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얼굴 인식 모델을 만들어보자 #6 - CloudML을 이용하여 예측하기

CloudML을 이용하여 예측하기조대협 (http://bcho.tistory.com) 지난글 (http://bcho.tistory.com/1189) 에서 학습된 모델을 *.pb 파일 포맷으로 Export 하였다. 그러면 이 Export 된 모델을 이용하여 예측 (prediction)을 하는 방법에 대해서 알아보겠다. 앞글에서도 언급했듯이, 예측은 Google CloudML을 이용한다.전체 코드를 https://github.com/bwcho75/facerecognition/blob/master/CloudML%20Version/face_recog_model/%2528wwoo%2529%2BML%2BEngine%2Bprediction.ipynb 를 참고하기 바란다. Export된 모델을 CloudML에 배포하기..

Bazel 빌드 툴에 대해서.

Bazel 빌드툴 Tensorflow Serving을 살펴보다보니, Serving Server는 C++기반에 gRPC 인터페이스 기반이라는 것을 알았는데,빌드 환경이 bazel이라는 것을 사용한다. 그래서 Bazel이 무엇인가 찾아봤는데. 쉽게 말하면 빌드 툴이다 위키에 설명이 가장 잘나와 있는데, 구글에서 만든 빌드 시스템으로, 구글의 경우 큰 소스코드를 빌드하기 때문에, 이를 위해서 만들어진 빌드 시스템을 오픈소스화 한것으로, 분산 빌드등을 제공하고 빠른 성능을 제공한다. 쉽게 말해서 make,ant,gradle,maven과 같은 빌드 시스템으로 보면 된다.Java,C,C++,Python,Object C등의 언어를 지원한다. https://en.wikipedia.org/wiki/Bazel_(softw..