람쥐썬더

Vercel 에서 Flask 를 배포하며 생긴 문제점들  기본적으로 Next.js 와 같은 프로젝트를 배포하는데 쓰는거다 보니 python 에 대해서는 조금 불친절함 감이 있다그래도 Pro 기준 월 2만원에 여러 프로젝트 올려 사용할 수 있으니 가벼운 배포 여러개 하기에 용이하고 비용 절감때문에 올렸다..( 번거롭기는 해도 이런저런 문제점 때문에 인스턴스 올려서 쓸까 고민도 했지만 돈이읍다 읍서 )   Basic Flask 구성 서버리스 형식이지만 api 형식이 아니라 그냥 사용 하려 했을 때는 위와같은 rewrite 형식으로는 작동 되지 않았음그래서 다르게 구성을 해줬다 Root 구성은 따로 구성 하지 않고 완전 root foler 에 application.py 를 넣고의 구성은│ package.js..

프로덕트를 구성할 때 겹치면 안되는 고유한 값들이 필요한 경우가 생긴다 고유한 자체 key값이라던가 만들 때 random을 써도 되지만 진짜 천에하나 만에하나 아승기에하나 겹치면? 엄청난 문제는 아니어도 좀 귀찮은 상황이 생길 수 있기 때문에 고유값 지정에 대한 로직을 잘 생각해봐야 한다 ( 물론 그만큼 다양하고 다양하고 다양한 방법이 있음 내가 모를 뿐 ) 그래서 uuid 를 사용하는 경우들이 생기는데 - UUID 가 뭔지 GPT 한테 물어봤음 UUID는 Universally Unique Identifier의 약자로, 범용 고유 식별자를 나타냅니다. 쉽게 말해 전 세계적으로다가 겹치지 않는 식별자를 만들어주는 녀석이다. 겹치면 안되는 어떤 고유값을 생성할때 참 좋은 녀석인데 임마는 전 세계 어딜 내놔도..

flask 를 백엔드로 서버를 열어주는 과정 centos 7.9 에서 작업한 내용 정리인데 ubuntu 도 크게 다르진 않다 Anaconda 환경에서 작업하는 내용 기준이며 gunicorn 경로만 설정해주면 되기 때문에 크게 복잡하지는 않음 Gunicorn 1. gunicorn pip 설치 pip install gunicorn 2. gunicorn.service 구성 2.1 gunicorn.service 생성 sudo vi /etc/systemd/system/gunicorn.service 2.2 gunicorn.service 설정 [Unit] Description=Gunicorn Flask After=network.target [Service] User=centos # Gunicorn을 실행할 사용자 이..

프로덕트에 신경쓴다고 반년가까이 놓아버려 레퍼런스 없이 하지 못해 복습 겸 정리 기준은 이미지 다중 분류모델이다. 데이터는 이미지와 이미지 정보를 담은 DataFrame 이며 데이터는 StratifiedKFold 를 이용해 Fold 되어있는 상태 Pandas DataFrame 예시) image_path label fold path1/path2/image1.jpg 1 1 Custom DataLoader from torch.utils.data import Dataset, DataLoader import cv2 import pandas as pd import numpy as np class CustomDataGenerator(Dataset): def __init__(self, data, mode, batch_..

Openai api 이용 시 기존 코드대로 했을 때 해당 클래스가 없다고 나왔다 11월 6일 업데이트 이후(?) 방식이 바뀐 듯 한데 document 참고해서 이용 가능하게 기존 코드를 잡아줬다 기존 ) import openai import configs openai.organization = configs.ORGANIZATION openai.api_key = configs.OPENAI_API_KEY completion = openai.ChatCompletion() messages = [{"role": "system", "content": 'message'] gpt_model = 'gpt-4-1106-preview' response = completion.create( model = gpt_model, ..