[프로그래머스 스쿨 AI] Weak 4 aws 모델 만들기

1. aws 활용해보기

1. 진입 하기 aws

데이터를 받아서 사용할 거기 때문에

aws 를 접속하여 원하는 폴더에 파일을 다운받아준다

접속은 전 글을 참조하여 aws 로 진입하면 된다

#아나콘다 가상환경
conda activate pytorch_p36

# template 소스코드 다운
git clone https://github.com/sackoh/kdt-ai-aws
cd ./kdt-ai-aws

# 필요 라이브러리 설치
pip install -r requirements.txt

2. 폴더 위치가기

그리고 code 에 폴더로 이동해 좀더 편하게 만들어 놓는다

3. 모델 만들기

#아나콘다 가상환경
conda activate pytorch_p36

모델 만들기
python train_ml.py

 

4. 해보기

#모델 불러오기
import joblib
medel = joblib.load('model/ml_model.pkl')
vectorizer = joblib.load('model/ml_vectorizer.pkl')

# 글 받기

text = "재미있는 영화입니다"

model_input = vectorizer.transform([text])
print(model_input.asformat('array'))

model_output = model.predict_proba(model_input)
model_output = model_output.argmax(axis=1)
id2label = {0: 'negative', 1: 'positive'}
print(f'sentiment : {id2label[model_output[0]]}')

이렇게 파일 에 만든 모댈 불러와서 좋은지 나쁜지 알아보는 것 근데거의 약속처럼 1이 좋은쪽이라 한다고 한다 0은 나쁜쪽

 

5.  serialization 과 de-serialization 방법이 동일해야 불러올수 있다

import pickle
with open('model/ml_model.pkl', 'rb') as r:
	model = pickle.load(r)

serialization 뜻이 그냥 이걸 딕형태로 만들고 묶어 놓는다 는 뜻같다

데이터 = 벨류

데이터 ==>   {데이터 : 벨류}

그냥 그런 느낌임 이래야 묶여있으니깐? 한번에 보내서?

근데 위에 pickle은 처음에 만든 딕형태가 아니여서 중간 이름들 다르고 그럴 것이다 그니깐 안됨

처음부터  끝까지 다 같아야지 됨 그런 느낌

 

2. 영상