용감해지고 싶은 쫄보의 도전기

1. CMD창 열기 # 파일 경로로 이동 cd C:\Program Files\MySQL\MySQL Server 8.0\bin # mysql 실행 mysql -u root -p # mysql 포트 번호를 변경했다면 mysql -u root -p -P 43306 # 기존 비밀번호 입력 > mysql 실행 # 비밀번호 변경 ALTER USER 'username'@'localhost' IDENTIFIED BY 'new_password';# 변경 내용 적용FLUSH PRIVILEGES;# 로그아웃exit;

1. CORS란?- Cross-Origin Resource Sharing- 다른 도메인간 요청이 발생할 경우 보안상의 이유로 접근을 차단하는 것 (브라우저 보안 정책)- 예: 프론트엔드(http://localhost:5500)가 백엔드( http://localhost:8000)에 요청을 보내는 경우 2. 충돌시 해결 방법from fastapi import FastAPIfrom fastapi.middleware.cors import CORSMiddlewareapp = FastAPI()app.add_middleware( CORSMiddleware, allow_origins=["*"], # 모든 도메인에서 요청을 허용(특정 도메인 지정 가능) allow_credentials=True, # 쿠키..

1. 가상환경 준비 및 transformers 설치conda create -n nlp python=3.12conda activate nlppip install transformerspip install torch 2. Task : Text Classification 중 sentiment- 24.12.30 기준 트렌딩 모델 살펴보기No추론기용도1ProsusAI/finbert주식 뉴스가 긍정인지 부정인지(중립/긍정/부정)2tabularisai/multilingual-sentiment-analysis다국어(한국어지원) 감정 분석(매우부정, 부정, 중립, 긍정, 매우긍정)3distilbert/distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english감정 이진 분류 (긍정/부정)4Ali..

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..

1. Insightface - 안면 인식에는 Face detection, Face Landmark, Face Recognition의 task 가 사용된다.- insightface는 상업적으로 사용 가능- 0.4 이상이면 동일인, 0.4 미만이면 그레이존 (0~0.2 의심), 0 미만은 타인- 동양인은 잘 못맞춰서 동양인으로 학습한 모델을 사용하는게 좋음 2. 터미널(cmd)에서 설치pip install insightface  3. 윈도우즈에서 설치 오류시- 컴파일러 오류시 Microsoft C++ Build Tools 설치: https://visualstudio.microsoft.com/visual-cpp-build-tools/  4. 추론기 onnxruntime 설치pip install onnxrunt..