Zerohertz

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킹받는 호돌이

received-king

Introduction

안녕하세요, 저는 2023년 2월 22일에 건국대학교 기계설계학과에서 석사학위를 취득했고 2023년 2월 1일에 전문연구요원으로 편입하기 위해 AgileSoDA에 입사하였습니다.
학위과정을 거친 모든 연구자 분들이 공식 문서나 복잡한 서류들을 자주 읽어서 헤메는 분들이 많진 않겠지만, 제 블로그를 통해 전문연구요원을 준비하시는 석, 박사과정 분들과 현재 재직 중이신 전문연구요원 분들에게 작은 도움이 됐으면 합니다.
먼저 본격적인 전문연구요원 편입 과정에 앞서 학위 수여 전 유의해야할 사항에 대해 알려드리겠습니다.

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Kafka System

connect.Dockerfile
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FROM confluentinc/cp-kafka-connect:7.3.0

ENV CONNECT_PLUGIN_PATH="/usr/share/java,/usr/share/confluent-hub-components"

RUN confluent-hub install --no-prompt snowflakeinc/snowflake-kafka-connector:1.5.5 &&\
  confluent-hub install --no-prompt confluentinc/kafka-connect-jdbc:10.2.2 &&\
  confluent-hub install --no-prompt confluentinc/kafka-connect-json-schema-converter:7.3.0
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Model API

모델 다운로드

download_model.py
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import os
from dotenv import load_dotenv
from argparse import ArgumentParser

import mlflow

load_dotenv()

os.environ["MLFLOW_S3_ENDPOINT_URL"] = os.environ.get("MLFLOW_S3_ENDPOINT_URL")
os.environ["MLFLOW_TRACKING_URI"] = os.environ.get("MLFLOW_TRACKING_URI")
os.environ["AWS_ACCESS_KEY_ID"] = os.environ.get("MINIO_ROOT_USER")
os.environ["AWS_SECRET_ACCESS_KEY"] = os.environ.get("MINIO_ROOT_PASSWORD")

def download_model(args):
    mlflow.artifacts.download_artifacts(artifact_uri=f"runs:/{args.run_id}/{args.model_name}", dst_path=".")

if __name__ == "__main__":
    parser = ArgumentParser()
    parser.add_argument("--model-name", dest="model_name", type=str, default="sk_model")
    parser.add_argument("--run-id", dest="run_id", type=str)
    args = parser.parse_args()
    download_model(args)
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Introduction

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$ conda activate MLOps
$ pip install "fastapi[all]"
Example.py
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from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()

@app.get("/")
def read_root():
    return {"Hello": "World"}
...
  • app = FastAPI(): FastAPI 클래스의 인스턴스 생성
  • Path Operation Decorator: API 작업의 endpoint를 HTTP method를 통해 지정
    • Operation: POST, GET, PUT, DELETE 등의 HTTP method
    • Ex. @app.get("/"): FastAPI가 path /에서 GET operation 수행
  • Path Operation Function: Path operation 수행 시 실행될 Python 함수
    • Return: dict, list, str, int, Pydantic Model, etc…
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