프로젝트 이름 🧐

• Tave 에서 진행한 100Shot 프로젝트의 모델 개발 문서입니다.
• 딥러닝 모델을 개발하고자 하였으나 gpu 문제로 제한된 cpu 자원에서도 실행할 수 있는 비용절감 모델을 개발하였습니다.

폴더 구조 🗂️

프로젝트의 주요 폴더 및 파일에 대한 설명입니다.

1. data 💸

• 설명: 데이터가 담긴 폴더입니다. 프로젝트에 사용된 데이터는 민감한 정보를 포함하고 있으므로 삭제 후 업로드하였습니다.

2. docker-model 🛥️

• 설명: 도커에 업로드한 파일들이 포함된 폴더입니다. 이 폴더에는 문제와 사용자 기반 모델을 위한 파일이 2가지 존재합니다.

3. eda 👀

• 설명: 데이터 탐색적 분석(EDA)을 진행하고 실험한 파일들이 포함된 폴더입니다. 데이터의 특성과 패턴을 파악하기 위한 다양한 분석이 수행되었습니다.

4. model 🍔

• 설명: 사용된 모델들과 관련 실험 파일들이 포함된 폴더입니다. 모델의 성능을 평가하고 최적화하기 위한 여러 실험이 이루어졌습니다.

사용 방법 📬

docker-model을 이미지화를 한 뒤 아마존 ECR에 업로드한 후 람다 함수를 통해 서버리스로 구현하여 백엔드와 URL을 통해 통신하였습니다.