[내일배움캠프] 최종 프로젝트 Day 14 | Node.js 4기 | Day 95 | 24.04.08.(월)
[내일배움캠프] 최종 프로젝트 Day 12 | Node.js 4기 | Day 95 | 24.04.08.(월)
- npm run start:debug
- npm run start:dev
AWS ubuntu instance에 mysql 설치, RDS에 접속 완료
환경 구축
- 인스턴스 생성 .. Public IP 기타 등등
- VPC 생성 ~ 인바운드 규칙 설정 ..
- RDS 생성
- EC2 인스턴스에 mysql 설치
- RDS와 연동하기
ubuntu 내부에 현재 프로젝트를 클론해야 하는가?
아마 그럴 것 같음
https://dj-min43.medium.com/nestjs-%EC%84%A4%EC%B9%98%EC%97%90%EB%9F%AC-335d479ee3a0
nestjs: zsh: command not found: nest 에러
에러내용
dj-min43.medium.com
즐거운 오류 ~
아마 환경 변수 설정이나 라이브러리 설치가 안 되어있거나 이런 오류일 것으로 예상한다.
——
프로젝트 초기 세팅 명령어
npm install -g @nestjs/cli
npm install @nestjs/common
——
Google Cloud 사용자 인증 정보
- 사용자 데이터
- 애플리케이션 데이터
- 우성종
- Google Cloud Vision vs AWS Rekognition
https://devocean.sk.com/blog/techBoardDetail.do?ID=165524&boardType=techBlog
[OCR/AI] 2023년 최신판 OCR 8가지 API 비교평가 테스트
devocean.sk.com
Google Vision
- Model Customization 어려움
- 있는 것 활용
Vertex AI
- 머신러닝에 대한 이해가 필요함
Auto ML
- 딸깍
⇒ Google Cloud Vision + FFMPEG 사용해서 모델 구축하여 적용할 것
https://developers.google.com/ml-kit/custom-models?hl=ko
ML Kit를 사용한 맞춤 모델 | Google for Developers
이 페이지는 Cloud Translation API를 통해 번역되었습니다. ML Kit를 사용한 맞춤 모델 컬렉션을 사용해 정리하기 내 환경설정을 기준으로 콘텐츠를 저장하고 분류하세요. 기본적으로 ML Kit의 API는 Googl
developers.google.com
일단 빠르게 할 수 있는 거로 일단 한 번 해보시고 되는 걸 확인하기
→ 내가 책을 보고 있는데 책은 잘 안 보여 .. 이런 것 어떻게 처리할 것이냐?
빠르게 정해서 삽질 많이 해보기
MLOPs에 대한 학습 경험
Google Cloud Vision의
Vision 코드 샘플 (Node.js)
- 얼굴 인식 요청 보내기
- 로컬 파일에서 텍스트 인식
- 로컬 파일에서 라벨 인식
- 참조 이미지 가져오기
- 이미지에서 라벨 인식
- Cloud Storage 이미지 파일에서 로고 인식
- Cloud Storage에서 PDF 파일의 텍스트 인식
- 위치정보 태그 지정을 사용하여 로컬 파일에서 웹 주석 인식
- 제품 세트 만들기
- 로컬 파일에서 웹 주석 인식
- 참조 이미지 만들기
- 제품 나열
- 로컬 파일에서 세이프서치 인식
- 로컬 파일에서 라벨 인식
- 로컬 파일에서 여러 객체 인식
- 제품 삭제
- 로컬 파일에서 텍스트 인식
- Cloud Storage 파일에서 라벨 인식
- 제품 세트 나열
- 제품의 참조 이미지 나열
- 모듈 가져오기
- 얼굴 인식을 위한 앱 실행
- 위치정보 태그 지정을 사용하여 Cloud Storage 파일에서 웹 주석 인식
- Cloud Storage 파일에서 여러 객체 인식
- Cloud Storage의 파일에서 얼굴 인식
- Cloud Storage 파일에서 세이프서치 인식
- 제품 정보 가져오기
- 로컬 파일 배치에 주석 추가
- 비동기식으로 이미지 배치에 주석 추가
- 여러 제품 이미지 가져오기
- 오프라인 이미지 파일과 유사한 제품 가져오기
- Cloud Storage 파일에서 이미지 속성 인식
- Cloud Storage 파일에서 텍스트 인식
- 제품 라벨 업데이트
- 제품 세트 정보 가져오기
- 제품 세트 삭제
- 로컬 파일에서 랜드마크 인식
- Cloud Storage 파일에서 필기 입력 텍스트 인식(베타)
- 제품 세트의 제품 나열
- 제품 세트에서 제품 삭제
- 로컬 파일에서 필기 입력 텍스트 인식(베타)
- Cloud Storage 파일에서 랜드마크 인식
- 로컬 파일에서 얼굴 인식
- 분리된 제품 삭제
- 로컬 이미지 파일의 로고 인식
- Cloud Storage 파일에서 웹 주석 인식
- 엔드포인트 설정
- 제품 만들기
- 로컬 이미지에 자르기 힌트 적용
- Cloud Vision 응답 처리
- 로컬 파일의 이미지 속성 인식
- 제품 세트의 제품 삭제
- Cloud Storage 이미지 파일과 유사한 제품 가져오기
- 참조 이미지 삭제
- 이미지에서 얼굴 인식
- Cloud Storage의 파일 배치에 주석 추가
- 제품 세트에 제품 추가
- Model Evaluations: List
- List datasets
- Create a dataset for image classification
- Models: Create
- Predict image classification
- Create a model for image classification
- List model evaluations
- Get a dataset for image classification
- Datasets: Create
- Datasets: List
- Update a model’s node number
- Deploy model node count
- Predict
- Model Evaluations: Get
- Get a model evaluation for image classification.
- Datasets: Get
- Cloud Functions
- Build a custom, responsive chatbot in Google Cloud
- AWS 말고 GCP 사용?