사전 설정

Machine Learning 모델 기반 필기체 인식 서비스 예제를 빌드/배포하기 위하여 아래와 같이 사전 설정을 진행하여야 합니다.

시험 코드 관련 라이브러리 설치

sudo apt-get install python3-pip
sudo apt install -y build-essential python3-dev  python3-setuptools
pip3 install scikit-build cmake
pip3 install numpy Flask kafka-python
sudo apt-get install python3-opencv

모델 등록하기

IN2WISE에서 제공한 학습 모델을 다운로드받아 저장합니다.

IN2WISER Webtoolkit 화면에서 Storage 탭을 선택하여, MNIST 데이터셋을 학습한 머신러닝 모델을 등록합니다.ubuntu

결과 저장 폴더 생성하기

IN2WISER Webtoolkit 화면에서 Storage 탭을 선택하여, applications/output/mnist_automl/ 폴더를 생성합니다.

시험 코드 및 데이터 다운로드 및 압축해제

IN2WISE에서 제공한 시험 코드 및 데이터을 다운로드받아 압축해제합니다.

이후 딥러닝 모델 기반 필기체 인식 서비스 예제는 압축해제 한 폴더( {다운로드 경로}/MNIST_ML_Code )에서 진행됩니다.

sudo apt-get install unzip

cd && cd {다운로드 경로}
unzip MNIST_ML_Code.zip -d ./MNIST_ML_Code

hosts 등록하기

In2WiseR 플랫폼 서버와 클라이언트 PC가 서로 hostname으로 통신이 가능하도록 아래와 같이 설정합니다.

설정 방법(Ubuntu)

sudo vi /etc/hosts

플랫폼 서버

x.x.x.x in2wiserex

클라이언트 PC

x.x.x.x csle1