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이미지를 받아서 ImageNet 데이터셋의 1000개 클래스 중 하나로 예측하는 웹 서비스이다!
1. 예제 파일 다운로드
2. app.py 파일 생성
3. Flask 서버 실행
기본적으로 5000번 포트에서 수신 대기한다. 서버를 실행하고, 다른 창을 열어서 추론서버를 테스트
4. 추론 서버 테스트
/predict 엔드포인트로 kitten.jpg 파일 전송 후 예측 수행
5. 다른 예제 수행
웰시코기 이미지와 호랑이 이미지로도 수행해봤는데 예측이 정확한것을 확인
자세한 코드 설명은 아래 웹사이트에서 확인할 수 있다
https://tutorials.pytorch.kr/recipes/deployment_with_flask.html#id1
Flask로 배포하기
이 레시피에서는 다음과 같은 내용들을 학습합니다: 학습한 PyTorch 모델을 Flask 컨테이너로 감싸고 웹 API로 노출하는 방법, 웹 요청(request)을 모델에 입력하기 위해 PyTorch 텐서(tensor)로 변환하는
tutorials.pytorch.kr
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