용감해지고 싶은 쫄보의 도전기

1. FastAPI 설치pip install "fastapi[standard]" 2. api.py 파일 생성from typing import Unionfrom fastapi import FastAPIapp = FastAPI()@app.get("/")def read_root(): return {"Hello": "World"}@app.get("/items/{item_id}")def read_item(item_id: int, q: Union[str, None] = None): return {"item_id": item_id, "q": q} 3. 터미널에 실행fastapi dev api.py- fastapi으로 호출하면 uvicorn이 자동으로 실행된다 4. 사진 요청하기 : FastAPI 공식문서 ..

1. 허깅스페이스- https://huggingface.co/openai/whisper-large-v3-turbo2. 한국어 음성# step1: import modeulsimport torchfrom transformers import AutoModelForSpeechSeq2Seq, AutoProcessor, pipelinefrom datasets import load_dataset# step2: create inference objectdevice = "cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu"torch_dtype = torch.float16 if torch.cuda.is_available() else torch.float32# model_id = "opena..

1. 코랩 설치된 패키지 확인!pip freeze 2. 로컬에서 pytorch 설치시 필요한 옵션 선택 후 명령어 받기- https://pytorch.org/- pip3대신 pip로 설치 3. 트랜스포머 설치pip install transformers 4. Text Classification- https://huggingface.co/docs/transformers/tasks/sequence_classification# step1: import modulesfrom transformers import pipeline# step2: create inference object# model 부분에 user이름/모델명 이 부분만 수정해주면 됨classifier = pipeline("sentiment-analys..

1. Image captioning- 자연어스럽게 문장을 풀어서 설명해줌 2. Recognize anything- anything: 제로샷 특성을 반영- 이후 track anything도 등장 - 4000개의 객체를 인식 할 수 있음, 사진을 설명해주는 모델- 사진 안에 있는 글자를 인식해 글자를 가지고 해석할 수 있다(사진에서 해시태그 뽑기!)- 문자로 사진 검색할 수 있음(예.바다 검색)- Tag2Text : 문장으로 만들어 주기 때문에 더 유용함- grounded sam 은 그림까지 그려줌- inference.py 파일 가져와서 step1~5 재구성 해주면 됨 3. 적용- RAM++은 사진을 넣으면 글자가 나오고 글자를 가지고 사진을 해석할 수 있다. (이미지 해시태그 뽑는거) - tag2text는..

- 패키지마다 의존성이 다르기 때문에 가상환경 생성해서 새로 하는 것이 좋음 1. easy OCR : https://github.com/JaidedAI/EasyOCR/blob/master/examples/easyocr_framework.jpeg- 성능을 높이기 위해 재학습 시키거나 재학습한 모델을 사용하는 것이 좋음 2. CRAFT : Text Detection 단계에서 사용하는 모델, 문자 영역을 감지- 텍스트가 위치한 영역의 바운딩 박스를 반환하며, 이후 단계에서 텍스트를 인식(Recognition)하는데 도움을 준다 3. 패키지 설치pip install easyocr 4. 사용: Task에 따라 데이터/모델만 갈아 끼우면 됨# step1: 모듈 불러오기import easyocr# step2: 추론기..