영웅은 죽지 않는다

제목 그대로, FastAPI 환경 구성을 위한 글입니다. 오래전에 FastAPI를 활용해 NLP 모델을 서버에 띄워 활용한 적이 있었는데,당시엔 on-prem 물리서버에 접속하여 활용을 했던 터라, VM 구성과 이미지 활용에 집중했던 기억이 있습니다.. (해당 글)그때도 가상환경(venv)을 구성해 의존성 관리를 해주었고, 물리서버 내 이미지를 복제/백업하여 CI에도 힘을 썼습니다. 오랜만에 새로운 개발 프로젝트를 진행하게 되며 다시금 FastAPI를 활용할 기회가 생겼는데이번엔 클라우드를 활용할 계획이었고,회사 프로젝트가 아닌 외부 토이프로젝트인 김에 새로운 프레임워크와 Tool을 활용해 보고자 하였는데요, 그래서 이번 프로젝트에는, 다양한 환경구성 방법 중도커로 이미지를 생성하여 빌드하고 Poetry..

머신러닝/딥러닝 모델을 활용한 플랫폼 개발 시DB 형상관리가 잘 되어있다면 데이터가 계속해서 쌓여가는 구조일 것이다 그러면 그에 맞추어 모델 또한 반복적인 학습을 통해 성능을 높여 나가야 할 것이고,그 간격은 매일, 혹은 일정 간격을 두고 지속적으로 성능개선과 유지보수를 해야 한다  여기선 CentOS 서버와 Oracle DB로 연결되어 있는 리눅스 환경 서버에서리눅스 자체 라이브러리인 크론탭(crontab) 스케줄러를 통해내가 일일이 매일매일 업데이트하거나 하드코딩 하지 않아도스케줄러가 스스로 학습하고, 에러에 대응하고, 로그를 남겨놓는 쉘 스크립트 코드를 짜보았다   개발 시나리오 구성 스케줄러를 작성하기에 앞서 개발 시나리오를 구체화 했다크론탭은 순차지향형 알고리즘이고 에러가 발생해도 멈추지 않고 ..