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Render 배포

목차

render-logol

이것은 몇번의 클릭만으로 학습된 모델을 Render에 배포하는 간단한 가이드입니다. 제 2장에서
Jeremy’s Bear 이미지를 분류할 때 사용하는 start repo에서 나옵니다.

starter app은 https://fastai-v3.onrender.com/에 배포 되어져 있습니다.

일회성 설정

GitHub로 부터 starter app fork하기

https://github.com/render-examples/fastai-v3를 자신의 GitHub로 fork 해주세요.

Render 계정 생성

Render에 가입하세요. 가입하는데 신용카드는 요구하지 않습니다.

프로젝트 별 설정

만약 Render에 초기 배포 테스트를 원한다면, starter repo는 Jeremy’s 곰 분류 모델이 기본적으로 설정 되어있습니다. 그게 아니고 자신의 모델로 테스트를 원하면 계속 읽으세요.

학습된 모델 파일 올리기

learner.export(예: export.pkl)를 사용하여 만든 교육받은 모델 파일을 Google Drive 또는 Dropbox와 같은 클라우드 서비스에 업로드하십시오. 그리고 파일의 다운로드 링크를 복사하십시오.

주의: 다운로드 링크는 직접 파일이 다운로드를 시작해야합니다. 일반적으로 사용되는 뷰를 제공하는 공유링크와는 다른것 입니다.

app을 모델에 맞게 변경하기

  1. app 폴더에 있는 server.py를 편집기를 통하여 열고 model_file_url 이 부분을 위에서 복사 해둔 url로 변경해주세요.
  2. 같은 파일에서 classes = ['black', 'grizzly', 'teddys'] 에 부분 클래스 내용을 모델에서 예상하는 것으로 변경하세요.

변경된 내용을 GitHub에 push와 commit하기

GitHub repo 상태를 위에서 생성한 현재의 상태로 유지하여주세요. Rendor는 GitHub repo와 통합을 하고 변경이 있어 사용자가 push 할때 마다 자동으로 빌드하고 배포합니다.

배포

  1. Render에서 새로운 웹 서비스를 생성하고 위에서 생성한 repo를 사용하세요. 이 단계에서 사용자는 Render에게 repo에 접근할수있는 권한을 부여 해줘야 합니다.
  2. 배포 화면에서 서비스 이름을 선택하고 도커를 사용하세요. URL은 서비스이름을 토대로 생성 될 것입니다. 필요에 의해서 서비스 이름은 변경 가능하지만 URL은 사용자가 변경 하지 못합니다.
  3. Save Web Service을 클릭하세요. 그럼 다 된거에요. 그럼 사용자의 서비스가 구축 될 것입니다. Render 대쉬보드에 표시된 URL은 몇분안에 살아나야 합니다. 이것에 되한 진행과정을 배포 로그에서 확인 가능합니다.

테스트

App의 URL은 https://service-name.onrender.com.와 비슷할 것 입니다. App을 테스트 할때 서비스 로그를 모니터링 가능 합니다.

개인 PC에서 테스트

App 서버를 로컬에서 실행하려면 터미널에서 아래의 명령어를 실행 하세요.

python app/server.py serve

만약 Doker를 설치 하였다면, 아래 명령어를 실행하면 Render와 동일한 환경에서 테스트 할 수 있습니다.

docker build -t fastai-v3 . && docker run --rm -it -p 5000:5000 fastai-v3

테스트를 위해 http://localhost:5000/로 이동하세요

샘플 코드를 제공한 Simon Willison에게 감사를 표합니다.