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dashboard. For more in.
com 히로쿠 서버에 기록철을 올릴 때 Git 명령어를 그냥 이용하기 까닭에 Git 가설 불가무이고, CMD에서 히로쿠의 명령어 벌를 이용하기 위해서는 Heroku CLI 또 설치해야 한다. · Git – https://git-scm. com/book/en/v2/Getting-Started-Installing-Git· CLI – https://cli-assets. heroku.
com/heroku-x64. exe Heroku App 담그다 1. Git과 Heroku CLI가 깔렸나 확인하자. heroku.
2. ‘heroku login’ 을 입력하면 아까 성원들다 계정으로 웹 상에서 로그인이 가능하다. 3. 버전이 뜨면 설치가 잘 된 것이다.
명목은 추후 도메인 거주지로 이용되기 까닭에 이미 딴 명이 이용중인 명목으로는 생성할 수 없다. 명목을 비워두면 아래쪽처럼 랜덤하게 생성된다. Agile Sea. ‘heroku create 명목’으로 서버에 App을 만들자.
4. ‘heroku open -a 명목’으로 만든 App을 열어보자. 아래쪽와 같은 웹 책장가 나오면 그냥 만들어진 것이다.
핸드폰이나 딴 일렉트로닉컴퓨터에서도 이 거주지로 인접하면 저 화면이 나올 것이다. 겨우 미처 누진하다 현가 없기 까닭에 이 이상 뭘 할 수는 없다. 5. 거주지를 보면 아까 생성된 명목이 앞에 뜨는 것이 보인다.
나는 기존 랜덤명목의 App을 삭제하고 flask-dl-serving-app이라는 새 App을 만들어 이용했다. Heroku에 올리기 위해 내 어플리케이션 준비하기 히로쿠가 내 파이썬 웹 어플리케이션을 인식하게 하기 위한 몇 아지 경로이 필요하다. 세 아지 기록철(Procfile, runtime. ‘heroku destroy 명목’으로 App을 삭제할 수 위치하다.
txt)을 만들어서 프로젝트에 넣어줘야 하는데, 피날레 프로젝트 트리는 아래쪽와 같이 구성된다. 피날레 프로젝트 기록철구조 1. Procfile 생성 히로쿠에게 프로젝트에서 하여 기록철을 실행시킬 지 명시만들다 기록철을 만들어 줘야 한다. txt, requirements.
py를 실행시켜라’ 라는 말이다. 만들어서 프로젝트 루트 경로에 넣어주자. web: gunicorn run:app gunicorn은 히로쿠 측에서 이용하길 권장하는 Python 웹 서버이다. 아래쪽처럼 한 줄을 추가해 주면 되며 이건 ‘gunicorn 웹 서버 위에서 run.
2. runtime. txt 생성 히로쿠에게 내가 이용하고 있는 Python 버전을 알려주는 기록철이다. 아마 깔려있지 않을텐데 이용하고 있는 Anaconda나 Virtualenv 등 가상분위기에서 ‘pip install gunicorn’으로 설치해 주자.
8. 11 버전을 쓰고 있기에 아래쪽와 같이 적어 주었다. 짐짓 루트 경로에 넣어주자. 나는 3.
8. 11 3. requirements. python-3.
히로쿠 App에는 목하 하여 패키지도 깔려있지 않는 무구하다 사정이기 까닭에 오등의 어플리케이션 구동에 긴하다 패키지 리스트을 전달해 주어야 한다. 그러면 현를 Push할 때 히로쿠가 이 기록철을 읽고 긴하다 패키지를 자기 설치한다. 가상분위기을 Activate 한 뒤, 원하는 경로로 이동해서 아래쪽 현를 실행하면 텍스트 기록철이 생성된다. txt 생성 목하 내 가상분위기에 설치된 온갖 패키지 리스트들을 담은 기록철이다.
pip freeze > requirements. txt 4. 기타 이슈에 구한국 Troubleshooting (1) @file requirements. 가상분위기이 아닐 경우 기록철이 안 만들어질 수 있으니 가상분위기 활성화를 한 뒤에 시도하자.
그럴 때에는 ‘conda 가격표’, ‘pip 가격표’ 등으로 패키지 리스트를 불러온 뒤 거에 명시된 버전 첩보로 바꿔주면 대부분 해결된다. @file 이후는 다 지우고 버전명으로 바꿔주자 (2) 공짜계정의 용량 초과 문 딥러닝 서브를 생각하고 위치하다면 히로쿠의 공짜계정 용량은 500MB이고 GPU도 이용하지 못한다는 것을 인지해야 한다. 딥러닝 프레임워크는 막도 갈수록 면적가 불어나고 있고 GPU 버전은 몇 기가에 돌진하기도 하기에 CPU 버전을 설치해야 한다. txt 를 열어보면 아래쪽처럼 뜰텐데, @file로 시작하는 애들은 원격 Repository에 있는 기록철들을 가져오는 법칙이라 히로쿠에서는 기록철을 못찾아서 오류가 뜰 수 위치하다.
갈음 아래쪽처럼 몸소 CPU 버전 죄업 기록철의 거주지를 requirements. txt에 입력해 주는 편이 우수하다. 아래쪽 링크에 들어가 히로쿠는 리눅스 기반이라는 사실과 나의 Python 버전이 몇인지를 고려해서 적절히 발췌해 주자. Pytorch의 경우 pip이나 conda로 설치하면, 일단 다 받은 뒤에 지휘소uonly 패키지로 작용을 제한하는 먹이라 용량이 줄어들지 않는다.
3. 0. post4-지휘소27-지휘소27m-linux_x86_64. 지휘소u/torch-0.
3. 0. post4-지휘소27-지휘소27mu-linux_x86_64. 죄업 지휘소u/torch-0.
3. 0. post4-지휘소35-지휘소35m-linux_x86_64. 죄업 지휘소u/torch-0.
3. 0. post4-지휘소36-지휘소36m-linux_x86_64. 죄업 지휘소u/torch-0.
3. 1-지휘소27-지휘소27m-linux_x86_64. 죄업 지휘소u/torch-0. 죄업 지휘소u/torch-0.
1-지휘소27-지휘소27mu-linux_x86_64. 죄업 지휘소u/torch-. 3.
download. pytorch. orgCPU 버전의 PyTorch 거주지를 몸소 입력해 주자 Github에 프로젝트 올리고 Heroku로 그릇하기 갓 끝판 경로로 Git을 이용해 히로쿠 App에 프로젝트를 올리면 끝이 난다.
미리 Github나 Gitlab 등에 프로젝트를 Commit & Push 한다. 나는 아래쪽 깃허브 개개인 계정에 현를 올려둔 사정이다. GitHub – siniphia/Flask-DL-Serving-App: Serving Deep Learning Services using FlaskServing Deep Learning Services using Flask. Contribute to siniphia/Flask-DL-Serving-App development by creating an account on GitHub.
github. com 로그인 해 둔 Heroku 커맨드 창으로 돌아가자. 그리고 아래쪽와 같이 원격 저데의 현를 Clone 한 뒤, 히로쿠에 Push 한다. 끝판 명령어에서 오류가 뜨면 ‘git push heroku HEAD:master’로 시도해보자.
git clone https://github. com/siniphia/Flask-DL-Serving-App. gitcd Flask-Dl-Serving-Appgit push heroku master 통고를 쭉 보면 위에서 만들어준 세 아지 기록철(runtime. txt, requirements.
txt, Procfile)을 이용해 각자 Python 버전을 찾고, 긴하다 패키지를 설치하고, gunicorn 서버에 애플리케이션을 띄우는 동정을 수행한다. Verify까지 정상적으로 끝막음되면 끝이다. 갓 ‘heroku open’으로 웹책장를 열어보자. heroku open 잘 뜬다.
PyTorch가 CPU 버전이기에 시간이 다소간 소요되지만 서류와 퀴즈을 넣고 버튼을 보내면 대답도 그냥 나온다.
망치며 실습이나 작은 프로젝트를 빠르게 진행해 볼 때 Flask + Heroku는 좋은 조합인 것 같다. 겨우 딥러닝 본보기을 돌리려면 500MB밖에 안 되는 서버 용량이 강압으로 다가오고 그 작용도 그냥 뽑아내기 어렵기 까닭에 대체할 딴 서버를 찾아보는 것도 괜찮을 것이다. 사실 막 경로에서 저 프로젝트에는 치명적인 결함이 존재한다.
이 시리즈의 끝판이 될 나중 포스팅에서는 본보기 서빙만큼이나 귀중하다 프로젝트 유지보수와 업데이트에 창해 다룰 것이다.