heojae/FoodImageRotationAdmin

이 레포의 목적은 Food Image Rotation(음식이미지 회전)이라는 주제에 대해서.

실제로 딥러닝(deeplearning)을 어떻게 도입하고, 이를 API(backend)로서 서버에 올리며, 웹(frontend) 를 통해서 올리는 과정을 구현하기 위해서 만든 프로젝트입니다.

Food Image Rotation(음식이미지 회전) 이라는 API 를 만들고, 이 API 를 관리자(Admin) 가 웹을 통해서 관리하는 것을 구현할 것입니다.

run_demo_check_result

Deep Learning

pytorch 를 통해서, Food Image Rotation 이라는 주제에 대해서, 딥러닝 학습한 것을 정리한 것입니다.

다양한 환경에서, 학습을 하는 방법을 정리하여 두었습니다.
Backend

GRPC 와 python, Database 을 통해서, MSA(micro service architecture) 구조 형태이며, 서로 통신하는 형태로 구현되어 있습니다.
Frontend

GRPC-WEB,React, Redux ,antd 등을 활용하여, 웹 페이지가 구현되어 있습니다.
Protos

grpc 를 통해서, backend 와 frontend 가 서로 통신하기 위해서, 정의된 .proto 파일들입니다.

protobuf 를 통한 통신 정리

backend 와 frontend 를 통해 구현된 부분들을 docker compose up 들을 통해서, 실제로 돌릴 수 있습니다.

총 2개의 terminal 을 열고, 아래 명령어를 적어주시면, 됩니다.

그 뒤, localhost:3000/ 에 접속하여서, 확인을 해보시면 됩니다.

# /backend
docker-compose up  # -d # back ground 에서 돌리고 싶을 경우 

# /frontend
docker-compose up  # -d # back ground 에서 돌리고 싶을 경우

아래 gif 는 위의 경우를 시연하였을 때를 기록한 시연 영상입니다.

docker_wait_for_it

backend 에서 api_dl server 까지 다 완료되었을 때, 그 때, 실행을 시키면 됩니다.

이 레포는 git-flow 를 활용하여서, branch 관리가 되어있습니다.

master, develop, feature, release, hotfix 등으로 관리되어 있습니다.

추후 관련 작업을 하게 된다면, 참고해주세요.

gir_flow

heojae / FoodImageRotationAdmin