람이 천지라는 것?

그리고 다들 개천재라는거..? 기본적으로 다들 영어로 의사소통하고 기본적인 Ml은 할 줄 아시는 분 같았다.
(하긴 그러니까 여기 온거겠지..?)

매 번 같이 플젝할 때마다 부족함을 느낀다.
낮엔 서버공부하고 저녁에 숙소에선 머신러닝 공부해야지
내일 저녁엔 승찬오빠랑 fast.ai 튜토리얼 해보기로 했다!
히히 빨리 해보고 싶다