• Introduce
• Initial Settings
• Installation
  • Prerequisities
  • Object Detection
• Run Web Server

본 프로젝트는 객체 검출 모듈을 수행하여 입력 이미지에 등장하는 객체의 신뢰도와 좌표를 리턴한다.

• Linux Based OS
• Python 2.7, 3.4, 3.5, or 3.6
• And so on

실행에 필요한 service를 설치한다.

sudo apt-get install rabbitmq-server
sudo service rabbitmq-server restart

실행에 필요한 package를 설치한다.

pip install -r requirements.txt

만약 package 설치가 진행되지 않는다면 pip를 업데이트 한 후 다시 시도한다.

pip install --upgrade pip
pip install setuptools

객체 검출 모델의 설치 과정은 CraftGBD의 설치 과정과 동일하다. Selective Search를 위해 ximgproc을 사용하므로 OpenCV 3 + OpenCV_contrib을 설치하여야 한다.

Docker Compose를 사용하기 위해서는 다음을 필요로 한다.

• Docker & Docker compose
• NVIDIA Container Runtime for Docker

이후, 디렉토리 내에서 다음과 같은 부분을 수정한다.

1. Dockerfile

   • 본인이 사용할 Deep learning framework가 담긴 Docker image로 수정한다.

   FROM ubuntu:16.04

2. docker-compose.yml

   • Module의 외부 통신을 위한 Port 수정이 필요하다면 다음을 수정한다.

   ports:
     - "8000:8000"
   

   • 앞의 8000번을 원하는 포트로 수정한다. 예를 들어 8001번 포트로 접속하기 원한다면 "8001:8000"로 수정한다.

3. docker-compose-env/main.env

   • 특정 GPU만 사용하는 환경을 구성하고 싶다면 다음을 수정한다.

   NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=all
   

   • all을 사용 시, 전체 GPU를 사용한다. 만약 0번 GPU만을 사용하고 싶다면 NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=0으로 수정한다.

모든 설정이 끝났다면 docker 디렉토리 내에서 docker-compose up으로 실행하면 웹 서버가 시작된다.

http://localhost:8000/ 또는 구성한 서버의 IP 및 Domain으로 접근하여 접속이 되는지 확인한다.

웹 서버가 실행된 것을 확인하였으면 Module 추가를 위해 main container에 /bin/bash로 접근하여 일단 웹 서버를 종료한다.

sh server_shutdown.sh

모든 설치가 끝났다면 Modules을 추가하기 위해 Modules 디렉토리로 이동한다. 여기에는 작성에 도움을 주기 위해 dummy 디렉토리 내 main.py를 참고하여 작성한다.

• Module 내 다른 python import 하기

  from Modules.dummy.example import test

  • Django 실행 시 root 폴더가 프로젝트의 최상위 폴더가 되므로, sub 폴더 내 다른 python 파일을 import 위해서는 위와 같이 최상위 폴더 기준으로 import를 해야한다.

• _init_

  model_path = os.path.join(self.path, "model.txt")
  self.model = open(model_path, "r")

  • __init__에서는 model 불러오기 및 대기 상태 유지를 위한 코드를 작성한다.
  • model 등의 파일을 불러오기 위해선 model_path를 사용하여 절대경로로 불러오도록 한다.

• Web Server를 실행하고자 한다면 server_start.sh를 실행한다.

  sh server_start.sh

  이후 http://localhost:8000/ 또는 구성한 서버의 IP 및 Domain으로 접근하여 접속한다.

• 만약 접속 시 문제가 있어 실행 Log를 보고자 할 때는 다음과 같이 실행하여 확인한다.

  • Web Server에 문제가 있어 Django 부분만 실행하고자 한다면 run_django.sh를 실행한다.

    sh run_django.sh

  • Web Server는 실행되나 분석 결과가 나오지 않아 Module 부분만 실행하고자 한다면 run_celery.sh를 실행한다.

    sh run_celery.sh

• Web Server를 종료하고자 한다면 server_shutdown.sh를 실행한다.

  sh server_shutdown.sh