초보자가 만들며 배우는 딥러닝 서비스 (Fastapi, Streamlit, OpenAPI 기반의 AWS 클라우드 머신러닝 파이프라인 서비스)

김효실

컴퓨터공학과빅데이터를전공하였다.서울대학교,숭실대학교,LG전자,삼성전자에서전문강사로활동하였으며,국민대학교겸임교수로활동하였다.
다양한산업군을거치면서고객들의문제를AI/ML로해결하는업무를담당하고있다.프로그래머,데이터사이언티스트,강사,겸임교수등다양한경험에서쌓인지식을쉽고,재밌게전파하는사람이되고싶다.
그리고,배움앞에선늙지않는자가되기위해오늘도노력중이다.

지은이의글
베타테스터의글
일러두기

1장딥러닝OpenAPI를이용한강아지/고양이종분류프로젝트
1.1학습목표
1.2사전준비하기
1.2.1AWS클라우드계정생성
1.2.2AWS클라우드액세스키발급
1.2.3캐글가입및데이터다운로드
1.2.4코랩사용법
1.3사전지식쌓기
1.3.1딥러닝
1.3.2딥러닝서비스
1.3.3OpenAPI정의와딥러닝OpenAPI종류
1.4구현하기
1.4.1[스텝1]AWS웹화면에서테스트하기
1.4.2[스텝2]AWSOpenAPI테스트하기
1.5요약과정리하기


2장지도학습으로딥러닝모델만들기-고양이종분류프로젝트
2.1학습목표
2.2사전준비하기
2.2.1학습데이터준비
2.2.2GoogleTeachableMachine사용준비
2.3사전지식쌓기
2.3.1왜,커스텀AI분류모델이필요한가
2.3.2분류문제란무엇인가
2.3.3GoogleTeachableMachine이해하기
2.3.4GoogleTeachableMachine모델생성과정
2.4구현하기
2.4.1[스텝1]각데이터별로학습시키기
2.4.2[스텝2]학습된결과를비교하기
2.4.3[스텝3]AI모델을추출하기
2.5요약과정리하기

3장내컴퓨터에서AI/ML서비스구축하기
3.1학습목표
3.2사전준비하기
3.2.1파이썬설치하기
3.2.2FastAPI설치하기
3.2.3Streamlit설치하기
3.3사전지식쌓기
3.3.1딥러닝모델을서비스한다는것의의미
3.3.2웹서비스를구성하는세가지기본요소
3.3.3RestAPI
3.3.4FastAPI
3.3.5Streamlit
3.4구현하기
3.4.1[스텝1]작업파일구성하기
3.4.2[스텝2]프로토타입설계하기
3.4.3[스텝3]백엔드만들기(FastAPI)
3.4.4[스텝4]프런트엔드만들기(Streamlit)
3.5요약과정리하기

4장AWS클라우드에서AI/ML서비스구축하기
4.1학습목표
4.2사전준비하기
4.2.1AWS콘솔로그인
4.2.2소스코드다운로드
4.3사전지식쌓기
4.3.1AWSEC2
4.3.2AWSS3
4.4구현하기
4.4.1[스텝1]S3에모델아티펙트업로드하기
4.4.2[스텝2]생성한EC2에서빙서버구축하기
4.4.3[스텝3]연동테스트하기
4.5요약과정리하기

5장AI/MLPipeline
5.1학습목표
5.2AI/MLPipeline의정의
5.3AI/MLPipeline의필요성
5.4AI/MLPipeline의구성요소
5.5AWSSageMaket스튜디오에서의AI/MLPipeline
5.5.1SageMaker프로젝트
5.5.2SageMaker프로젝트의사용시기
5.5.3SageMaker파이프라인
5.5.4SageMaker파이프라인구조
5.5.5IAM액세스관리
5.5.6Pipeline매개변수
5.5.7Pipeline스텝
5.5.8Pipeline정의하기
5.6요약과정리하기

6장종합프로젝트
6.1학습목표
6.2사전준비하기
6.2.1SageMaker파이프라인스텝설계
6.2.2소스코드다운로드
6.2.3AWSS3에데이터구성
6.3사전지식쌓기
6.3.1ResNet18
6.3.2전이학습
6.3.3온디맨드인스턴스및요금(또는제약사항)
6.4구현하기
6.4.1데이터수집
6.4.2데이터검증
6.4.3SageMaker파이프라인정의
6.4.4API테스트
6.4.5서빙서버모니터링
6.4.6서비스사용을위한프런트엔드애플리케이션과의연동(interface)
6.5요약과정리하기

부록AAnaconda의설치및실행방법
A.1윈도우즈버전
A.2MacOS버전

_주요내용

“모델을만들고서비스해보고자하는독자에게안성맞춤인책”
“초보자가쉽게따라할수있는딥러닝서비스만들기”
“군더더기를쏙뺀딥러닝실습책”.

이책을통해독자들은다음과같은내용을배울수있습니다.
1.딥러닝및인공지능의기본개념과원리를이해한다.
2.GoogleTeachableMachine으로고양이종분류모델생성을통해데이터수집,전처리,모델훈련및평가과정을직접경험한다.
3.AWS클라우드서비스를활용하여딥러닝서비스를구축한다

딥러닝과인공지능학습여정에도움이되고,이분야에서의기본적인지식과경험을쌓을수있습니다.또한아이디어를실생활에활용하고서비스를하는데힌트를얻을수있습니다.이책과함께흥미진진한딥러닝서비스구축여정을시작해보세요.

[5명의베타테스터가직접따라해보았더니]

〈파이썬생활밀착형프로젝트〉라는책의인연으로베타테스터에지원하게되었습니다.이책은순수하게딥러닝실습에중점을두었기에제가잘따라갈수있을까하는걱정이많았습니다.그러나걱정은기우였습니다.실습전에철저한‘사전준비’코너가있어특별한어려움없이따라갈수있었습니다.1장과2장을통해만든모델을어떻게웹으로서비스할수있는지에대한개념이3장에서딱잡혔는데,신기한경험이었던것같습니다.정말내용이심플하면서모델을만들고서비스를해보고자하는독자에게안성맞춤으로구성되어있습니다.
_이민영(비전공대학생3학년)

첫장부터딥러닝얘기를하지는않아조금은당황했습니다.AWS가입방법부터활용법을아주자세하게시작하고코랩에서이미지를읽어들이는아주단순한작업부터시작합니다.그러면서딥러닝개념이조금씩양념처럼나오지만개념이지루하지않고또바로실습으로이어집니다.딥러닝초보자라따라하다가안되는부분도더러있었는데,저자와소통하면서초보자가쉽게이해할수있도록책에조금이나마기여했다는게정말뿌듯합니다.실습해보면서,“아~~모델을이렇게만들고이렇게서비스하는구나”“모델만드는게이런의미구나”등의전체숲을볼수있었습니다.
_박상철(개발자취업준비생)

이책은아주간단한서비스같지만,여기에서좀더독자의상상력과노력이더해진다면정말근사한딥러닝서비스를만들수있으리라생각합니다.군더더기를완전히빼고실습위주로깔끔해서저에겐안성맞춤이었습니다.개념적으로는뭔지알겠는데,“그래서뭘어쩌라는거지?”하며힘들어하는분들에게단비같은내용이될것같습니다.
_김인수(2년차주니어웹개발자)

간단한것같지만,2장을통해학습하고모델을만들어내고그과정에서알아야할내용들을이후에실습을통해정말잘전달해주신것같습니다.이론적인설명도중간중간곁들여이해하는데많은도움이되었습니다.
_임영희(컴퓨터공학전공대학생2학년)

마지막장에서백엔드서비스와프런트엔드서비스를종합한AI/MLPipeline을AWS클라우드에직접작성하고테스트해본게큰도움이되었습니다.특히파이프라인자동화하는부분이인상적이었습니다.
_이순철(AI기업신입개발자)