머신러닝에서 모델을 학습할 때 Raw Data(db, parquet, BigQuery등)에서 Feature를 뽑아서 사용한다. Feature란 테이블의 컬럼 중에서 설명변수(=예측변수)에 해당한다. 1. Feature Store가 필요한 이유 Feature Store가 없는 경우 아래와 같이 ML모델과 RawData간에 직접적인 의존성이 생긴다. 이렇게 될 경우 Feature를 재사용하기 힘들고 ML개발자가 직접 Feature까지 신경써야하는 문제점이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 도입된게 Feature Store이다. 아래의 그림처럼 ML모델과 RawData사이에 Feature Store를 도입함으로써 이미 정의한 Feature를 재사용하고 ML모델과 RawDatat사이의 직접적인 의존성을 제거할..
진행순서 1. djangorestframework 패키지 설치 2. user정보를 CRUD 할 수있는 API를 제공하는 api_user 앱 생성 3. REST API 설계 4. URLConf 설정을 통해 request 라우팅 5. view를 구현하여 request 처리 1. djangorestframework 패키지 설치 conda 명령어를 통해 djangorestframework를 설치하면 아래와 같이 패키지를 못찾는 경우가 있다. $ conda install djangorestframework Collecting package metadata (current_repodata.json): done Solving environment: failed with initial frozen solve. Retr..
준비물 파이참 : 파이썬 개발 IDE 아나콘다 : 파이썬 라이브러리를 패키징해서 배포하는 툴 진행 순서 1. 아나콘다를 이용하여 파이썬 가상환경을 만든다. 2. 파이참에 아나콘다에서 만든 가상환경의 interpreter를 연결한다. 3. django REST API 서버를 만들기 위한 패키지를 설치한다. 4. django 실행. 1. 아나콘다로 가상환경 만들기 아래와 같이 쉘에 명령어를 이용하여 가상환경을 만드다. $ conda create --name my_django python=3.7 my_django는 가상환경이름이고 다음은 python버전을 입력해 준다. 명령어를 입력하면 아래와 같이 가상환경이 만들어 지면서 기본 패키지들이 설치 된다. 가상환경이 설치된 경로를 확인해 둔다. Collecting..
