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[gRPC] gPRC (Google Remote Procedure Calls) 란?

gRPC 범범조조 2022. 3. 15. 20:18

참조 https://grpc.io/docs/what-is-grpc/introduction/ 개요 gRPC에서 클라이언트 응용 프로그램은 마치 로컬 개체인 것처럼 다른 컴퓨터의 서버 응용 프로그램에서 메서드를 직접 호출할 수 있으므로 분산 응용 프로그램 및 서비스를 더 쉽게 만들 수 있습니다. 많은 RPC 시스템에서와 같이 gPRC는 매개변수와 반환 유형을 사용하여 원격으로 호출할 수 있는 메서드를 지정하여 서비스를 정의한다는 아이디어를 기반으로 합니다. 서버 측에서 서버는 이 인터페이스를 구현하고 gRPC 서버를 실행하여 클라이언트 호출을 처리합니다. 클라이언트 측에서 클라이엍느에는 서버와 동일한 방법을 제공하는 Stub 이 있습니다. gPRC 특징 gRPC는 HTTP/2 를 기반으로 동작하여 구글에서 ..

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[인공지능] TensorFlow Serving - Docker Container 실행 하기, gRPC

인공지능 범범조조 2022. 3. 15. 17:58

참조 https://www.tensorflow.org/tfx/guide/serving http://solarisailab.com/archives/2703 소개 Docker를 이용하여 TensorFlow Serving 실행하는 방법을 정리합니다. Docker를 이용한 TensorFlow Serving 실행 모델을 SavedModel 포맷으로 저장한 이후에 이를 TensorFlow Serving에서 로드해서 API 서버로 만들 수 있습니다. 보통 TensorFlow Serving은 Docker를 이용해서 실행합니다. Docker를 이용해서 TensorFlow Serving을 실행하는 방법은 다음과 같습니다. TensorFlow Serving 이미지 다운로드 먼저 docker hub에서 TensorFlow S..

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[인공지능] TensorFlow Serving - Docker Container 실행 하기, REST API

인공지능 범범조조 2022. 3. 15. 17:56

참조 https://www.tensorflow.org/tfx/guide/serving http://solarisailab.com/archives/2703 소개 Docker를 이용하여 TensorFlow Serving 실행하는 방법을 정리합니다. Docker를 이용한 TensorFlow Serving 실행 모델을 SavedModel 포맷으로 저장한 이후에 이를 TensorFlow Serving에서 로드해서 API 서버로 만들 수 있습니다. 보통 TensorFlow Serving은 Docker를 이용해서 실행합니다. Docker를 이용해서 TensorFlow Serving을 실행하는 방법은 다음과 같습니다. TensorFlow Serving 이미지 다운로드 먼저 docker hub에서 TensorFlow S..

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[인공지능] 텐서플로우 서빙이란?(TensorFlow Serving)

인공지능 범범조조 2022. 3. 14. 17:36

참조 https://www.tensorflow.org/tfx/guide/serving http://solarisailab.com/archives/2703 소개 TensorFLow Serving은 운영 환경을 위해 설계되었으며 머신러닝 모델을 고성능으로 적용하는 유연한 시스템입니다. TensorFlow Serving을 사용하면 동일한 서버 아키텍처와 API를 유지하면서 새로운 알고리즘과 실험을 쉽게 배포할 수 있습니다. TensorFlow Serving은 TensorFlow 모델과의 기본적인 통합을 제공하면서도 다른 유형의 모델 및 데이터를 제공하도록 쉽게 확장할 수 있습니다. 텐서플로우 서빙 (TensorFlow Serving) 텐서플로우 서빙은 구글에서 만든 프로덕션(production) 환경을 위한 ..

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[Python] 파이썬 단위테스트 Mock 파일 사용하기

파이썬(Python) 범범조조 2022. 3. 13. 17:17

참조 https://github.com/otrabalhador/python-testing-by-examples/blob/master/docs/en/mocking/examples/reading-writing-on-files.md 소개 안녕하세요. 오늘은 파이썬 Unittest (단위테스트) 에 대해서 공부해 보려고 합니다. 그 중에서도, Mock 데이터 즉 가짜 데이터를 이용한 단위 테스트를 진행하는 방법에 대해서 알려 드리려고 합니다. Mocking을 이용하면 실제 파일 혹은 데이터가 존재하지 않아도, 가짜로 만들기 때문에 제약사항 없이 단위 테스트를 진행할 수 있다는 장점이 있습니다. git에 좋은 내용이 있어 해당 내용을 토대로 파이썬에서 Mock 데이터를 이용한 단위테스트를 발견 하였고, 같은 방식..

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[Python] 파이썬 Callback 구현

파이썬(Python) 범범조조 2022. 3. 4. 21:23

참조 https://stackoverflow.com/questions/24560461/invoking-a-callback-of-another-class-in-python 소개 안녕하세요. 요새 파이썬을 이용해서 회사에서 프로젝트를 진행하고 있습니다. 개발을 하던 중, 서로 다른 클래스에서 데이터를 주고 받아야 하는 일이 있었는데요. C#에서는 delegate, event를 이용하여 callback으로 쉽게 데이터를 주고 받을 수 있는데, 찾아 보니까 Python에서도 Callback 기능이 있어서 내용 정리하고자 포스팅 하게 되었습니다. 예제 코드를 통해서 실제 Python에서 Callback 구현을 어떻게 하는지 알려 드리겠습니다. 예제 코드 # 콜백 클래스 정의 class callback_class(..

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[Python] Visual Studio Code 에서 Python 단위테스트 사용하기

파이썬(Python) 범범조조 2022. 3. 1. 18:14

참고 https://code.visualstudio.com/docs/python/testing http://i5on9i.blogspot.com/2017/11/vscode.html 소개 안녕하세요. 오늘은 VSCode에서 파이썬 단위테스트 하는 방법에 대해서 알려 드리도록 하겠습니다. 오늘은 VS Code를 이용한 단위테스트 설정 방법이므로, 부담없이 따라하시면 되겠습니다. 1. 파이썬 설치 2. 테스트 툴 다운로드 하기 Extension 이름 : Python Test Explorer for Visual Studio Code 3. 테스트 환경 설정하기 .vscode 폴더 생성 .vscode 하위에 settings.json 파일 생성 { "python.testing.unittestArgs": [ "-v", ..

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[인공지능] TensorFlow Could not load library cudnn_cnn_infer64_8.dll. Error code 126 에러 해결

인공지능 범범조조 2022. 2. 23. 17:35

참조 https://stackoverflow.com/questions/69879188/could-not-load-library-cudnn-cnn-infer64-8-dll-error-code-126 https://docs.nvidia.com/deeplearning/cudnn/install-guide/index.html#install-zlib-windows 시스템 환경 시스템 환경 구성은 다음과 같습니다. GPU : Geforce GTX 1060 6GB tensorflow : 2.8.0 python : 3.10.2 CUDA : 11.6 cuDNN : 8.3 에러 발생 tensorflow 2.8.0 버전을 설치 후, CUDA 11.6, cuDNN 8.3 버전을 설치하여 GPU로 학습을 실행되는지 테스트 진행하..

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[Python] NumPy 배열 연산

파이썬(Python) 범범조조 2022. 2. 18. 21:49

참조 https://colab.research.google.com/drive/1qEBbLwNJ0FZA6h1BWHm5wu4mrJhbg3ty?usp=sharing 배열 연산 NumPy의 배열 연산은 벡터화 연산을 사용 일반적으로 NumPy의 범용 함수(universal functions) 를 통해 구현 배열 요소에 대한 반복적인 계산을 효율적으로 수행 브로드캐스팅(Broadcasting) import numpy as np a1 = np.array([1, 2, 3]) print(a1) print(a1 + 5) a2 = np.arange(1, 10).reshape(3, 3) print(a2) print(a1 + a2) b2 = np.array([1, 2, 3]).reshape(3, 1) print(b2) pri..

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[Python] NumPy 배열 변환

파이썬(Python) 범범조조 2022. 2. 18. 19:48

참조 https://colab.research.google.com/drive/1qEBbLwNJ0FZA6h1BWHm5wu4mrJhbg3ty?usp=sharing 배열 전치 및 축 변경 import numpy as np # 1차원 a1 = np.array([1,2,3,4,5]) # 2차원 a2 = np.array([[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]]) # 3차원 a3 = np.array([ [ [1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9] ], [ [1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9] ], [ [1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9] ] ]) print(a2) print(a2.T) # 배열 전치 print(a3) print(a3.T) print(a2..

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[Python] NumPy 배열 값 삽입/수정/삭제/복사

파이썬(Python) 범범조조 2022. 2. 18. 18:47

참조 https://colab.research.google.com/drive/1qEBbLwNJ0FZA6h1BWHm5wu4mrJhbg3ty?usp=sharing 배열 값 삽입 insert() : 배열의 특정 위치에 값 삽입 axix를 지정하지 않으면 1차원 배열로 변환 추가할 방향을 axis로 지정 원본 배열 변경없이 새로운 배열 반환 import numpy as np # 1차원 a1 = np.array([1,2,3,4,5]) # 2차원 a2 = np.array([[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]]) # 3차원 a3 = np.array([ [ [1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9] ], [ [1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9] ], [ [1, 2, 3], ..

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[Python] NumPy 배열 조회

파이썬(Python) 범범조조 2022. 2. 18. 17:46

참조 https://colab.research.google.com/drive/1qEBbLwNJ0FZA6h1BWHm5wu4mrJhbg3ty?usp=sharing 배열 속성 정보 import numpy as np def array_info(array): print(array) print("ndim:", array.ndim) print("shape:", array.shape) print("type:", array.dtype) print("size:", array.size) print("itemsize:", array.itemsize) print("nbytes:", array.nbytes) print("strides:", array.strides) # 하나의 요소를 넘어가기 위한 단위 # 1차원 a1 = np...

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