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🌌 개별학습 [3-3] FastAPI 3 1. FastAPI 익숙해지기 1) Event Handler (1) 이벤트가 발생했을 때 처리하는 함수 (2) Application이 실행할 때, 종료될 때 특정 함수를 실행할 수 있음 (3) app.on_event("startup") 예) startup 할 때 머신러닝 모델 Load (4) app.on_event("shutdown") 예) shutdown 할 때 로그 저장 (5) 실습 - 11_event_handler.py - console log로 확인 2) API Router (1) API Endpoint를 정의 (2) Mini FastAPI로 여러 API를 연결해서 활용 (3) router 파일을 따로 설정하고 app에 import해서 사용 (4) 실습 -..

🌌 개별학습 [3-2] FastAPI 2 2. Pydantic 1) Pydantic - Data Validation / Settings Management 라이브러리 - Type Hint를 런타임에서 강제해 안전하게 데이터 핸들링 - 파이썬 기본 타입(String, int 등) + List, Dict, Tuple에 대한 Validation 지원 - Config를 효과적으로 관리하도록 도와줌 - 머신러닝 Feature Data Validation으로도 활용 가능 2) Pythonic Validation (1) Machine Learning Model Input Validation (2) Online Serving에서 Input 데이터를 Validation함 (3) Validation Check Logic ..

🌌 개별학습 [3-2] FastAPI 2 1. FastAPI 기본 지식 1) Path Parameter (1) ID가 402인 사용자 정보를 가져오고 싶은 경우 - /users/402 - 서버에 402라는 값을 전달하고 변수로 사용 (2) Path로 넘긴 값이 없으면 -> 404 Error 발생 (3) Resource를 식별해야 하는 경우 (4) 실습 - 02_path_parameter.py 생성 - /users/1 접근 - console log로 확인 2) Query Parameter (1) ID가 402인 사용자 정보를 가져오고 싶은 경우 - /users?id=402 - API 뒤에 입력 데이터(Key, Value 쌍)를 함께 제공하는 방식으로 사용 (2) Query에 해당하는 데이터가 없으면 -> ..

🌌 개별학습 [3-1] FastAPI 1 1. 백엔드 프로그래밍 1) Server 구성 Use Case - 앱/웹 서비스의 서버 - 머신러닝 서비스의 서버 - 서비스 서버 --요청--> 머신러닝 서버 2) Server의 형태 (1) 모놀리식 아키텍쳐(Monolithic Architecture) : 모두 하나의 큰 서버에서 처리하는 경우 (2) 마이크로서비스 아키텍쳐(MicroService Architecture) : 개별 서버로 구성하고 서로 통신하도록 하는 경우 3) REST API (1) 하나의 서버에도 여러 API가 존재 (2) REST API : 정보를 주고 받을 때 널리 사용되는 형식 - 기본적인 데이터 처리 : 조회, 추가, 수정, 삭제 - CRUD : Create, Read, Update, ..

🌌 개별학습 [2-4] Cloud 1. Cloud 1) Cloud 서비스를 사용하는 이유 - 자신의 컴퓨터로 서비스를 만들 수 있지만, 컴퓨터가 종료되면 서비스도 종료됨 - 전통적으로 물리적 공간, 확장성을 고려한 서버실을 만들고 운영했음 - IDC(Internet Data Center) - 클라우드 서비스가 발전하면서 개발자가 직접 설정해야 했던 작업도 쉽게 가능 - Apache Spark를 쉽게 운영할 수 있도록 AWS EMR, GCP Dataproc 등을 활용 2) 다양한 Service 2) Cloud 서비스의 다양한 제품 (1) Computing Service(Server) - 연산을 수행하는 서비스 - 가상 컴퓨터, 서버 - CPU, Memory, GPU 등 선택 가능 - 인스턴스 생성 후 인스..